Como criar com Nano Banana: Tutorial completo para desenvolvedores

De @patloeber: O Google lançou recentemente o Gemini 2.5 Flash Image, um novo modelo poderoso para geração e edição de imagens, também conhecido pelo seu codinome, Nano Banana. Este modelo introduz capacidades de ponta para criar e manipular imagens, desbloqueando uma ampla gama de novas aplicações.

Este guia fornece um passo a passo completo para desenvolvedores que desejam integrar o Gemini 2.5 Flash Image, também conhecido como Nano Banana, em suas aplicações usando a Gemini Developer API.

Este guia abordará:

1. Usando o Nano Banana no AI Studio
2. Configuração do projeto
3. Criação de imagens
4. Edição de imagens
5. Restauração de fotos
6. Múltiplas imagens de entrada
7. Edição conversacional de imagens
8. Melhores práticas e prompts eficazes
9. Exemplos da comunidade e inspiração
10. Recursos

Aqui está um exemplo do que você construirá neste tutorial:

1prompt = "Restaurar e colorir esta imagem de 1932"
2
3response = client.models.generate_content(
4    model="gemini-2.5-flash-image-preview",
5    contents=[prompt, image],
6)

Vamos começar!

1. Usando o Nano Banana no Google AI Studio

Embora os usuários finais possam acessar o Nano Banana no aplicativo Gemini, o melhor ambiente para desenvolvedores prototiparem e testarem prompts é o Google AI Studio. O AI Studio é um playground para experimentar todos os modelos de IA disponíveis antes de escrever qualquer código, e também é o ponto de entrada para construir com a API Gemini.

Você pode usar o Nano Banana gratuitamente no AI Studio. Para começar, acesse aistudio.google.com, faça login com sua conta do Google e selecione Nano Banana no seletor de modelos.

Para acesso direto, use este link para iniciar uma nova sessão com o modelo: ai.studio/banana

Dica

: Você também pode programar aplicativos web do Nano Banana diretamente no AI Studio em

ai.studio/apps , ou explorar o código e remixar um dos

aplicativos existentes .

2. Configuração do projeto

Para seguir este guia, você precisará do seguinte:

• Uma chave de API do Google AI Studio.
• Cobrança configurada para seu projeto.
• O SDK Google Gen AI para Python ou JavaScript/TypeScript.

Etapa A: Gerar uma chave de API

Siga estes passos:

• No Google AI Studio, clique em Get API key no painel de navegação à esquerda.
• Na página seguinte, clique em Create API key.
• Selecione um projeto existente do Google Cloud ou crie um novo. Este projeto é usado para gerenciar a cobrança pelo uso da API.

Quando o processo for concluído, sua chave de API será exibida. Copie e armazene-a com segurança.

Etapa B: Ativar a cobrança

Embora a prototipagem no AI Studio seja gratuita, usar o modelo via API é um serviço pago. Você deve ativar a cobrança em seu projeto do Google Cloud.

Na tela de gerenciamento de chaves de API, clique em Set up billing ao lado do seu projeto e siga as instruções na tela.

Quanto custa o Nano Banana?

A geração de imagens com o Nano Banana custa $0,039 por imagem *. Por $1, você pode gerar aproximadamente 25 imagens.

* O preço oficial é de $0,30/1M tokens de entrada e $30/1M tokens de saída. Uma imagem de saída padrão de 1024x1024px consome 1290 tokens, o que equivale a $0,039 por imagem. Para detalhes, consulte a

tabela de preços do Gemini 2.5 Flash Image .

Etapa C: Instalar o SDK

Escolha o SDK para sua linguagem preferida.

1pip install -U google-genai
2# Instale a biblioteca Pillow para manipulação de imagens
3pip install Pillow

1npm install @google/genai

Os exemplos a seguir usam o SDK Python para demonstração. Trechos de código equivalentes para

usar o Nano Banana em JavaScript

são fornecidos neste

GitHub Gist .

3. Geração de imagens a partir de texto

Use o Nano Banana para gerar uma ou mais imagens a partir de um prompt de texto descritivo. Use o ID do modelo gemini-2.5-flash-image-preview para todas as requisições à API.

1from google import genai
2from PIL import Image
3from io import BytesIO
4
5# Configure o cliente com sua chave de API
6client = genai.Client(api_key="SUA_CHAVE_DE_API")
7
8prompt = """Crie uma imagem fotorrealista de um gato laranja
9com olhos verdes, sentado em um sofá."""
10
11# Chame a API para gerar conteúdo
12response = client.models.generate_content(
13    model="gemini-2.5-flash-image-preview",
14    contents=prompt,
15)
16
17# A resposta pode conter dados de texto e imagem.
18# Itere pelas partes para encontrar e salvar a imagem.
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("gato.png")

Saída

O modelo é multimodal, então a resposta é estruturada como uma lista de partes que podem conter dados de texto e imagem intercalados (inline_data). O código acima itera por essas partes para extrair e salvar a imagem gerada.

4. Edição de imagens com entradas de texto e imagem

Forneça uma imagem existente junto com um prompt de texto para realizar edições. O modelo é excelente em manter a consistência do personagem e do conteúdo da imagem de entrada.

1from google import genai
2from PIL import Image
3from io import BytesIO
4
5client = genai.Client(api_key="SUA_CHAVE_DE_API")
6
7prompt = """Usando a imagem do gato, crie uma vista fotorrealista,
8ao nível da rua, do gato caminhando por uma calçada em um
9bairro de Nova York, com as pernas desfocadas de pedestres
10e táxis amarelos passando ao fundo."""
11
12image = Image.open("gato.png")
13
14# Passe tanto o prompt de texto quanto a imagem na 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("gato2.png")

Entrada e Saída

5. Restauração de fotos com o Nano Banana

Uma das aplicações poderosas do modelo é a restauração de fotos. Com um prompt simples, ele pode restaurar e colorir fotografias antigas com resultados impressionantes.

1from google import genai
2from PIL import Image
3from io import BytesIO
4
5client = genai.Client(api_key="SUA_CHAVE_DE_API")
6
7prompt = "Restaurar e colorir esta imagem de 1932"
8
9image = Image.open("almoco.jpg")  # "Almoço no topo de um arranha-céu, 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("almoco-restaurado.png")

Original e Saída

6. Trabalhando com múltiplas imagens de entrada

Você pode fornecer várias imagens como entrada para tarefas de edição mais complexas.

1from google import genai
2from PIL import Image
3from io import BytesIO
4
5client = genai.Client(api_key="SUA_CHAVE_DE_API")
6
7prompt = "Faça a garota usar esta camiseta. Deixe o fundo inalterado."
8
9image1 = Image.open("garota.png")
10image2 = Image.open("camiseta.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("garota-com-camiseta.png")

Entradas 1 e 2 e Saída

7. Edição conversacional de imagens

Para refinamento iterativo, você pode usar uma sessão de chat para manter o contexto em várias requisições. Isso permite editar imagens de forma conversacional.

1from google import genai
2from PIL import Image
3from io import BytesIO
4
5client = genai.Client(api_key="SUA_CHAVE_DE_API")
6
7# Crie um chat
8chat = client.chats.create(
9    model="gemini-2.5-flash-image-preview"
10)
11
12# Faça a primeira edição na imagem
13response1 = chat.send_message(
14    [
15        "Mude o gato para um gato bengal, deixe todo o resto igual",
16        Image.open("gato.png"),
17    ]
18)
19# exibir / salvar imagem...
20
21# Continue conversando e editando
22response2 = chat.send_message("O gato deve usar um chapéu de festa engraçado")
23# exibir / salvar imagem...

Entrada e Saídas 1 e 2

Dica

: Se você notar que as características da imagem começam a se degradar ou "desviar" após muitas edições conversacionais, é melhor iniciar uma nova sessão com a imagem mais recente e um prompt mais detalhado e consolidado para manter a alta fidelidade.

8. Melhores práticas e dicas de prompts para o Nano Banana

Para obter os melhores resultados com o Nano Banana, siga estas diretrizes de prompt:

• Seja Hiperespecífico: Quanto mais detalhes você fornecer sobre assuntos, cores, iluminação e composição, mais controle terá sobre o resultado.
• Forneça Contexto e Intenção: Explique o propósito ou o clima desejado da imagem. A compreensão do contexto pelo modelo influenciará suas escolhas criativas.
• Itere e Refine: Não espere perfeição na primeira tentativa. Use a capacidade conversacional do modelo para fazer mudanças incrementais e refinar sua imagem.
• Use Instruções Passo a Passo: Para cenas complexas, divida seu prompt em uma série de instruções claras e sequenciais.
• Use Enquadramento Positivo: Em vez de prompts negativos como "sem carros", descreva a cena desejada de forma positiva: "uma rua vazia e deserta, sem sinais de tráfego."
• Controle a Câmera: Use termos fotográficos e cinematográficos para direcionar a composição, como "foto grande angular", "foto macro" ou "perspectiva de ângulo baixo".

Para um mergulho mais profundo nas melhores práticas, consulte o post oficial do blog sobre melhores práticas de prompts e o guia de prompts na documentação.

9. Exemplos da Comunidade e Inspiração

Explore o que a comunidade está construindo com o Nano Banana:

• Mudança de perspectiva da câmera por @henrydaubrez: Post no X
• Aprendizagem com poucos exemplos para design consistente de personagens por @multimodalart: Post no X
• Transformações do Google Maps "O que a seta vermelha vê" por @tokumin: Post no X
• Gerando imagens a partir de anotações de bonecos de palito por @yachimat_manga: Post no X
• Criando modelos 3D a partir de imagens estáticas por @deedydas: Post no X
• Gerando experiências de RA baseadas em localização por @bilawalsidhu: Post no X
• Convertendo um mapa 2D em um gráfico 3D por @demishassabis: Post no X

10. Recursos e Próximos Passos

Este guia cobriu os fundamentos da construção com o Nano Banana, também conhecido como Gemini 2.5 Flash Image. Você aprendeu como configurar seu ambiente, gerar e editar imagens e aplicar técnicas avançadas. Agora você está pronto para começar a incorporar essas capacidades poderosas em seus próprios projetos.

Para leitura adicional, confira os recursos oficiais:

• Google AI Studio
• Documentação da API Gemini
• Documentação da API Gemini para o Nano Banana
• Como fazer prompts para o Gemini 2.5 Flash Image Generation para obter os melhores resultados
• Guia de prompts da documentação do Nano Banana.
• Aplicativo Pixshop no AI Studio

Se você está construindo algo legal com isso, adoraria ver! Sinta-se à vontade para enviar um DM ou me marcar no X: @patloeber.

\Post original no [Dev.to