nano-banana-2

安装 belt CLI skill： npx skills add belt-sh/cli

Nano Banana 2 - Gemini 3.1 Flash Image Preview

通过 inference.sh CLI 使用 Google Gemini 3.1 Flash Image Preview 生成图像。

快速开始

需要 inference.sh CLI（belt）。安装说明

belt login

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

示例

基础文生图

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

多张图像

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

自定义宽高比

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

图像编辑（使用输入图像）

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

高分辨率（4K）

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

使用 Google 搜索 grounding

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

输入选项

参数	类型	描述
prompt	string	必填。 要生成或更改的内容
images	array	用于编辑的输入图像（最多 14 张）。支持：JPEG、PNG、WebP
num_images	integer	要生成的图像数量
aspect_ratio	string	输出宽高比："1:1"、"16:9"、"9:16"、"4:3"、"3:4"、"auto"
resolution	string	"1K"、"2K"、"4K"（默认：1K）
output_format	string	图像的输出格式
enable_google_search	boolean	启用实时信息 grounding（天气、新闻等）

输出

字段	类型	描述
images	array	生成或编辑后的图像
description	string	模型的文本描述或响应
output_meta	object	关于输入/输出的定价元数据

提示词技巧

风格：照片级写实、插画、水彩、油画、数字艺术、动漫、3D 渲染

构图：特写、广角镜头、航拍视角、微距、肖像、风景

光线：自然光、影棚灯光、黄金时刻、戏剧性阴影、霓虹灯

细节：添加有关纹理、颜色、氛围和气氛的具体细节

示例工作流

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

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

Python SDK

from inferencesh import inference

client = inference()

# Basic generation
result = client.run({
    "app": "google/gemini-3-1-flash-image-preview@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-preview@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']}")

相关技能

# 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

浏览所有图像应用：belt app list --category image

文档

• 运行应用 - 如何通过 CLI 运行应用
• 流式结果 - 实时进度更新
• 文件处理 - 使用图像