Nano Banana 활용법: 개발자를 위한 완벽 튜토리얼

@GoogleAIStudio
영어10개월 전 · 2025년 9월 05일
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TL;DR

Google의 Nano Banana 모델을 활용하기 위한 개발자용 종합 가이드입니다. Python과 JavaScript를 사용하여 API 설정, 이미지 생성, 대화형 편집, 사진 복원 기능을 구현하는 방법을 다룹니다.

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:

  1. AI Studio에서 Nano Banana 사용하기
  2. 프로젝트 설정
  3. 이미지 생성
  4. 이미지 편집
  5. 사진 복원
  6. 여러 입력 이미지 사용
  7. 대화형 이미지 편집
  8. 모범 사례 및 효과적인 프롬프팅
  9. 커뮤니티 예제 및 영감
  10. 리소스

이 튜토리얼에서 여러분이 만들게 될 예시입니다:

python
1prompt = "Restore and colorize this image from 1932"
2
3response = client.models.generate_content(
4 model="gemini-2.5-flash-image-preview",
5 contents=[prompt, image],
6)
Google AI Studio - inline image

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

Google AI Studio - inline image

: 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:

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.

Google AI Studio - inline image

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.

python
1pip install -U google-genai
2# Install the Pillow library for image manipulation
3pip install Pillow
javascript
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.

python
1from google import genai
2from PIL import Image
3from io import BytesIO
4
5# Configure the client with your API key
6client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
7
8prompt = """Create a photorealistic image of an orange cat
9with a green eyes, sitting on a couch."""
10
11# Call the API to generate content
12response = client.models.generate_content(
13 model="gemini-2.5-flash-image-preview",
14 contents=prompt,
15)
16
17# 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")
Google AI Studio - inline image

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.

python
1from google import genai
2from PIL import Image
3from io import BytesIO
4
5client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
6
7prompt = """Using the image of the cat, create a photorealistic,
8street-level view of the cat walking along a sidewalk in a
9New York City neighborhood, with the blurred legs of pedestrians
10and yellow cabs passing by in the background."""
11
12image = Image.open("cat.png")
13
14# Pass both the text prompt and the image in the 'contents' list
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")
Google AI Studio - inline image

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.

python
1from google import genai
2from PIL import Image
3from io import BytesIO
4
5client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
6
7prompt = "Restore and colorize this image from 1932"
8
9image = Image.open("lunch.jpg") # "Lunch atop a Skyscraper, 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")
Google AI Studio - inline image

원본 및 출력

6. 여러 입력 이미지 작업하기

더 복잡한 편집 작업을 위해 여러 이미지를 입력으로 제공할 수 있습니다.

python
1from google import genai
2from PIL import Image
3from io import BytesIO
4
5client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
6
7prompt = "Make the girl wear this t-shirt. Leave the background unchanged."
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")
Google AI Studio - inline image

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.

python
1from google import genai
2from PIL import Image
3from io import BytesIO
4
5client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
6
7# Create a chat
8chat = client.chats.create(
9 model="gemini-2.5-flash-image-preview"
10)
11
12# Make the first image edit
13response1 = 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...
20
21# Continue chatting and editing
22response2 = chat.send_message("The cat should wear a funny party hat")
23# display / save image...
Google AI Studio - inline image

입력 및 출력 1 & 2

: 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:

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:

이걸로 멋진 무언가를 만들고 계신다면, 꼭 보고 싶습니다! X에서 DM이나 태그를 보내주세요: @patloeber.

\[Dev.to의 원본 게시물]

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