nano-banana-2

belt CLI スキルをインストールする： npx skills add belt-sh/cli

Nano Banana 2 - Gemini 3.1 Flash Image Preview

inference.sh CLI を使って、Google Gemini 3.1 Flash Image Preview で画像を生成します。

クイックスタート

inference.sh CLI（belt）が必要です。インストール手順

belt login

belt app run google/gemini-3-1-flash-image --input '{"prompt": "a banana in space, photorealistic"}'

使用例

基本的なテキストから画像への生成

belt app run google/gemini-3-1-flash-image --input '{
  "prompt": "A futuristic cityscape at sunset with flying cars"
}'

複数の画像

belt app run google/gemini-3-1-flash-image --input '{
  "prompt": "Minimalist logo design for a coffee shop",
  "num_images": 4
}'

カスタムアスペクト比

belt app run google/gemini-3-1-flash-image --input '{
  "prompt": "Panoramic mountain landscape with northern lights",
  "aspect_ratio": "16:9"
}'

画像編集（入力画像を使用）

belt app run google/gemini-3-1-flash-image --input '{
  "prompt": "Add a rainbow in the sky",
  "images": ["https://example.com/landscape.jpg"]
}'

高解像度（4K）

belt app run google/gemini-3-1-flash-image --input '{
  "prompt": "Detailed illustration of a medieval castle",
  "resolution": "4K"
}'

Google 検索によるグラウンディング

belt app run google/gemini-3-1-flash-image --input '{
  "prompt": "Current weather in Tokyo visualized as an artistic scene",
  "enable_google_search": true
}'

入力オプション

パラメーター	型	説明
prompt	string	必須。 生成または変更する内容
images	array	編集用の入力画像（最大14枚）。対応形式：JPEG、PNG、WebP
num_images	integer	生成する画像の数
aspect_ratio	string	出力比率："1:1"、"16:9"、"9:16"、"4:3"、"3:4"、"auto"
resolution	string	"1K"、"2K"、"4K"（デフォルト：1K）
output_format	string	画像の出力形式
enable_google_search	boolean	リアルタイム情報によるグラウンディングを有効にします（天気、ニュースなど）

出力

フィールド	型	説明
images	array	生成または編集された画像
description	string	モデルによるテキストの説明または応答
output_meta	object	料金計算用の入力／出力に関するメタデータ

プロンプトのヒント

スタイル：フォトリアリスティック、イラスト、水彩画、油絵、デジタルアート、アニメ、3D レンダリング

構図：クローズアップ、ワイドショット、空撮、マクロ、ポートレート、風景

照明：自然光、スタジオ照明、ゴールデンアワー、ドラマチックな影、ネオン

詳細：質感、色、雰囲気、空気感について具体的な詳細を追加します

ワークフローの例

# 1. Generate sample input to see all options
belt app sample google/gemini-3-1-flash-image --save input.json

# 2. Edit the prompt
# 3. Run
belt app run google/gemini-3-1-flash-image --input input.json

Python SDK

from inferencesh import inference

client = inference()

# Basic generation
result = client.run({
    "app": "google/gemini-3-1-flash-image@0c7ma1ex",
    "input": {
        "prompt": "A banana in space, photorealistic"
    }
})
print(result["output"])

# Stream live updates
for update in client.run({
    "app": "google/gemini-3-1-flash-image@0c7ma1ex",
    "input": {
        "prompt": "A futuristic cityscape at sunset"
    }
}, stream=True):
    if update.get("progress"):
        print(f"progress: {update['progress']}%")
    if update.get("output"):
        print(f"output: {update['output']}")

関連スキル

# Original Nano Banana (Gemini 3 Pro Image, Gemini 2.5 Flash Image)
npx skills add inference-sh/skills@nano-banana

# Full platform skill (all apps)
npx skills add inference-sh/skills@infsh-cli

# All image generation models
npx skills add inference-sh/skills@ai-image-generation

すべての画像アプリを表示：belt app list --category image

ドキュメント

• アプリの実行 - CLI からアプリを実行する方法
• 結果のストリーミング - リアルタイムの進捗状況の更新
• ファイルの処理 - 画像の操作