Come sviluppare con Nano Banana: Tutorial completo per sviluppatori

Da @patloeber: Google ha recentemente rilasciato Gemini 2.5 Flash Image, un potente nuovo modello per la generazione e modifica di immagini, noto anche con il nome in codice di Nano Banana. Questo modello introduce capacità all'avanguardia per creare e manipolare immagini, sbloccando un'ampia gamma di nuove applicazioni.

Questa guida fornisce una panoramica completa per gli sviluppatori che desiderano integrare Gemini 2.5 Flash Image, alias Nano Banana, nelle loro applicazioni utilizzando la Gemini Developer API.

Questa guida tratterà:

1. Utilizzare Nano Banana in AI Studio
2. Configurazione del progetto
3. Creazione di immagini
4. Modifica di immagini
5. Restauro di foto
6. Input di immagini multiple
7. Modifica conversazionale delle immagini
8. Migliori pratiche e suggerimenti per i prompt
9. Esempi dalla comunità e ispirazione
10. Risorse

Ecco un esempio di ciò che realizzerai in questo tutorial:

1prompt = "Ripristina e colorizza questa immagine del 1932"
2
3response = client.models.generate_content(
4    model="gemini-2.5-flash-image-preview",
5    contents=[prompt, image],
6)

Iniziamo!

1. Utilizzare Nano Banana in Google AI Studio

Mentre gli utenti finali possono accedere a Nano Banana nell'app Gemini, l'ambiente migliore per gli sviluppatori per prototipare e testare i prompt è Google AI Studio. AI Studio è un laboratorio per sperimentare con tutti i modelli AI disponibili prima di scrivere codice, ed è anche il punto di ingresso per sviluppare con l'API Gemini.

Puoi usare Nano Banana gratuitamente all'interno di AI Studio. Per iniziare, vai su aistudio.google.com, accedi con il tuo account Google e seleziona Nano Banana dal selettore dei modelli.

Per un accesso diretto, usa questo link per avviare una nuova sessione con il modello: ai.studio/banana

Consiglio

: Puoi anche sviluppare al volo app web Nano Banana direttamente in AI Studio su

ai.studio/apps , oppure esplorare il codice e remixare una delle

app esistenti .

2. Configurazione del progetto

Per seguire questa guida, avrai bisogno di:

• Una chiave API da Google AI Studio.
• Fatturazione configurata per il tuo progetto.
• L'SDK Google Gen AI per Python o JavaScript/TypeScript.

Step A: Genera una chiave API

Segui questi passaggi:

• In Google AI Studio, clicca su Get API key nel pannello di navigazione a sinistra.
• Nella pagina successiva, clicca su Create API key.
• Seleziona un progetto Google Cloud esistente o creane uno nuovo. Questo progetto viene utilizzato per gestire la fatturazione per l'uso dell'API.

Una volta completato il processo, la tua chiave API verrà visualizzata. Copiala e conservala in modo sicuro.

Step B: Abilita la fatturazione

Mentre la prototipazione in AI Studio è gratuita, utilizzare il modello tramite API è un servizio a pagamento. Devi abilitare la fatturazione sul tuo progetto Google Cloud.

Nella schermata di gestione delle chiavi API, clicca su Set up billing accanto al tuo progetto e segui le istruzioni a schermo.

Quanto costa Nano Banana?

La generazione di immagini con Nano Banana costa $0,039 per immagine. Con $1 puoi generare circa 25 immagini.

* Il prezzo ufficiale è di $0,30 per 1 milione di token di input e $30 per 1 milione di token di output. Un'immagine standard di output 1024x1024px consuma 1290 token, che equivalgono a $0,039 per immagine. Per i dettagli, consulta la

tabella dei prezzi di Gemini 2.5 Flash Image .

Step C: Installa l'SDK

Scegli l'SDK per il tuo linguaggio preferito.

1pip install -U google-genai
2# Installa la libreria Pillow per la manipolazione delle immagini
3pip install Pillow

1npm install @google/genai

Gli esempi seguenti utilizzano l'SDK Python per dimostrazione. Frammenti di codice equivalenti per

utilizzare Nano Banana in JavaScript

sono forniti in questo

GitHub Gist .

3. Generazione di immagini da testo

Usa Nano Banana per generare una o più immagini da un prompt testuale descrittivo. Usa l'ID del modello gemini-2.5-flash-image-preview per tutte le richieste API.

1from google import genai
2from PIL import Image
3from io import BytesIO
4
5# Configura il client con la tua chiave API
6client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
7
8prompt = """Crea un'immagine fotorealistica di un gatto arancione
9con gli occhi verdi, seduto su un divano."""
10
11# Chiama l'API per generare contenuto
12response = client.models.generate_content(
13    model="gemini-2.5-flash-image-preview",
14    contents=prompt,
15)
16
17# La risposta può contenere sia dati di testo che immagine.
18# Itera attraverso le parti per trovare e salvare l'immagine.
19for part in response.candidates[0].content.parts:
20    if part.text is not None:
21        print(part.text)
22    elif part.inline_data is not None:
23        image = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))
24        image.save("cat.png")

Output

Il modello è multimodale, quindi la risposta è strutturata come un elenco di parti che possono contenere dati di testo e immagini (inline_data) intervallati. Il codice sopra itera attraverso queste parti per estrarre e salvare l'immagine generata.

4. Modifica di immagini con input di testo e immagini

Fornisci un'immagine esistente insieme a un prompt testuale per eseguire modifiche. Il modello eccelle nel mantenere la coerenza del personaggio e del contenuto dall'immagine di input.

1from google import genai
2from PIL import Image
3from io import BytesIO
4
5client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
6
7prompt = """Usando l'immagine del gatto, crea una vista fotorealistica
8a livello di strada del gatto che cammina lungo un marciapiede in un
9quartiere di New York City, con le gambe sfocate dei pedoni
10e i taxi gialli che passano sullo sfondo."""
11
12image = Image.open("cat.png")
13
14# Passa sia il prompt testuale che l'immagine nella lista 'contents'
15response = client.models.generate_content(
16    model="gemini-2.5-flash-image-preview",
17    contents=[prompt, image],
18)
19
20for part in response.candidates[0].content.parts:
21    if part.text is not None:
22        print(part.text)
23    elif part.inline_data is not None:
24        image = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))
25        image.save("cat2.png")

Input e Output

5. Restauro di foto con Nano Banana

Una delle applicazioni potenti del modello è il restauro di foto. Con un semplice prompt, può ripristinare e colorizzare vecchie fotografie con risultati impressionanti.

1from google import genai
2from PIL import Image
3from io import BytesIO
4
5client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
6
7prompt = "Ripristina e colorizza questa immagine del 1932"
8
9image = Image.open("lunch.jpg")  # "Pranzo sul grattacielo, 1932"
10
11response = client.models.generate_content(
12    model="gemini-2.5-flash-image-preview",
13    contents=[prompt, image],
14)
15
16for part in response.candidates[0].content.parts:
17    if part.text is not None:
18        print(part.text)
19    elif part.inline_data is not None:
20        image = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))
21        image.save("lunch-restored.png")

Originale e Output

6. Lavorare con più immagini di input

Puoi fornire più immagini come input per attività di modifica più complesse.

1from google import genai
2from PIL import Image
3from io import BytesIO
4
5client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
6
7prompt = "Fai indossare questa maglietta alla ragazza. Lascia lo sfondo invariato."
8
9image1 = Image.open("girl.png")
10image2 = Image.open("tshirt.png")
11
12response = client.models.generate_content(
13    model="gemini-2.5-flash-image-preview",
14    contents=[prompt, image1, image2],
15)
16
17for part in response.candidates[0].content.parts:
18    if part.text is not None:
19        print(part.text)
20    elif part.inline_data is not None:
21        image = Image.open(BytesIO(part.inline_data.data))
22        image.save("girl-with-tshirt.png")

Input 1 e 2 e Output

7. Modifica conversazionale delle immagini

Per un perfezionamento iterativo, puoi utilizzare una sessione di chat per mantenere il contesto tra più richieste. Questo ti permette di modificare le immagini in modo conversazionale.

1from google import genai
2from PIL import Image
3from io import BytesIO
4
5client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
6
7# Crea una chat
8chat = client.chats.create(
9    model="gemini-2.5-flash-image-preview"
10)
11
12# Effettua la prima modifica all'immagine
13response1 = chat.send_message(
14    [
15        "Cambia il gatto in un gatto del Bengala, lascia tutto il resto uguale",
16        Image.open("cat.png"),
17    ]
18)
19# mostra / salva immagine...
20
21# Continua a chattare e modificare
22response2 = chat.send_message("Il gatto dovrebbe indossare un cappello da festa divertente")
23# mostra / salva immagine...

Input e Output 1 e 2

Consiglio

: Se noti che le caratteristiche dell'immagine iniziano a degradarsi o a "derivare" dopo molte modifiche conversazionali, è meglio iniziare una nuova sessione con l'immagine più recente e un prompt più dettagliato e consolidato per mantenere un'alta fedeltà.

8. Migliori pratiche e suggerimenti per i prompt con Nano Banana

Per ottenere i migliori risultati con Nano Banana, segui queste linee guida per i prompt:

• Sii iper-specifico: Più dettagli fornisci su soggetti, colori, illuminazione e composizione, maggiore sarà il controllo che avrai sull'output.
• Fornisci contesto e intenzione: Spiega lo scopo o l'atmosfera desiderata dell'immagine. La comprensione del contesto da parte del modello influenzerà le sue scelte creative.
• Itera e perfeziona: Non aspettarti la perfezione al primo tentativo. Usa la capacità conversazionale del modello per apportare modifiche incrementali e perfezionare la tua immagine.
• Usa istruzioni passo-passo: Per scene complesse, suddividi il prompt in una serie di istruzioni chiare e sequenziali.
• Usa una formulazione positiva: Invece di prompt negativi come "niente auto", descrivi la scena in modo positivo: "una strada vuota e deserta, senza segni di traffico".
• Controlla la fotocamera: Usa termini fotografici e cinematografici per dirigere la composizione, come "inquadratura grandangolare", "macro" o "prospettiva dal basso".

Per un approfondimento, consulta il post ufficiale del blog sulle migliori pratiche per i prompt e la guida ai prompt nella documentazione.

9. Esempi dalla comunità e ispirazione

Scopri cosa sta costruendo la comunità con Nano Banana:

• Spostamento della prospettiva della fotocamera di @henrydaubrez: X post
• Apprendimento few-shot per la progettazione coerente dei personaggi di @multimodalart: X post
• Trasformazioni di Google Maps con "Cosa vede la freccia rossa" di @tokumin: X post
• Generazione di immagini da annotazioni di figure stilizzate di @yachimat_manga: X post
• Creazione di modelli 3D da immagini fisse di @deedydas: X post
• Generazione di esperienze AR basate sulla posizione di @bilawalsidhu: X post
• Conversione di una mappa 2D in un grafico 3D di @demishassabis: X post

10. Risorse e prossimi passi

Questa guida ha coperto le basi della creazione con Nano Banana, alias Gemini 2.5 Flash Image. Hai imparato come configurare il tuo ambiente, generare e modificare immagini e applicare tecniche avanzate. Ora sei pronto per iniziare a incorporare queste potenti capacità nei tuoi progetti.

Per ulteriori letture, consulta le risorse ufficiali:

• Google AI Studio
• Documentazione API Gemini
• Documentazione API Gemini di Nano Banana
• Come creare prompt per Gemini 2.5 Flash Image per ottenere i migliori risultati
• Guida ai prompt della documentazione di Nano Banana
• App Pixshop in AI Studio

Se stai costruendo qualcosa di interessante con questo, mi piacerebbe vederlo! Sentiti libero di mandarmi un DM o taggarmi su X: @patloeber.

Post originale su Dev.to