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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.

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Google Gemini, Imagen & Veo Model Families
Nano Banana2 Models
google/nano-banana-2/edit
Nano Banana 2 Edit
이미지를 이미지로

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

입력

매개변수 구성 로드 중...

출력

대기
생성된 이미지가 여기에 표시됩니다
설정을 구성하고 실행을 클릭하여 시작하세요

요청당 0.08가 소요됩니다. $10로 이 모델을 약 125번 실행할 수 있습니다.

다음으로 할 수 있는 작업:

이미지를 비디오로이미지를 이미지로

파라미터

코드 예시

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()

설치

사용하는 언어에 필요한 패키지를 설치하세요.

bash
pip install requests

인증

모든 API 요청에는 API 키를 통한 인증이 필요합니다. Atlas Cloud 대시보드에서 API 키를 받을 수 있습니다.

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

HTTP 헤더

python
import os

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

클라이언트 측 코드나 공개 저장소에 API 키를 노출하지 마세요. 대신 환경 변수 또는 백엔드 프록시를 사용하세요.

요청 제출

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())

요청 제출

비동기 생성 요청을 제출합니다. API는 상태 확인 및 결과 조회에 사용할 수 있는 예측 ID를 반환합니다.

POST/api/v1/model/generateImage

요청 본문

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']}")

응답

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

상태 확인

예측 엔드포인트를 폴링하여 요청의 현재 상태를 확인합니다.

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

폴링 예시

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)

상태 값

processing요청이 아직 처리 중입니다.
completed생성이 완료되었습니다. 출력을 사용할 수 있습니다.
succeeded생성이 성공했습니다. 출력을 사용할 수 있습니다.
failed생성에 실패했습니다. 오류 필드를 확인하세요.

완료 응답

{
  "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"
  }
}

파일 업로드

Atlas Cloud 스토리지에 파일을 업로드하고 API 요청에 사용할 수 있는 URL을 받습니다. multipart/form-data를 사용하여 업로드합니다.

POST/api/v1/model/uploadMedia

업로드 예시

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}")

응답

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

입력 Schema

다음 매개변수가 요청 본문에서 사용 가능합니다.

전체: 0필수: 0선택: 0

사용 가능한 매개변수가 없습니다.

요청 본문 예시

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

출력 Schema

API는 생성된 출력 URL이 포함된 예측 응답을 반환합니다.

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

응답 예시

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 Skills는 300개 이상의 AI 모델을 AI 코딩 어시스턴트에 직접 통합합니다. 한 번의 명령으로 설치하고 자연어로 이미지, 동영상 생성 및 LLM과 대화할 수 있습니다.

지원 클라이언트

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

설치

bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

API 키 설정

Atlas Cloud 대시보드에서 API 키를 받아 환경 변수로 설정하세요.

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

기능

설치 후 AI 어시스턴트에서 자연어를 사용하여 모든 Atlas Cloud 모델에 접근할 수 있습니다.

이미지 생성Nano Banana 2, Z-Image 등의 모델로 이미지를 생성합니다.
동영상 제작Kling, Vidu, Veo 등으로 텍스트나 이미지에서 동영상을 만듭니다.
LLM 채팅Qwen, DeepSeek 등 대규모 언어 모델과 대화합니다.
미디어 업로드이미지 편집 및 이미지-동영상 변환 워크플로우를 위해 로컬 파일을 업로드합니다.
더 알아보기

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server는 Model Context Protocol을 통해 IDE와 300개 이상의 AI 모델을 연결합니다. MCP 호환 클라이언트에서 사용할 수 있습니다.

지원 클라이언트

Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cline
Roo Code
100+ 지원 클라이언트

설치

bash
npx -y atlascloud-mcp

설정

다음 설정을 IDE의 MCP 설정 파일에 추가하세요.

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

사용 가능한 도구

atlas_generate_image텍스트 프롬프트로 이미지를 생성합니다.
atlas_generate_video텍스트나 이미지로 동영상을 만듭니다.
atlas_chat대규모 언어 모델과 대화합니다.
atlas_list_models300개 이상의 사용 가능한 AI 모델을 탐색합니다.
atlas_quick_generate자동 모델 선택으로 원스텝 콘텐츠 생성.
atlas_upload_mediaAPI 워크플로우를 위해 로컬 파일을 업로드합니다.
더 알아보기

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

API 스키마

스키마를 사용할 수 없음

요청 기록을 보려면 로그인하세요

모델 요청 기록에 액세스하려면 로그인해야 합니다.

로그인

Nano Banana 2 — 프로 품질을 Flash 속도로

V2

Gemini 3.1 Flash Image로도 알려져 있습니다

Google DeepMind의 최신 이미지 모델은 Nano Banana Pro의 고급 기능과 Gemini Flash의 속도를 결합하여, 3-5배 빠른 생성, 최대 4K 해상도, 단일 워크플로에서 최대 5명의 캐릭터 일관성을 제공합니다.

차세대 이미지 생성
  • 최대 4K 해상도 출력 (512px / 1K / 2K / 4K 단계)
  • 21:9, 1:4, 8:1 등 10+ 가지 화면 비율 지원
  • 이미지 내 정확하고 읽기 쉬운 텍스트 렌더링
  • Flash 속도로 거의 프로 수준의 품질 (약 95%)
지능형 편집 및 일관성
  • 장면 간 최대 5명의 캐릭터 일관성 유지
  • 하나의 워크플로에서 최대 14개 오브젝트의 충실도
  • 자연어를 통한 정밀 편집 (제거, 교체, 포즈 변경)
  • 다중 이미지 블렌딩 및 매끄러운 합성

Nano Banana 2의 새로운 기능

Pro보다 3-5배 빠름

Gemini 3.1 Flash 아키텍처를 기반으로 구축된 Nano Banana 2는 표준 이미지를 4-8초 만에 생성합니다. Nano Banana Pro의 10-20초와 비교해 보세요.

이미지 검색 그라운딩

NB2의 핵심 기능 — 생성 중 Google 검색을 통해 실제 참조 이미지를 가져와 랜드마크, 유명인, 브랜드 로고의 정확도를 크게 향상시킵니다.

정확한 텍스트 렌더링

마케팅 목업, 인사 카드, 현지화 콘텐츠를 위한 정확하고 읽기 쉬운 텍스트를 생성합니다. 이미지 내 텍스트의 번역 및 현지화도 가능합니다.

다중 캐릭터 일관성

장면 간 최대 5명의 캐릭터와 14개의 오브젝트에 대한 시각적 일관성 유지 — 스토리보드, 만화, 마케팅 캠페인에 완벽합니다.

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

활용 사례

🎬
스토리보드 및 만화
📸
제품 사진 촬영
📊
마케팅 목업
📱
소셜 미디어 콘텐츠
🔤
텍스트 오버레이 디자인
👤
캐릭터 디자인
✨
사진 편집 및 리터칭
🎨
브랜드 비주얼 콘텐츠

왜 Nano Banana 2를 선택해야 할까요?

⚡

Flash 속도

Nano Banana Pro보다 3-5배 빠르며, 표준 생성 시간 4-8초
🎯

거의 프로 수준 품질

대부분의 시나리오에서 Pro 이미지 품질의 약 95% 달성
💰

비용 효율적

Nano Banana Pro 대비 약 절반의 비용 — 고품질 AI 이미지 생성을 더 쉽게 이용 가능

기술 사양

아키텍처:Gemini 3.1 Flash (GEMPIX2)
해상도 지원:512px에서 4K까지 (512px / 1K / 2K / 4K 단계)
화면 비율:1:1, 4:3, 3:4, 2:3, 3:2, 16:9, 9:16, 1:4, 4:1, 8:1, 21:9
일관성:워크플로당 최대 5명 캐릭터 + 14개 오브젝트
콘텐츠 안전:SynthID 워터마크, C2PA 표준 호환
API 액세스:Gemini API, Vertex AI, AI Studio, Gemini CLI

Nano Banana 2 체험하기

Flash 속도의 프로 수준 이미지 생성 — 캐릭터 일관성, 텍스트 렌더링, 4K 해상도 지원으로 멋진 비주얼을 제작하세요.

✨무료 크레딧으로 시작
⚡즉시 API 접근
🌐설정 불필요

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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