google/nano-banana-2/edit

画像から画像

Nano Banana 2 Edit API by Google

google/nano-banana-2/edit

Edit

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

入力

パラメータ設定を読み込み中...

出力

待機中

生成された画像がここに表示されます

設定を構成して「実行」をクリックして開始

各実行には$0.048かかります。$10で約208回実行できます。

次にできること：

画像から動画画像から画像

パラメータ

コード例
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()

インストール

お使いの言語に必要なパッケージをインストールしてください。

pip install requests

認証

すべての API リクエストには API キーによる認証が必要です。API キーは Atlas Cloud ダッシュボードから取得できます。

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

HTTP ヘッダー

import os

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

API キーを安全に保管してください

API キーをクライアントサイドのコードや公開リポジトリに公開しないでください。代わりに環境変数またはバックエンドプロキシを使用してください。

リクエストを送信

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())

リクエストを送信

非同期生成リクエストを送信します。API は予測 ID を返し、それを使用してステータスの確認や結果の取得ができます。

POST/api/v1/model/generateImage

リクエストボディ

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']}")

レスポンス

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

ステータスを確認

予測エンドポイントをポーリングして、リクエストの現在のステータスを確認します。

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

ポーリング例

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)

ステータス値

processingリクエストはまだ処理中です。

completed生成が完了しました。出力が利用可能です。

succeeded生成が成功しました。出力が利用可能です。

failed生成に失敗しました。エラーフィールドを確認してください。

完了レスポンス

{
  "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"
  }
}

ファイルをアップロード

Atlas Cloud ストレージにファイルをアップロードし、API リクエストで使用できる URL を取得します。multipart/form-data を使用してアップロードします。

POST/api/v1/model/uploadMedia

アップロード例

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}")

レスポンス

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

入力 Schema

以下のパラメータがリクエストボディで使用できます。

合計: 0必須: 0任意: 0

利用可能なパラメータはありません。

リクエストボディの例

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

出力 Schema

API は生成された出力 URL を含む予測レスポンスを返します。

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

レスポンス例

{
  "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 は 300 以上の AI モデルを AI コーディングアシスタントに直接統合します。ワンコマンドでインストールし、自然言語で画像・動画生成や LLM との対話が可能です。

対応クライアント

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ 対応クライアント

インストール

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

API キーの設定

Atlas Cloud ダッシュボードから API キーを取得し、環境変数として設定してください。

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

機能

インストール後、AI アシスタントで自然言語を使用してすべての Atlas Cloud モデルにアクセスできます。

画像生成Nano Banana 2、Z-Image などのモデルで画像を生成します。

動画作成Kling、Vidu、Veo などでテキストや画像から動画を作成します。

LLM チャットQwen、DeepSeek などの大規模言語モデルと対話します。

メディアアップロード画像編集や画像から動画へのワークフロー用にローカルファイルをアップロードします。

詳細を見る

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server は Model Context Protocol を通じて IDE と 300 以上の AI モデルを接続します。MCP 対応のあらゆるクライアントで動作します。

対応クライアント

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ 対応クライアント

インストール

npx -y atlascloud-mcp

設定

以下の設定を IDE の MCP 設定ファイルに追加してください。

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

利用可能なツール

atlas_generate_imageテキストプロンプトから画像を生成します。

atlas_generate_videoテキストや画像から動画を作成します。

atlas_chat大規模言語モデルと対話します。

atlas_list_models300 以上の利用可能な AI モデルを閲覧します。

atlas_quick_generateモデル自動選択によるワンステップコンテンツ作成。

atlas_upload_mediaAPI ワークフロー用にローカルファイルをアップロードします。

詳細を見る

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

APIスキーマ

スキーマが利用できません

利用可能な例がありません

リクエスト履歴を表示するにはログインしてください

モデルのリクエスト履歴にアクセスするにはログインが必要です。

ログイン

次世代画像生成

最大4K解像度出力（512px / 1K / 2K / 4K ティア）
21:9、1:4、8:1など10+のアスペクト比に対応
画像内の正確で読みやすいテキストレンダリング
Flashスピードでほぼプロレベルの品質（約95%）

インテリジェント編集と一貫性

シーン間で最大5キャラクターのキャラクター一貫性
1つのワークフローで最大14オブジェクトの忠実度
自然言語による的確な編集（削除、置換、ポーズ変更）
マルチ画像ブレンディングとシームレスな合成

Nano Banana 2 の新機能

Proより3-5倍高速

Gemini 3.1 Flashアーキテクチャをベースに構築されたNano Banana 2は、標準画像を4-8秒で生成します。Nano Banana Proの10-20秒と比較してください。

画像検索グラウンディング

NB2の際立った機能 — 生成時にGoogle検索を通じて実世界の参考画像を取得し、ランドマーク、著名人、ブランドロゴの精度を大幅に向上させます。

正確なテキストレンダリング

マーケティングモックアップ、グリーティングカード、ローカライズコンテンツ向けに正確で読みやすいテキストを生成。画像内のテキストの翻訳やローカライズも可能です。

マルチキャラクター一貫性

シーン間で最大5キャラクターと14オブジェクトの視覚的一貫性を維持 — ストーリーボード、漫画、マーケティングキャンペーンに最適です。

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

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

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.

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 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

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

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

ユースケース

🎬

ストーリーボードと漫画

📸

商品写真撮影

📊

マーケティングモックアップ

📱

ソーシャルメディアコンテンツ

🔤

テキストオーバーレイデザイン

👤

キャラクターデザイン

✨

写真編集とレタッチ

🎨

ブランドビジュアルコンテンツ

なぜNano Banana 2を選ぶのか？

⚡

Flashスピード

Nano Banana Proより3-5倍高速、標準生成時間は4-8秒

🎯

ほぼプロ品質

ほとんどのシナリオでProの画像品質の約95%を達成

💰

コスト効率

Nano Banana Proの約半分のコスト — 高品質なAI画像生成をより身近に

技術仕様

アーキテクチャ：Gemini 3.1 Flash (GEMPIX2)

解像度サポート：512pxから4K（512px / 1K / 2K / 4K ティア）

アスペクト比：1:1, 4:3, 3:4, 2:3, 3:2, 16:9, 9:16, 1:4, 4:1, 8:1, 21:9

一貫性：ワークフローごとに最大5キャラクター + 14オブジェクト

コンテンツ安全性：SynthID透かし、C2PA標準対応

APIアクセス：Gemini API, Vertex AI, AI Studio, Gemini CLI

Nano Banana 2 を体験する

Flashスピードのプロレベル画像生成 — キャラクター一貫性、テキストレンダリング、4K解像度サポートで美しいビジュアルを作成。

✨無料クレジットで開始

⚡即座にAPIアクセス

🌐セットアップ不要

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

Parameter	Required	Description
images	Yes	Reference images to edit (max: 14, click "+ Add Item" to add more)
prompt	Yes	Text description of the desired edit
aspect_ratio	No	Aspect ratio: 1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9
resolution	No	Output resolution: 1k (default), 2k, 4k
output_format	No	Output format: png (default), jpeg

How to Use

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

Pricing

Resolution	Cost
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.

Nano Banana 2 Text-to-Image — Generate images from text prompts.
Nano Banana Pro Edit — Pro tier editing with enhanced quality.
Nano Banana Pro Text-to-Image — Pro tier image generation.

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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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Nano Banana Pro is the next-generation Nano Banana image model, delivering sharper detail, richer color control, and faster diffusion for production-ready visuals.

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Nano Banana Pro Edit is an image editing tool built on the Nano Banana model family, designed for precise, AI-powered visual adjustments.

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Nano Banana Pro is the next-generation Nano Banana image model, delivering sharper detail, richer color control, and faster diffusion for production-ready visuals.

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