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google/nano-banana-2/text-to-image

Google's lightweight yet powerful AI image generation model, built for creators who need fast, high-quality visuals from simple text prompts.

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google/nano-banana-2/text-to-image
Nano Banana 2 Text-to-Image
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Google's lightweight yet powerful AI image generation model, built for creators who need fast, high-quality visuals from simple text prompts.

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Parameterkonfiguration wird geladen...

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Inaktiv
Ihre generierten Bilder erscheinen hier
Konfigurieren Sie Parameter und klicken Sie auf Ausführen, um mit der Generierung zu beginnen

Jede Ausführung kostet 0.08. Für $10 können Sie ca. 125 Mal ausführen.

Sie können fortfahren mit:

Bild zu VideoBild zu Bild

Parameter

Codebeispiel

import requests
import time

# Step 1: Start image generation
generate_url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "google/nano-banana-2/text-to-image",
    "prompt": "A beautiful landscape with mountains and lake",
    "width": 512,
    "height": 512,
    "steps": 20,
    "guidance_scale": 7.5,
}

generate_response = requests.post(generate_url, headers=headers, json=data)
generate_result = generate_response.json()
prediction_id = generate_result["data"]["id"]

# Step 2: Poll for result
poll_url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"

def check_status():
    while True:
        response = requests.get(poll_url, headers={"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"})
        result = response.json()

        if result["data"]["status"] == "completed":
            print("Generated image:", result["data"]["outputs"][0])
            return result["data"]["outputs"][0]
        elif result["data"]["status"] == "failed":
            raise Exception(result["data"]["error"] or "Generation failed")
        else:
            # Still processing, wait 2 seconds
            time.sleep(2)

image_url = check_status()

Installieren

Installieren Sie das erforderliche Paket für Ihre Programmiersprache.

bash
pip install requests

Authentifizierung

Alle API-Anfragen erfordern eine Authentifizierung über einen API-Schlüssel. Sie können Ihren API-Schlüssel über das Atlas Cloud Dashboard erhalten.

bash
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

HTTP-Header

python
import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}
Schützen Sie Ihren API-Schlüssel

Geben Sie Ihren API-Schlüssel niemals in clientseitigem Code oder öffentlichen Repositories preis. Verwenden Sie stattdessen Umgebungsvariablen oder einen Backend-Proxy.

Anfrage senden

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "your-model",
    "prompt": "A beautiful landscape"
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

Anfrage senden

Senden Sie eine asynchrone Generierungsanfrage. Die API gibt eine Vorhersage-ID zurück, mit der Sie den Status prüfen und das Ergebnis abrufen können.

POST/api/v1/model/generateImage

Anfragekörper

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}

data = {
    "model": "google/nano-banana-2/text-to-image",
    "input": {
        "prompt": "A beautiful landscape with mountains and lake"
    }
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()

print(f"Prediction ID: {result['id']}")
print(f"Status: {result['status']}")

Antwort

{
  "id": "pred_abc123",
  "status": "processing",
  "model": "model-name",
  "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}

Status prüfen

Fragen Sie den Vorhersage-Endpunkt ab, um den aktuellen Status Ihrer Anfrage zu überprüfen.

GET/api/v1/model/prediction/{prediction_id}

Abfrage-Beispiel

import requests
import time

prediction_id = "pred_abc123"
url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }

while True:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    result = response.json()
    status = result["data"]["status"]
    print(f"Status: {status}")

    if status in ["completed", "succeeded"]:
        output_url = result["data"]["outputs"][0]
        print(f"Output URL: {output_url}")
        break
    elif status == "failed":
        print(f"Error: {result['data'].get('error', 'Unknown')}")
        break

    time.sleep(3)

Statuswerte

processingDie Anfrage wird noch verarbeitet.
completedDie Generierung ist abgeschlossen. Ergebnisse sind verfügbar.
succeededDie Generierung war erfolgreich. Ergebnisse sind verfügbar.
failedDie Generierung ist fehlgeschlagen. Überprüfen Sie das Fehlerfeld.

Abgeschlossene Antwort

{
  "data": {
    "id": "pred_abc123",
    "status": "completed",
    "outputs": [
      "https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.png"
    ],
    "metrics": {
      "predict_time": 8.3
    },
    "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
    "completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
  }
}

Dateien hochladen

Laden Sie Dateien in den Atlas Cloud Speicher hoch und erhalten Sie eine URL, die Sie in Ihren API-Anfragen verwenden können. Verwenden Sie multipart/form-data zum Hochladen.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Upload-Beispiel

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/uploadMedia"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }

with open("image.png", "rb") as f:
    files = {"file": ("image.png", f, "image/png")}
    response = requests.post(url, headers=headers, files=files)

result = response.json()
download_url = result["data"]["download_url"]
print(f"File URL: {download_url}")

Antwort

{
  "data": {
    "download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
    "file_name": "image.png",
    "content_type": "image/png",
    "size": 1024000
  }
}

Eingabe-Schema

Die folgenden Parameter werden im Anfragekörper akzeptiert.

Gesamt: 0Erforderlich: 0Optional: 0

Keine Parameter verfügbar.

Beispiel-Anfragekörper

json
{
  "model": "google/nano-banana-2/text-to-image"
}

Ausgabe-Schema

Die API gibt eine Vorhersage-Antwort mit den generierten Ausgabe-URLs zurück.

idstringrequired
Unique identifier for the prediction.
statusstringrequired
Current status of the prediction.
processingcompletedsucceededfailed
modelstringrequired
The model used for generation.
outputsarray[string]
Array of output URLs. Available when status is "completed".
errorstring
Error message if status is "failed".
metricsobject
Performance metrics.
predict_timenumber
Time taken for image generation in seconds.
created_atstringrequired
ISO 8601 timestamp when the prediction was created.
Format: date-time
completed_atstring
ISO 8601 timestamp when the prediction was completed.
Format: date-time

Beispielantwort

json
{
  "id": "pred_abc123",
  "status": "completed",
  "model": "model-name",
  "outputs": [
    "https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.png"
  ],
  "metrics": {
    "predict_time": 8.3
  },
  "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
  "completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
}

Atlas Cloud Skills

Atlas Cloud Skills integriert über 300 KI-Modelle direkt in Ihren KI-Coding-Assistenten. Ein Befehl zur Installation, dann verwenden Sie natürliche Sprache, um Bilder, Videos zu generieren und mit LLMs zu chatten.

Unterstützte Clients

Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cursor
Windsurf
VS Code
Trae
GitHub Copilot
Cline
Roo Code
Amp
Goose
Replit
40+ unterstützte clients

Installieren

bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

API-Schlüssel einrichten

Erhalten Sie Ihren API-Schlüssel über das Atlas Cloud Dashboard und setzen Sie ihn als Umgebungsvariable.

bash
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

Funktionen

Nach der Installation können Sie natürliche Sprache in Ihrem KI-Assistenten verwenden, um auf alle Atlas Cloud Modelle zuzugreifen.

BildgenerierungGenerieren Sie Bilder mit Modellen wie Nano Banana 2, Z-Image und mehr.
VideoerstellungErstellen Sie Videos aus Text oder Bildern mit Kling, Vidu, Veo usw.
LLM-ChatChatten Sie mit Qwen, DeepSeek und anderen großen Sprachmodellen.
Medien-UploadLaden Sie lokale Dateien für Bildbearbeitung und Bild-zu-Video-Workflows hoch.
Mehr erfahren

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP-Server

Der Atlas Cloud MCP-Server verbindet Ihre IDE mit über 300 KI-Modellen über das Model Context Protocol. Funktioniert mit jedem MCP-kompatiblen Client.

Unterstützte Clients

Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cline
Roo Code
100+ unterstützte clients

Installieren

bash
npx -y atlascloud-mcp

Konfiguration

Fügen Sie die folgende Konfiguration zur MCP-Einstellungsdatei Ihrer IDE hinzu.

json
{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "atlascloud-mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Verfügbare Werkzeuge

atlas_generate_imageGenerieren Sie Bilder aus Textbeschreibungen.
atlas_generate_videoErstellen Sie Videos aus Text oder Bildern.
atlas_chatChatten Sie mit großen Sprachmodellen.
atlas_list_modelsDurchsuchen Sie über 300 verfügbare KI-Modelle.
atlas_quick_generateInhaltserstellung in einem Schritt mit automatischer Modellauswahl.
atlas_upload_mediaLaden Sie lokale Dateien für API-Workflows hoch.
Mehr erfahren

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

API-Schema

Schema nicht verfügbar

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Nano Banana 2 — Pro-Qualität in Flash-Geschwindigkeit

V2

Auch bekannt als Gemini 3.1 Flash Image

Das neueste Bildmodell von Google DeepMind vereint die fortschrittlichen Funktionen von Nano Banana Pro mit der Geschwindigkeit von Gemini Flash — mit 3-5x schnellerer Generierung, bis zu 4K Auflösung und Charakterkonsistenz für bis zu 5 Charaktere in einem einzigen Workflow.

Bildgenerierung der nächsten Generation
  • Ausgabe bis zu 4K Auflösung (512px / 1K / 2K / 4K Stufen)
  • 10+ Seitenverhältnisse einschließlich 21:9, 1:4, 8:1 und mehr
  • Präzises und lesbares Text-Rendering in Bildern
  • Nahezu Pro-Qualität (~95%) bei Flash-Geschwindigkeit
Intelligente Bearbeitung und Konsistenz
  • Charakterkonsistenz für bis zu 5 Charaktere über Szenen hinweg
  • Objekttreue für bis zu 14 Objekte in einem Workflow
  • Gezielte Bearbeitungen über natürliche Sprache (entfernen, ersetzen, umposieren)
  • Multi-Bild-Blending und nahtlose Komposition

Was ist neu in Nano Banana 2

3-5x schneller als Pro

Aufgebaut auf der Gemini 3.1 Flash Architektur generiert Nano Banana 2 Standardbilder in 4-8 Sekunden — verglichen mit 10-20 Sekunden bei Nano Banana Pro.

Bildsuch-Grounding

Das herausragende Feature von NB2 — es kann während der Generierung reale Referenzbilder über die Google-Suche abrufen und so die Genauigkeit für Sehenswürdigkeiten, berühmte Personen und Markenlogos erheblich verbessern.

Präzises Text-Rendering

Generieren Sie präzisen, lesbaren Text für Marketing-Mockups, Grußkarten und lokalisierte Inhalte. Sie können sogar Text innerhalb eines Bildes übersetzen und lokalisieren.

Multi-Charakter-Konsistenz

Behalten Sie die visuelle Konsistenz für bis zu 5 Charaktere und 14 Objekte über Szenen hinweg bei — perfekt für Storyboards, Comics und Marketingkampagnen.

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Explore curated prompt templates showcasing Nano Banana 2's key capabilities — text rendering, character consistency, search grounding, and 4K output.

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A young woman with short red hair and freckles, wearing a green jacket, standing in a rainy Tokyo street at night with neon reflections on wet pavement, cinematic lighting, photorealistic

Person to Action Figure
Photo to Action Figure

Person to Action Figure

Transform people from photos into collectible action figures with custom packaging
Prompt

Transform the person in the photo into an action figure, styled after [CHARACTER_NAME] from [SOURCE / CONTEXT]. Next to the figure, display the accessories including [ITEM_1], [ITEM_2], and [ITEM_3]. On the top of the toy box, write "[BOX_LABEL_TOP]", and underneath it, "[BOX_LABEL_BOTTOM]". Place the box in a [BACKGROUND_SETTING] environment.

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Create professional product photography with precise control over lighting and composition
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A frosted glass perfume bottle with a marble cap on a white marble surface, soft studio lighting from the left, subtle reflections, minimalist luxury aesthetic, product photography style

Artistic Style Transformation
Style Transfer

Artistic Style Transformation

Apply diverse artistic styles while maintaining subject integrity
Prompt

Transform this photo into Studio Ghibli animation style, keeping the same composition and subjects, lush watercolor backgrounds, soft diffused lighting, whimsical atmosphere

Ultra High Resolution Scene
4K Output

Ultra High Resolution Scene

Generate detailed scenes at up to 4K resolution with rich textures
Prompt

A cozy Japanese ramen shop interior at night, steam rising from bowls, warm amber lighting, detailed wooden counter with various condiments, a chef working in the background, 4K, ultra detailed

Nano Banana 2 is powered by Gemini 3.1 Flash Image — Google DeepMind

Anwendungsfälle

🎬
Storyboarding und Comics
📸
Produktfotografie
📊
Marketing-Mockups
📱
Social-Media-Inhalte
🔤
Text-Overlay-Design
👤
Charakter-Design
✨
Fotobearbeitung und Retusche
🎨
Visuelle Markeninhalte

Warum Nano Banana 2 wählen?

⚡

Flash-Geschwindigkeit

3-5x schneller als Nano Banana Pro mit 4-8 Sekunden Standard-Generierungszeit
🎯

Nahezu Pro-Qualität

Erreicht in den meisten Szenarien ungefähr 95% der Bildqualität von Pro
💰

Kosteneffizient

Ungefähr die Hälfte der Kosten von Nano Banana Pro — hochwertige KI-Bildgenerierung wird zugänglicher

Technische Spezifikationen

Architektur:Gemini 3.1 Flash (GEMPIX2)
Auflösungsunterstützung:512px bis 4K (512px / 1K / 2K / 4K Stufen)
Seitenverhältnisse:1:1, 4:3, 3:4, 2:3, 3:2, 16:9, 9:16, 1:4, 4:1, 8:1, 21:9
Konsistenz:Bis zu 5 Charaktere + 14 Objekte pro Workflow
Inhaltssicherheit:SynthID-Wasserzeichen, C2PA-Standard kompatibel
API-Zugang:Gemini API, Vertex AI, AI Studio, Gemini CLI

Erleben Sie Nano Banana 2

Pro-Level-Bildgenerierung in Flash-Geschwindigkeit — erstellen Sie beeindruckende Visuals mit Charakterkonsistenz, Text-Rendering und 4K-Auflösungsunterstützung.

✨Kostenlose Credits zum Start
⚡Sofortiger API-Zugang
🌐Keine Einrichtung erforderlich

Google Nano Banana 2 Text-to-Image

Nano Banana 2 Text-to-Image (Gemini 3.1 Flash Image) is Google’s lightweight yet powerful AI image generation model, built for creators who need fast, high-quality visuals from simple text prompts. It transforms words into expressive, realistic images with remarkable clarity, composition, and style diversity — all within seconds.

Why Choose This?

  • Fast generation Optimized for speed while maintaining high visual quality.

  • Multi-resolution support Output in 1K, 2K, or 4K resolution based on your needs.

  • Flexible aspect ratios Multiple options including 1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, and 21:9.

  • Cinematic quality Excels at photorealistic scenes with atmospheric lighting and anamorphic lens effects.

  • Prompt Enhancer Built-in tool to automatically improve your descriptions.

  • Format choice Export in PNG or JPEG format.

Parameters

ParameterRequiredDescription
promptYesText description of the desired image
aspect_ratioNoAspect ratio: 1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9
resolutionNoOutput resolution: 1k (default), 2k, 4k
output_formatNoOutput format: png (default), jpeg

How to Use

  1. Write your prompt — describe the image in detail, including style, lighting, and composition.
  2. Choose aspect ratio (optional) — select a preset or leave empty for default.
  3. Select resolution — choose 1K, 2K, or 4K based on your needs.
  4. Choose output format — PNG for transparency support, JPEG for smaller file size.
  5. Use Prompt Enhancer (optional) — click to automatically refine your description.
  6. Run — submit and download your generated image.

Pricing

ResolutionCost
1k$0.08
2k$0.12
4k$0.16

Best Use Cases

  • Cinematic Imagery — Generate atmospheric scenes with anamorphic lens effects and film-like quality.
  • Character Portraits — Create detailed character illustrations with specific attributes.
  • Social Media Content — Produce eye-catching visuals for various platforms with flexible aspect ratios.
  • Marketing & Ads — Generate professional images for campaigns and promotions.
  • Concept Art — Visualize creative ideas with photorealistic rendering.

Pro Tips

  • Use cinematic language like "anamorphic lens look," "neon signs reflected in puddles," or "rainy Tokyo street at night" for atmospheric results.
  • Be specific about character attributes (hair color, clothing, accessories) for consistent results.
  • Match aspect ratio to your target platform: 9:16 for Stories/Reels, 16:9 for banners, 1:1 for feeds.
  • Try the Prompt Enhancer to automatically improve your descriptions.
  • 2K offers the best value — same price as 1K with higher resolution.

Notes

  • Prompt is the only required field.
  • If aspect_ratio is not selected, the model uses a default ratio.
  • 4K resolution costs 2× the standard rate.
  • Ensure your prompts comply with Google's Safety Guidelines.

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