nano-banana-image-gen について
Google Geminiの画像生成モデルを使う制作者向けのリファレンスです。Nano Bananaの選択、ビジュアルグラウンディング、設定、プロンプト例を扱います。
主な機能
- 01NB1、NB2、Proの比較
- 02NB2のビジュアルグラウンディング解説
- 03解像度とアスペクト比の選択
- 04バッチ生成後のアップスケール
- 05複数のプロンプト例
活用シーン
- 01プロンプトの複雑さに応じたモデル選択
- 02実在の場所や歴史的場面の生成
- 03草案を一括生成して選択画像を拡大
- 04漫画、スタイル変換、キャラクターの作成
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
npx skills add https:/インストール後、Claude Code で/nano-banana-image-genを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
Nano Banana 2 画像生成リファレンス
Nano Banana（NB）は、Google の Gemini 画像生成ファミリーです。NB2 は Gemini 3.1 Flash です。
モデルの選択
| モデル | 最適な用途 | トレードオフ |
|---|---|---|
| NB1 | すでに問題なく動作している既存のワークフロー、最低コスト、速度が重要な場合 | 思考機能なし、ビジュアルグラウンディングなし、極端なアスペクト比には非対応 |
| NB2 | 新規プロジェクトのデフォルト（Pro の品質の約 95％） | 2K では Pro より約 15％低速、腕や脚の構図が弱く、インフォグラフィックでスペルミスが発生する |
| Pro | 複雑で多層的なプロンプト、厳しい論理的制約、室内のスケールや論理 | 最も高価 |
判断: まずは NB2 を使用してください。NB2 で特定のプロンプトが繰り返し失敗する場合にのみ、Pro に切り替えてください。
ビジュアルグラウンディング（NB2 のみ）
NB2 は生成前にインターネットを検索し、参照画像を探します。次の場合に便利です。
- 現実世界の具体的な場所（教会、橋、街の広場、珍しい建物）
- 動物の正確な種、品種、昆虫
- 歴史的に正確な情景
例：「フランスのヴォワロンにある主要な歴史的教会を、ゴールデンアワーの映画のような写真として生成してください。建築の細部、尖塔、周囲の広場、景観（山々）が現実に即したものになるようにしてください。」
コストの最適化
512px で生成してからアップスケールするワークフロー：
- Batch API（50％割引）を使用し、512px のバリエーションを数十枚生成する
- 確認して最適な構図を選ぶ
- その画像を 1K／2K／4K にアップスケールする
512px 出力は生成が速く、コストは NB1 とほぼ同じです。
パラメーター
| パラメーター | 値 | 備考 |
|---|---|---|
| 解像度 | 512px、1K、2K、4K | 下書きには 512px を使い、良いものをアップスケールします |
| アスペクト比 | 標準 + 1:4、1:8、4:1、8:1 | バナー、コミック、スクロール用の極端な比率 |
| 思考モード | オン／オフ | デフォルトではオフのままにします。複雑なインフォグラフィックや、グラウンディングと空間推論が必要な場合に有効にします |
プロンプトのレシピ
3D キャラクターのセルフィー（画像のアップロードが必要）：個人写真を、本人と交流するスタイライズされた 3D キャラクターに変換します。
アニメからフォトリアルへ（画像のアップロードが必要）：「アップロードしたアニメーションの静止画を、超リアルで映画のような、完全なフォトリアルシーンに変換してください。アニメのキャラクターを実在の人間に変えつつ、元のアイデンティティ、顔の造形、衣装、表情、全体的な類似性を完全に維持してください。」
歴史的なストリートビュー：「[event] を、Google Maps のストリートビュー画像を完全に再現した超リアルな画像として生成してください。123 度の広角による樽型歪みを含めてください……」
クレヨンフィルター：「白い罫線入りのノートに描かれた、[subject] の子どものクレヨン画。太いワックスクレヨンのタッチ、揺れる輪郭線、鮮やかで大胆な色を使い、線からはみ出すように雑然と塗ってください。強く押しつけた跡、ワックスの汚れ、ムラのある塗り重ねも見えるようにしてください。」
コミックストリップ：「横長の 4 コマ漫画（アスペクト比 4:1）を作成してください。[Story]。色鮮やかなフランス・ベルギー漫画風のスタイルにしてください。すべてのコマで [character] のデザインに一貫性を持たせてください。」
既知の制限
- インフォグラフィックでスペルミスが発生する（NB1 のほうが得意でした）
- 複数回の生成にわたる一貫性は Pro より弱い
- 腕や脚の構図の問題が、他のモデルより頻繁に発生する
- 知識のカットオフにより、検索を有効にしていてもごく最近の製品を参照できない
- シード値にはまだ対応していない（生成ごとにスタイルが変化する）
クレジット表記
X の @NanoBanana による「Nano Banana 2 を最大限に活用する方法」（2026 年 3 月 11 日）に基づいています。元のスレッドでは、Google の Gemini 画像生成モデルのモデル比較、ビジュアルグラウンディング、パラメーター、プロンプトのテクニックを取り上げています。