출처: @patloeber: Google이 최근 Gemini 2.5 Flash Image를 출시했습니다. 코드네임 Nano Banana로 알려진 이 강력한 새로운 모델은 이미지 생성 및 편집을 위한 최첨단 기능을 제공하며, 다양한 새로운 애플리케이션의 가능성을 열어줍니다.
이 가이드는 Gemini 2.5 Flash Image, 일명 Nano Banana를 Gemini Developer API를 사용하여 애플리케이션에 통합하려는 개발자들을 위한 종합적인 안내서입니다.
이 가이드에서 다룰 내용:
- AI Studio에서 Nano Banana 사용하기
- 프로젝트 설정
- 이미지 생성
- 이미지 편집
- 사진 복원
- 여러 입력 이미지 사용
- 대화형 이미지 편집
- 모범 사례 및 효과적인 프롬프팅
- 커뮤니티 예제 및 영감
- 리소스
이 튜토리얼에서 여러분이 만들게 될 예시입니다:
1prompt = "Restore and colorize this image from 1932"23response = client.models.generate_content(4 model="gemini-2.5-flash-image-preview",5 contents=[prompt, image],6)

자, 시작해 볼까요!
1. Google AI Studio에서 Nano Banana 사용하기
일반 사용자는 Gemini 앱에서 Nano Banana에 접근할 수 있지만, 개발자가 프로토타입을 만들고 프롬프트를 테스트하기에 가장 좋은 환경은 Google AI Studio입니다. AI Studio는 코드를 작성하기 전에 사용 가능한 모든 AI 모델을 실험해볼 수 있는 플레이그라운드이자, Gemini API를 사용한 구축을 위한 진입점이기도 합니다.
AI Studio 내에서 Nano Banana를 무료로 사용할 수 있습니다. 시작하려면 aistudio.google.com으로 이동하여 Google 계정으로 로그인한 후 모델 선택기에서 Nano Banana를 선택하세요.
직접 접근하려면 이 링크를 사용하여 모델로 새 세션을 시작하세요: ai.studio/banana

팁
: AI Studio에서 직접 Nano Banana 웹 앱을
ai.studio/apps 에서 코드를 즉석으로 작성하거나,
기존 앱 중 하나를 탐색하고 코드를 리믹스할 수도 있습니다.
2. 프로젝트 설정
이 가이드를 따라 하려면 다음이 필요합니다:
- Google AI Studio의 API 키
- 프로젝트에 설정된 결제
- Python 또는 JavaScript/TypeScript용 Google Gen AI SDK
단계 A: API 키 생성
다음 단계를 따르세요:
- Google AI Studio에서 왼쪽 탐색 패널의 API 키 얻기를 클릭합니다.
- 다음 페이지에서 API 키 생성을 클릭합니다.
- 기존 Google Cloud 프로젝트를 선택하거나 새 프로젝트를 만듭니다. 이 프로젝트는 API 사용에 대한 결제를 관리하는 데 사용됩니다.
프로세스가 완료되면 API 키가 표시됩니다. 키를 복사하여 안전하게 보관하세요.
단계 B: 결제 활성화
AI Studio에서 프로토타입을 만드는 것은 무료이지만, API를 통해 모델을 사용하는 것은 유료 서비스입니다. Google Cloud 프로젝트에서 결제를 활성화해야 합니다.
API 키 관리 화면에서 프로젝트 옆에 있는 결제 설정을 클릭하고 화면의 지침을 따르세요.

Nano Banana 비용은 얼마인가요?
Nano Banana를 사용한 이미지 생성 비용은 이미지당 $0.039 입니다. * $1로 약 25개의 이미지를 생성할 수 있습니다.
* 공식 가격은 입력 토큰 100만 개당 $0.30, 출력 토큰 100만 개당 $30입니다. 표준 1024x1024px 출력 이미지는 1290 토큰을 소비하며, 이는 이미지당 $0.039에 해당합니다. 자세한 내용은
Gemini 2.5 Flash Image 가격표 를 참조하세요.
단계 C: SDK 설치
선호하는 언어의 SDK를 선택하세요.
1pip install -U google-genai2# Install the Pillow library for image manipulation3pip install Pillow
1npm install @google/genai
다음 예제는 데모를 위해 Python SDK를 사용합니다.
JavaScript에서 Nano Banana 사용하기
에 해당하는 코드 조각은 이
GitHub Gist 에서 제공됩니다.
3. 텍스트로부터 이미지 생성하기
Nano Banana를 사용하여 설명적인 텍스트 프롬프트에서 하나 이상의 이미지를 생성하세요. 모든 API 요청에 모델 ID gemini-2.5-flash-image-preview를 사용하세요.
1from google import genai2from PIL import Image3from io import BytesIO45# Configure the client with your API key6client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")78prompt = """Create a photorealistic image of an orange cat9with a green eyes, sitting on a couch."""1011# Call the API to generate content12response = client.models.generate_content(13 model="gemini-2.5-flash-image-preview",14 contents=prompt,15)1617# The response can contain both text and image data.18# Iterate through the parts to find and save the image.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")

출력
모델은 멀티모달이므로 응답은 텍스트와 이미지 데이터(inline_data)가 섞여 있을 수 있는 부분 목록으로 구성됩니다. 위 코드는 이러한 부분을 반복하여 생성된 이미지를 추출하고 저장합니다.
4. 텍스트 및 이미지 입력을 사용한 이미지 편집
기존 이미지와 함께 텍스트 프롬프트를 제공하여 편집을 수행합니다. 이 모델은 입력 이미지의 캐릭터 및 콘텐츠 일관성을 유지하는 데 탁월합니다.
1from google import genai2from PIL import Image3from io import BytesIO45client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")67prompt = """Using the image of the cat, create a photorealistic,8street-level view of the cat walking along a sidewalk in a9New York City neighborhood, with the blurred legs of pedestrians10and yellow cabs passing by in the background."""1112image = Image.open("cat.png")1314# Pass both the text prompt and the image in the 'contents' list15response = client.models.generate_content(16 model="gemini-2.5-flash-image-preview",17 contents=[prompt, image],18)1920for 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")

입력 및 출력
5. Nano Banana로 사진 복원하기
이 모델의 강력한 응용 분야 중 하나는 사진 복원입니다. 간단한 프롬프트만으로도 인상적인 결과로 오래된 사진을 복원하고 채색할 수 있습니다.
1from google import genai2from PIL import Image3from io import BytesIO45client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")67prompt = "Restore and colorize this image from 1932"89image = Image.open("lunch.jpg") # "Lunch atop a Skyscraper, 1932"1011response = client.models.generate_content(12 model="gemini-2.5-flash-image-preview",13 contents=[prompt, image],14)1516for 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")

원본 및 출력
6. 여러 입력 이미지 작업하기
더 복잡한 편집 작업을 위해 여러 이미지를 입력으로 제공할 수 있습니다.
1from google import genai2from PIL import Image3from io import BytesIO45client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")67prompt = "Make the girl wear this t-shirt. Leave the background unchanged."89image1 = Image.open("girl.png")10image2 = Image.open("tshirt.png")1112response = client.models.generate_content(13 model="gemini-2.5-flash-image-preview",14 contents=[prompt, image1, image2],15)1617for 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")

입력 1 & 2 및 출력
7. 대화형 이미지 편집
반복적인 개선 작업을 위해 채팅 세션을 사용하여 여러 요청에 걸쳐 컨텍스트를 유지할 수 있습니다. 이를 통해 대화하듯이 이미지를 편집할 수 있습니다.
1from google import genai2from PIL import Image3from io import BytesIO45client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")67# Create a chat8chat = client.chats.create(9 model="gemini-2.5-flash-image-preview"10)1112# Make the first image edit13response1 = chat.send_message(14 [15 "Change the cat to a bengal cat, leave everything else the same",16 Image.open("cat.png"),17 ]18)19# display / save image...2021# Continue chatting and editing22response2 = chat.send_message("The cat should wear a funny party hat")23# display / save image...

입력 및 출력 1 & 2
팁
: 여러 번의 대화형 편집 후 이미지 특징이 저하되거나 "표류"하기 시작하면, 최신 이미지와 보다 상세하고 통합된 프롬프트로 새 세션을 시작하여 높은 충실도를 유지하는 것이 좋습니다.
8. Nano Banana를 위한 모범 사례 및 프롬프팅 팁
Nano Banana로 최상의 결과를 얻으려면 다음 프롬프팅 지침을 따르세요:
- 매우 구체적으로 작성하세요: 피사체, 색상, 조명 및 구도에 대해 더 많은 세부 정보를 제공할수록 출력 결과를 더 잘 제어할 수 있습니다.
- 컨텍스트와 의도를 제공하세요: 이미지의 목적이나 원하는 분위기를 설명하세요. 모델의 컨텍스트 이해는 창의적인 선택에 영향을 미칩니다.
- 반복하고 개선하세요: 첫 번째 시도에 완벽함을 기대하지 마세요. 모델의 대화 기능을 사용하여 점진적으로 변경하고 이미지를 개선하세요.
- 단계별 지침을 사용하세요: 복잡한 장면의 경우 프롬프트를 명확하고 순차적인 일련의 지침으로 나누세요.
- 긍정적인 표현을 사용하세요: "자동차 없음"과 같은 부정적인 프롬프트 대신 원하는 장면을 긍정적으로 설명하세요: "교통 흔적이 전혀 없는 텅 빈 한적한 거리".
- 카메라를 제어하세요: "광각 샷", "매크로 샷" 또는 "로우 앵글"과 같은 사진 및 영화 용어를 사용하여 구도를 지시하세요.
모범 사례에 대한 자세한 내용은 프롬프팅 모범 사례에 관한 공식 블로그 게시물과 문서의 프롬프팅 가이드를 검토하세요.
9. 커뮤니티 예제 및 영감
커뮤니티에서 Nano Banana로 무엇을 만들고 있는지 살펴보세요:
- @henrydaubrez의 카메라 시점 변경: X 게시물
- @multimodalart의 일관된 캐릭터 디자인을 위한 Few-shot 학습: X 게시물
- @tokumin의 "빨간 화살표가 보는 것" Google Maps 변환: X 게시물
- @yachimat_manga의 막대기 그림 주석에서 이미지 생성: X 게시물
- @deedydas의 정지 이미지에서 3D 모델 생성: X 게시물
- @bilawalsidhu의 위치 기반 AR 경험 생성: X 게시물
- @demishassabis의 2D 지도를 3D 그래픽으로 변환: X 게시물
10. 리소스 및 다음 단계
이 가이드는 Nano Banana, 일명 Gemini 2.5 Flash Image로 구축하는 기본 사항을 다루었습니다. 환경 설정, 이미지 생성 및 편집, 고급 기술 적용 방법을 배웠습니다. 이제 여러분의 프로젝트에 이러한 강력한 기능을 통합하기 시작할 준비가 되었습니다.
더 자세한 내용은 공식 리소스를 확인하세요:
- Google AI Studio
- Gemini API 문서
- Nano Banana Gemini API 문서
- 최상의 결과를 위한 Gemini 2.5 Flash Image Generation 프롬프트 방법
- Nano Banana 문서 프롬프팅 가이드.
- AI Studio의 Pixshop 앱
이걸로 멋진 무언가를 만들고 계신다면, 꼭 보고 싶습니다! X에서 DM이나 태그를 보내주세요: @patloeber.
\[Dev.to의 원본 게시물]
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