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google/nano-banana-2/edit

Google's advanced AI-powered image editing and generation model, designed to make visual transformation as intuitive as describing it in words.

IMAGE-TO-IMAGENEW
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Nano Banana2 Models
google/nano-banana-2/edit
Nano Banana 2 Edit
image-to-image

Google's advanced AI-powered image editing and generation model, designed to make visual transformation as intuitive as describing it in words.

INPUT

Loading parameter configuration...

OUTPUT

Idle
Your generated images will appear here
Configure your settings and click Run to get started

Your request will cost 0.08 per run. For $10 you can run this model approximately 125 times.

Here's what you can do next:

Image-to-VideoImage-to-Image

Parametri

Esempio di codice

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/edit",
    "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()

Installa

Installa il pacchetto richiesto per il tuo linguaggio.

bash
pip install requests

Autenticazione

Tutte le richieste API richiedono l'autenticazione tramite una chiave API. Puoi ottenere la tua chiave API dalla dashboard di Atlas Cloud.

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

Header HTTP

python
import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}
Proteggi la tua chiave API

Non esporre mai la tua chiave API nel codice lato client o nei repository pubblici. Utilizza invece variabili d'ambiente o un proxy backend.

Invia una richiesta

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())

Invia una richiesta

Invia una richiesta di generazione asincrona. L'API restituisce un ID di previsione che puoi usare per controllare lo stato e recuperare il risultato.

POST/api/v1/model/generateImage

Corpo della richiesta

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/edit",
    "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']}")

Risposta

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

Controlla lo stato

Interroga l'endpoint di previsione per verificare lo stato attuale della tua richiesta.

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

Esempio di polling

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)

Valori di stato

processingLa richiesta è ancora in fase di elaborazione.
completedLa generazione è completata. I risultati sono disponibili.
succeededLa generazione è riuscita. I risultati sono disponibili.
failedLa generazione è fallita. Controlla il campo errore.

Risposta completata

{
  "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"
  }
}

Carica file

Carica file nello storage Atlas Cloud e ottieni un URL utilizzabile nelle tue richieste API. Usa multipart/form-data per il caricamento.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Esempio di caricamento

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}")

Risposta

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

Schema di input

I seguenti parametri sono accettati nel corpo della richiesta.

Totale: 0Obbligatorio: 0Opzionale: 0

Nessun parametro disponibile.

Esempio di corpo della richiesta

json
{
  "model": "google/nano-banana-2/edit"
}

Schema di output

L'API restituisce una risposta di previsione con gli URL degli output generati.

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

Esempio di risposta

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 integra oltre 300 modelli di IA direttamente nel tuo assistente di codifica IA. Un comando per installare, poi usa il linguaggio naturale per generare immagini, video e chattare con LLM.

Client supportati

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

Installa

bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Configura chiave API

Ottieni la tua chiave API dalla dashboard di Atlas Cloud e impostala come variabile d'ambiente.

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

Funzionalità

Una volta installato, puoi usare il linguaggio naturale nel tuo assistente IA per accedere a tutti i modelli Atlas Cloud.

Generazione di immaginiGenera immagini con modelli come Nano Banana 2, Z-Image e altri.
Creazione di videoCrea video da testo o immagini con Kling, Vidu, Veo, ecc.
Chat LLMChatta con Qwen, DeepSeek e altri grandi modelli linguistici.
Caricamento mediaCarica file locali per la modifica di immagini e flussi di lavoro da immagine a video.
Scopri di più

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Server MCP

Il server MCP di Atlas Cloud collega il tuo IDE con oltre 300 modelli di IA tramite il Model Context Protocol. Funziona con qualsiasi client compatibile MCP.

Client supportati

Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cline
Roo Code
100+ client supportati

Installa

bash
npx -y atlascloud-mcp

Configurazione

Aggiungi la seguente configurazione al file delle impostazioni MCP del tuo IDE.

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

Strumenti disponibili

atlas_generate_imageGenera immagini da prompt testuali.
atlas_generate_videoCrea video da testo o immagini.
atlas_chatChatta con grandi modelli linguistici.
atlas_list_modelsEsplora oltre 300 modelli di IA disponibili.
atlas_quick_generateCreazione di contenuti in un solo passaggio con selezione automatica del modello.
atlas_upload_mediaCarica file locali per i flussi di lavoro API.
Scopri di più

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

API Schema

Schema not available

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Nano Banana 2 — Qualità Pro alla velocità Flash

V2

Conosciuto anche come Gemini 3.1 Flash Image

L'ultimo modello di immagini di Google DeepMind combina le capacità avanzate di Nano Banana Pro con la velocità di Gemini Flash — offrendo una generazione 3-5x più veloce, risoluzione fino a 4K e coerenza dei personaggi fino a 5 soggetti in un unico flusso di lavoro.

Generazione di immagini di nuova generazione
  • Risoluzione fino a 4K (livelli 512px / 1K / 2K / 4K)
  • 10+ rapporti d'aspetto tra cui 21:9, 1:4, 8:1 e altri
  • Rendering del testo accurato e leggibile all'interno delle immagini
  • Qualità quasi Pro (~95%) alla velocità Flash
Editing intelligente e coerenza
  • Coerenza dei personaggi fino a 5 soggetti tra diverse scene
  • Fedeltà degli oggetti fino a 14 elementi in un unico flusso di lavoro
  • Modifiche mirate tramite linguaggio naturale (rimuovi, sostituisci, riposiziona)
  • Fusione multi-immagine e composizione senza interruzioni

Novità di Nano Banana 2

3-5x più veloce di Pro

Basato sull'architettura Gemini 3.1 Flash, Nano Banana 2 genera immagini standard in 4-8 secondi — rispetto ai 10-20 secondi di Nano Banana Pro.

Grounding tramite ricerca immagini

La funzionalità distintiva di NB2 — può recuperare immagini di riferimento reali tramite Google Search durante la generazione, migliorando significativamente la precisione per monumenti, personaggi famosi e loghi di brand.

Rendering del testo accurato

Genera testo accurato e leggibile per mockup di marketing, biglietti d'auguri e contenuti localizzati. Puoi persino tradurre e localizzare il testo all'interno di un'immagine.

Coerenza multi-personaggio

Mantieni la coerenza visiva per fino a 5 personaggi e 14 oggetti tra diverse scene — perfetto per storyboard, fumetti e campagne di marketing.

Prompt Examples & Templates

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

Marketing Mockup with Text
Text Rendering

Marketing Mockup with Text

Generate marketing visuals with accurate, legible text — one of NB2's standout improvements
Prompt

A minimalist coffee shop promotional poster with the text 'MORNING BREW — Fresh Roasted Daily' in elegant serif font, warm earth tones, steam rising from a ceramic cup, clean layout with plenty of whitespace

Multi-Scene Character
Character Consistency

Multi-Scene Character

Maintain character consistency across multiple scenes — supports up to 5 characters per workflow
Prompt

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.

Real-World Reference Generation
Search Grounding

Real-World Reference Generation

Leverage Image Search Grounding to generate accurate real-world subjects like landmarks and brands
Prompt

A photorealistic aerial view of the Eiffel Tower at golden hour, with the Seine River winding through Paris below, warm sunset light casting long shadows, high detail, 4K resolution

Product Design Render
Product Photography

Product Design Render

Create professional product photography with precise control over lighting and composition
Prompt

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

Casi d'uso

🎬
Storyboard e fumetti
📸
Fotografia di prodotto
📊
Mockup di marketing
📱
Contenuti per social media
🔤
Design con sovrapposizione testo
👤
Design dei personaggi
✨
Editing e ritocco fotografico
🎨
Contenuti visivi del brand

Perché scegliere Nano Banana 2?

⚡

Velocità Flash

3-5x più veloce di Nano Banana Pro con un tempo di generazione standard di 4-8 secondi
🎯

Qualità quasi Pro

Raggiunge circa il 95% della qualità delle immagini Pro nella maggior parte degli scenari
💰

Conveniente

Circa la metà del costo di Nano Banana Pro — rendendo la generazione di immagini AI di alta qualità più accessibile

Specifiche tecniche

Architettura:Gemini 3.1 Flash (GEMPIX2)
Risoluzioni supportate:Da 512px a 4K (livelli 512px / 1K / 2K / 4K)
Rapporti d'aspetto:1:1, 4:3, 3:4, 2:3, 3:2, 16:9, 9:16, 1:4, 4:1, 8:1, 21:9
Coerenza:Fino a 5 personaggi + 14 oggetti per flusso di lavoro
Sicurezza dei contenuti:Filigrana SynthID, compatibile con lo standard C2PA
Accesso API:Gemini API, Vertex AI, AI Studio, Gemini CLI

Prova Nano Banana 2

Generazione di immagini di livello Pro alla velocità Flash — crea visual straordinari con coerenza dei personaggi, rendering del testo e supporto alla risoluzione 4K.

✨Crediti gratuiti per iniziare
⚡Accesso API immediato
🌐Nessuna configurazione necessaria

Google Nano Banana 2 Edit

Nano Banana 2 Edit (Gemini 3.1 Flash Image) is Google’s advanced AI-powered image editing and generation model, designed to make visual transformation as intuitive as describing it in words. Built on Google’s cutting-edge computer vision and generative research, it combines precision, flexibility, and semantic awareness for professional-grade editing.

Why Choose This?

  • Natural language editing Modify images using simple text instructions — the model understands context and relationships.

  • Multi-image reference Upload up to 14 reference images for complex edits and compositions.

  • 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.

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

  • Format choice Export in PNG or JPEG format.

Parameters

ParameterRequiredDescription
imagesYesReference images to edit (max: 14, click "+ Add Item" to add more)
promptYesText description of the desired edit
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. Upload reference images — add the images you want to edit (up to 14 images).
  2. Write your prompt — describe the edit clearly (e.g., "Change the man to a woman").
  3. Choose aspect ratio (optional) — select a preset or leave empty for default.
  4. Select resolution — choose 1K, 2K, or 4K based on your needs.
  5. Choose output format — PNG for transparency support, JPEG for smaller file size.
  6. Use Prompt Enhancer (optional) — click to automatically refine your description.
  7. Run — submit and download your edited image.

Pricing

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

Best Use Cases

  • Character Modification — Change attributes like gender, age, clothing, or appearance.
  • Object Replacement — Swap elements within images while preserving context.
  • Style Transfer — Apply different visual styles to existing images.
  • Text Editing — Modify on-image text while maintaining design consistency.
  • Scene Adjustment — Change backgrounds, lighting, or environmental elements.

Pro Tips

  • Use clear, specific edit instructions for best results (e.g., "Change the man to a woman" rather than "modify the person").
  • Start with fewer reference images (1–3) for simpler edits.
  • More reference images can help with complex compositions but may affect stability.
  • 2K offers the best value — same price as 1K with higher resolution.
  • Try the Prompt Enhancer to automatically improve your descriptions.

Notes

  • Both images and prompt are required fields.
  • Maximum reference images: 14 (recommended: fewer images for better stability).
  • 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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