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nano-banana-pro

nano-banana-pro

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リポジトリ

nano-banana-pro について

Nano Banana Proは、画像生成・編集向けのGoogle Gemini 3 Pro Image APIモデルです。画像サイズや縦横比を指定でき、チャット形式の編集やGoogle Search groundingにも対応します。

主な機能

  1. 01画像の生成と編集
  2. 02画像サイズと縦横比の指定
  3. 03チャット形式の反復編集
  4. 04Google Search groundingの利用
  5. 05画像内の文字描画

活用シーン

  1. 01商品写真の生成
  2. 02文字入りポスターの作成
  3. 03反復編集による画像の調整
  4. 04検索情報に基づくインフォグラフィックの作成

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://github.com/hoodini/ai-agents-skills --skill nano-banana-pro

インストール後、Claude Code で/nano-banana-proを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）

Google の Gemini 3 Pro Image API を使用して、高品質な画像を生成します。

概要

Nano Banana Pro は、Gemini 3 Pro を基盤に構築された Google の最先端の画像生成・編集モデル、Gemini 3 Pro Image（gemini-3-pro-image-preview）のマーケティング名です。

クイックスタート

API キーの取得
  1. Google AI Studio にアクセスします
  2. 「API キーを取得」をクリックします
  3. 環境変数として安全に保存します
基本的な画像生成（Python）
from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client(api_key="YOUR_GEMINI_API_KEY")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    contents="A serene Japanese garden with cherry blossoms and a koi pond",
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=['TEXT', 'IMAGE']
    )
)

# Process response
for part in response.candidates[0].content.parts:
    if hasattr(part, 'text'):
        print(f"Description: {part.text}")
    elif hasattr(part, 'inline_data'):
        # Save image
        image_data = part.inline_data.data  # Base64 encoded
        mime_type = part.inline_data.mime_type  # image/png
        
        import base64
        with open("output.png", "wb") as f:
            f.write(base64.b64decode(image_data))
REST API（cURL）
curl -s -X POST \
  "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{
      "role": "user",
      "parts": [{"text": "Create a vibrant infographic about photosynthesis"}]
    }],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"]
    }
  }'
TypeScript/JavaScript
const GEMINI_API_KEY = process.env.GEMINI_API_KEY;

async function generateImage(prompt: string) {
  const response = await fetch(
    'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent',
    {
      method: 'POST',
      headers: {
        'x-goog-api-key': GEMINI_API_KEY!,
        'Content-Type': 'application/json',
      },
      body: JSON.stringify({
        contents: [{ 
          role: 'user', 
          parts: [{ text: prompt }] 
        }],
        generationConfig: {
          responseModalities: ['TEXT', 'IMAGE'],
        },
      }),
    }
  );

  const data = await response.json();
  return data;
}

設定オプション

画像設定
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    contents="Professional product photo of a coffee mug",
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=['TEXT', 'IMAGE'],
        image_config=types.ImageConfig(
            aspect_ratio="16:9",  # Options: 1:1, 3:2, 16:9, 9:16, 21:9
            image_size="2K"       # Options: 1K, 2K, 4K
        )
    )
)
Google 検索によるグラウンディング
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    contents="Create an infographic showing today's stock market trends",
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=['TEXT', 'IMAGE'],
        tools=[{"google_search": {}}]  # Enable search grounding
    )
)

マルチターンの会話（反復編集）

# Create a chat session
chat = client.chats.create(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=['TEXT', 'IMAGE'],
        tools=[{"google_search": {}}]
    )
)

# Initial generation
response1 = chat.send_message(
    "Create a vibrant infographic explaining photosynthesis"
)

# Edit the image
response2 = chat.send_message(
    "Update this infographic to be in Spanish. Keep all other elements the same."
)

主な機能

1. 優れたテキスト描画
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    contents="""Create a professional poster with:
    - Title: "Annual Tech Summit 2025"
    - Date: March 15-17, 2025
    - Location: San Francisco Convention Center
    """,
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=['TEXT', 'IMAGE']
    )
)
2. キャラクターの一貫性（最大 5 人の被写体）
import base64

def load_image(path: str) -> str:
    with open(path, "rb") as f:
        return base64.b64encode(f.read()).decode()

character_ref = load_image("character.png")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    contents=[
        {"text": "Generate an image of this person at a tech conference"},
        {"inline_data": {"mime_type": "image/png", "data": character_ref}}
    ],
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=['TEXT', 'IMAGE']
    )
)

Next.js API ルート

// app/api/generate-image/route.ts
import { NextRequest, NextResponse } from 'next/server';

export async function POST(request: NextRequest) {
  const { prompt, aspectRatio = '1:1', imageSize = '2K' } = await request.json();

  try {
    const response = await fetch(
      'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent',
      {
        method: 'POST',
        headers: {
          'x-goog-api-key': process.env.GEMINI_API_KEY!,
          'Content-Type': 'application/json',
        },
        body: JSON.stringify({
          contents: [{ role: 'user', parts: [{ text: prompt }] }],
          generationConfig: {
            responseModalities: ['TEXT', 'IMAGE'],
            imageConfig: { aspectRatio, imageSize },
          },
        }),
      }
    );

    const data = await response.json();
    const parts = data.candidates?.[0]?.content?.parts || [];
    const imagePart = parts.find((p: any) => p.inline_data);

    return NextResponse.json({
      image: imagePart ? {
        data: imagePart.inline_data.data,
        mimeType: imagePart.inline_data.mime_type,
        url: `data:${imagePart.inline_data.mime_type};base64,${imagePart.inline_data.data}`,
      } : null,
    });
  } catch (error) {
    return NextResponse.json({ error: 'Generation failed' }, { status: 500 });
  }
}

モデルの比較

機能Nano Banana（2.5 Flash）Nano Banana Pro（3 Pro Image）
モデル IDgemini-2.5-flash-imagegemini-3-pro-image-preview
品質良好最高
速度高速低速
コスト低い高い
最適な用途プレビュー、大量処理本番環境、プロフェッショナル用途

リソース

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