Cách Sử Dụng Nano Banana trên Google AI Studio và Gemini

from google import genai  
from PIL import Image  
from io import BytesIO  
import os  
from dotenv import load_dotenv  
load_dotenv()  # Tải API key từ file .env  
client = genai.Client(api_key=os.getenv("GEMINI_API_KEY"))  
# Định nghĩa prompt để tạo hình ảnh  
prompt = "Một thành phố tương lai vào lúc chạng vạng với đèn neon phản chiếu trên các con đường ướt mưa"  
# Yêu cầu tạo hình ảnh từ Gemini 2.5 Flash Image  
response = client.models.generate_content(  
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",  
    contents=[prompt]  
)  
# Trích xuất và lưu hình ảnh được tạo  
for part in response.candidates[0].content.parts:  
    if part.inline_data is not None:  
        image = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))  
        image.save("generated_image.png")  
        print("Hình ảnh đã được lưu dưới tên generated_image.png")  

from PIL import Image  
from io import BytesIO  
# Tải hình ảnh hiện có để chỉnh sửa  
image_to_edit = Image.open("path/to/your/image.png")  
# Định nghĩa prompt chỉnh sửa  
edit_prompt = "Sử dụng hình ảnh được cung cấp, thêm phong cách cổ điển, tông màu sepia ấm áp và nền hơi mờ"  
response = client.models.generate_content(  
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",  
    contents=[edit_prompt, image_to_edit]  
)  
# Xử lý phản hồi để lưu hình ảnh đã chỉnh sửa  
for part in response.candidates[0].content.parts:  
    if part.inline_data is not None:  
        edited_image = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))  
        edited_image.save("edited_image.png")  
        print("Hình ảnh đã chỉnh sửa được lưu dưới tên edited_image.png")  

from PIL import Image  
from io import BytesIO  
base_image = Image.open("path/to/your/portrait.png")  
consistency_prompt = "Generate a new image using the provided portrait as reference. The subject should be smiling and looking directly at the camera, with the same facial features and style."  
response = client.models.generate_content(  
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",  
    contents=[consistency_prompt, base_image]  
)  
for part in response.candidates[0].content.parts:  
    if part.inline_data is not None:  
        consistent_image = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))  
        consistent_image.save("consistent_image.png")  
        print("Ảnh nhất quán đã được lưu dưới tên consistent_image.png")  

from PIL import Image  
from io import BytesIO  
# Tải nhiều hình ảnh  
background = Image.open("path/to/background.png")  
product = Image.open("path/to/product.png")  
fusion_prompt = "Kết hợp hình nền với hình sản phẩm. Đặt sản phẩm một cách tự nhiên trong cảnh, đảm bảo ánh sáng và bóng đổ phù hợp."  
response = client.models.generate_content(  
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",  
    contents=[fusion_prompt, background, product]  
)  
for part in response.candidates[0].content.parts:  
    if part.inline_data is not None:  
        fusion_image = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))  
        fusion_image.save("fused_image.png")  
        print("Hình ảnh hợp nhất đã được lưu dưới tên fused_image.png")  

from google import genai  
from PIL import Image  
from io import BytesIO  
import os  
from dotenv import load_dotenv  
load_dotenv()  
client = genai.Client(api_key=os.getenv("GEMINI_API_KEY"))  
# Bước 1: Tạo hình ảnh dựa trên văn bản mô tả  
generation_prompt = "Hoàng hôn yên bình trên hồ nước lặng với mây nhẹ và ánh sáng ấm áp"  
response_gen = client.models.generate_content(  
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",  
    contents=[generation_prompt]  
)  
for part in response_gen.candidates[0].content.parts:  
    if part.inline_data is not None:  
        gen_image = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))  
        gen_image.save("sunset_lake.png")  
        print("Ảnh tạo thành được lưu dưới tên sunset_lake.png")  
# Bước 2: Chỉnh sửa ảnh hiện có bằng cách thêm một đối tượng  
base_image = Image.open("sunset_lake.png")  
edit_prompt = "Sử dụng ảnh đã cho, chèn một chiếc thuyền gỗ nhỏ nhẹ nhàng trôi trên hồ nước yên tĩnh, với phản chiếu chân thực."  
response_edit = client.models.generate_content(  
    model="gemini-2.5-flash-image-preview",  
    contents=[edit_prompt, base_image]  
)  
for part in response_edit.candidates[0].content.parts:  
    if part.inline_data is not None:  
        edited_image = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))  
        edited_image.save("sunset_lake_boat.png")  
        print("Ảnh đã chỉnh sửa được lưu dưới tên sunset_lake_boat.png")  

flowchart TD  
    A["Bắt đầu: Xác định yêu cầu"]  
    B["Chọn nền tảng: AI Studio hoặc Gemini API"]  
    C["Đăng nhập và truy cập Gemini 2.5 Flash Image"]  
    D["Nhập mô tả prompt / Tải lên hình ảnh"]  
    E["Tạo hình ảnh ban đầu"]  
    F["Xem lại kết quả"]  
    G["Lặp lại: Tinh chỉnh prompt hoặc chỉnh sửa hình ảnh"]  
    H["Hoàn thiện hình ảnh và lưu kết quả"]  
    A --> B  
    B --> C  
    C --> D  
    D --> E  
    E --> F  
    F --> G  
    G --> H  

flowchart TD  
    A["Bắt đầu: Thiết lập môi trường"]  
    B["Cài đặt các gói cần thiết"]  
    C["Bảo mật khóa API (.env)"]  
    D["Viết script Python sử dụng google-genai"]  
    E["Xác định prompt và/hoặc tải lên hình ảnh"]  
    F["Gọi Gemini API để tạo hoặc chỉnh sửa"]  
    G["Xử lý phản hồi và trích xuất hình ảnh"]  
    H["Lưu và xem lại kết quả"]  
    A --> B  
    B --> C  
    C --> D  
    D --> E  
    E --> F  
    F --> G  
    G --> H