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.

TEXT-TO-IMAGENEW
Nano Banana 2 Text-to-Image
tekst-do-obrazu

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

WEJŚCIE

Ładowanie konfiguracji parametrów...

WYJŚCIE

Bezczynny
Twoje wygenerowane obrazy pojawią się tutaj
Skonfiguruj ustawienia i kliknij Uruchom, aby rozpocząć

Każde uruchomienie będzie kosztować 0.08. Za $10 możesz uruchomić ten model około 125 razy.

Co możesz zrobić dalej:

Parametry

Przykład kodu

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()

Instalacja

Zainstaluj wymagany pakiet dla swojego języka programowania.

bash
pip install requests

Uwierzytelnianie

Wszystkie żądania API wymagają uwierzytelnienia za pomocą klucza API. Klucz API możesz uzyskać z panelu Atlas Cloud.

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

Nagłówki HTTP

python
import os

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

Nigdy nie ujawniaj swojego klucza API w kodzie po stronie klienta ani w publicznych repozytoriach. Zamiast tego użyj zmiennych środowiskowych lub proxy backendowego.

Wyślij żądanie

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())

Wyślij żądanie

Wyślij asynchroniczne żądanie generowania. API zwróci identyfikator predykcji, którego możesz użyć do sprawdzania statusu i pobierania wyniku.

POST/api/v1/model/generateImage

Treść żądania

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']}")

Odpowiedź

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

Sprawdź status

Odpytuj endpoint predykcji, aby sprawdzić bieżący status żądania.

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

Przykład odpytywania

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)

Wartości statusu

processingŻądanie jest wciąż przetwarzane.
completedGenerowanie zakończone. Wyniki są dostępne.
succeededGenerowanie powiodło się. Wyniki są dostępne.
failedGenerowanie nie powiodło się. Sprawdź pole błędu.

Odpowiedź ukończona

{
  "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"
  }
}

Prześlij pliki

Prześlij pliki do magazynu Atlas Cloud i uzyskaj URL, którego możesz użyć w swoich żądaniach API. Użyj multipart/form-data do przesyłania.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Przykład przesyłania

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}")

Odpowiedź

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

Schema wejściowy

Następujące parametry są akceptowane w treści żądania.

Łącznie: 0Wymagane: 0Opcjonalne: 0

Brak dostępnych parametrów.

Przykładowa treść żądania

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

Schema wyjściowy

API zwraca odpowiedź predykcji z URL-ami wygenerowanych wyników.

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

Przykładowa odpowiedź

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 integruje ponad 300 modeli AI bezpośrednio z Twoim asystentem kodowania AI. Jedno polecenie do instalacji, a następnie używaj języka naturalnego do generowania obrazów, filmów i rozmów z LLM.

Obsługiwani klienci

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

Instalacja

bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Skonfiguruj klucz API

Uzyskaj klucz API z panelu Atlas Cloud i ustaw go jako zmienną środowiskową.

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

Możliwości

Po zainstalowaniu możesz używać języka naturalnego w swoim asystencie AI, aby uzyskać dostęp do wszystkich modeli Atlas Cloud.

Generowanie obrazówGeneruj obrazy za pomocą modeli takich jak Nano Banana 2, Z-Image i inne.
Tworzenie wideoTwórz filmy z tekstu lub obrazów za pomocą Kling, Vidu, Veo itp.
Chat LLMRozmawiaj z Qwen, DeepSeek i innymi dużymi modelami językowymi.
Przesyłanie mediówPrześlij lokalne pliki do edycji obrazów i przepływów pracy obraz-do-wideo.

Serwer MCP

Serwer MCP Atlas Cloud łączy Twoje IDE z ponad 300 modelami AI za pośrednictwem Model Context Protocol. Działa z każdym klientem kompatybilnym z MCP.

Obsługiwani klienci

Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cline
Roo Code
100+ obsługiwani klienci

Instalacja

bash
npx -y atlascloud-mcp

Konfiguracja

Dodaj następującą konfigurację do pliku ustawień MCP w swoim IDE.

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

Dostępne narzędzia

atlas_generate_imageGeneruj obrazy z promptów tekstowych.
atlas_generate_videoTwórz filmy z tekstu lub obrazów.
atlas_chatRozmawiaj z dużymi modelami językowymi.
atlas_list_modelsPrzeglądaj ponad 300 dostępnych modeli AI.
atlas_quick_generateTworzenie treści w jednym kroku z automatycznym wyborem modelu.
atlas_upload_mediaPrześlij lokalne pliki do przepływów pracy API.

API Schema

Schema niedostępna

Zaloguj się, aby wyświetlić historię zapytań

Musisz być zalogowany, aby uzyskać dostęp do historii zapytań modelu.

Zaloguj się

Nano Banana 2 — Jakość Pro z prędkością Flash

V2

Znany również jako Gemini 3.1 Flash Image

Najnowszy model obrazów od Google DeepMind łączy zaawansowane możliwości Nano Banana Pro z prędkością Gemini Flash — zapewniając 3-5x szybszą generację, rozdzielczość do 4K i spójność postaci dla maksymalnie 5 bohaterów w jednym przepływie pracy.

Generowanie obrazów nowej generacji
  • Rozdzielczość do 4K (poziomy 512px / 1K / 2K / 4K)
  • 10+ proporcji obrazu, w tym 21:9, 1:4, 8:1 i więcej
  • Dokładne i czytelne renderowanie tekstu w obrazach
  • Jakość bliska Pro (~95%) z prędkością Flash
Inteligentna edycja i spójność
  • Spójność postaci dla maksymalnie 5 bohaterów w różnych scenach
  • Wierność obiektów — do 14 obiektów w jednym przepływie pracy
  • Precyzyjne edycje za pomocą języka naturalnego (usuwanie, zamiana, zmiana pozy)
  • Łączenie wielu obrazów i bezszwowa kompozycja

Co nowego w Nano Banana 2

3-5x szybciej niż Pro

Zbudowany na architekturze Gemini 3.1 Flash, Nano Banana 2 generuje standardowe obrazy w 4-8 sekund — w porównaniu z 10-20 sekundami dla Nano Banana Pro.

Grounding wyszukiwania obrazów

Wyróżniająca funkcja NB2 — może pobierać rzeczywiste obrazy referencyjne przez Google Search podczas generowania, znacznie poprawiając dokładność dla zabytków, znanych osób i logotypów marek.

Dokładne renderowanie tekstu

Generuj dokładny, czytelny tekst do makiet marketingowych, kartek okolicznościowych i treści zlokalizowanych. Możesz nawet tłumaczyć i lokalizować tekst wewnątrz obrazu.

Spójność wielu postaci

Utrzymuj wizualną spójność dla maksymalnie 5 postaci i 14 obiektów w różnych scenach — idealne do storyboardów, komiksów i kampanii marketingowych.

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

Przypadki użycia

🎬
Storyboardy i komiksy
📸
Fotografia produktowa
📊
Makiety marketingowe
📱
Treści do mediów społecznościowych
🔤
Projektowanie nakładek tekstowych
👤
Projektowanie postaci
Edycja i retusz zdjęć
🎨
Wizualne treści marki

Dlaczego warto wybrać Nano Banana 2?

Prędkość Flash

3-5x szybciej niż Nano Banana Pro ze standardowym czasem generowania 4-8 sekund
🎯

Jakość bliska Pro

Osiąga około 95% jakości obrazów Pro w większości scenariuszy
💰

Opłacalność

Mniej więcej połowa kosztu Nano Banana Pro — czyniąc wysokiej jakości generowanie obrazów AI bardziej dostępnym

Specyfikacja techniczna

Architektura:Gemini 3.1 Flash (GEMPIX2)
Obsługiwane rozdzielczości:Od 512px do 4K (poziomy 512px / 1K / 2K / 4K)
Proporcje obrazu:1:1, 4:3, 3:4, 2:3, 3:2, 16:9, 9:16, 1:4, 4:1, 8:1, 21:9
Spójność:Do 5 postaci + 14 obiektów na przepływ pracy
Bezpieczeństwo treści:Znak wodny SynthID, zgodność ze standardem C2PA
Dostęp do API:Gemini API, Vertex AI, AI Studio, Gemini CLI

Wypróbuj Nano Banana 2

Generowanie obrazów na poziomie Pro z prędkością Flash — twórz oszałamiające wizualizacje ze spójnością postaci, renderowaniem tekstu i obsługą rozdzielczości 4K.

Darmowe kredyty na start
Natychmiastowy dostęp do API
🌐Bez konfiguracji

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.

Zacznij Od 300+ Modeli,

Przeglądaj wszystkie modele