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Architekturbilder mit Nano Banana 2.1: Prompts und Workflow

Dieser Leitfaden zeigt einen beispielhaften Workflow, um mit Nano Banana 2.1 in der Gemini API architektonische Konzeptbilder zu erstellen und bestehende Bilder mit Text-Prompts zu bearbeiten. Er erläutert die wichtigsten Schritte für präzise Prompts und iteratives Arbeiten.

Visualisierung eines modernen Lesesaals mit Holzregalen und sanftem TageslichtKI-Bild
Symbolbild, mit KI erzeugt.Bild: 3dsınıfı / FCA AI

Kurz gesagt

  1. Die Modell-ID von Nano Banana 2.1 in der Gemini API lautet gemini-nano-banana-2.1.
  2. Die Gemini API unterstützt neben der Bildgenerierung per Text-Prompt auch die Bearbeitung mit einer Kombination aus Bild und Text.
  3. Die Dokumentation empfiehlt klare Anweisungen und konkrete Vorgaben in Prompts sowie das Testen und Verfeinern der Ergebnisse.
  4. Der offizielle Leitfaden weist ausdrücklich darauf hin, dass für hochgeladene Bilder die erforderlichen Nutzungsrechte vorliegen müssen.

Was Sie in diesem Leitfaden lernen

Nano Banana 2.1 wird in der Dokumentation der Gemini API als eines der Modelle für Bildgenerierung und dialogbasierte Bearbeitung aufgeführt. In diesem Tutorial geht es darum, statt einer allgemeinen Aufforderung wie „Zeichne ein modernes Gebäude“ die Art des Raums, die Materialwirkung, das Licht, den Bildausschnitt und die zu bewahrenden Bildelemente zu beschreiben. Außerdem sehen wir uns an, worin sich die Bearbeitung eines vorhandenen Bildes von der Bildgenerierung von Grund auf unterscheidet.

Die folgenden Prompt-Beispiele wurden für diesen Leitfaden zu Architektur- und Innenraumvisualisierungen erstellt; sie sind keine Kopien der Beispiele aus den Quellen. Die generierten Ergebnisse sollten als Konzeptstudien und visuelle Experimente betrachtet werden. Die Quellen geben keine Garantie für die technische Genauigkeit oder die Übereinstimmung der Ergebnisse mit Projektvorgaben.

Voraussetzungen: Modell und API-Zugriff

Der Workflow wird über die Gemini API beschrieben. Die offizielle Dokumentation zur Bildgenerierung enthält Beispiele für Python, JavaScript, Java, Go und REST. Im REST-Beispiel wird die Anfrage mit einem API-Schlüssel gesendet; die generierten Bilddaten lassen sich in der Antwort über die Eigenschaft interaction.output_image abrufen. Die SDK-Beispiele zeigen ebenfalls, wie eine Interaktion erstellt und das resultierende Bild gespeichert wird. Programmiersprache und API-Zugriffsmethode können entsprechend der vorhandenen Entwicklungsumgebung des Teams gewählt werden.

Im Abschnitt zur Modellauswahl wird Nano Banana 2.1 mit der ID gemini-nano-banana-2.1 aufgeführt. Die Dokumentation beschreibt es als effiziente Standardoption für Bildgenerierung und dialogbasierte Bearbeitung und nennt Verbesserungen bei Bildqualität, Texterzeugung, Konsistenz über mehrere Gesprächsrunden und der Fundierung mit Google Suche. Dies sind Angaben des Anbieters zum Modell und keine Garantie für gleichbleibende Ergebnisse bei jedem Prompt.

Für die Bildbearbeitung senden Sie ein Referenzbild zusammen mit einem Text-Prompt. Der offizielle Leitfaden erinnert daran, dass für hochgeladene Bilder die erforderlichen Nutzungsrechte vorliegen müssen und keine Inhalte erzeugt werden dürfen, die Rechte anderer verletzen. Da die Quelle keine konkreten Angaben zu Preisen, Zugangsplänen oder Hardwareanforderungen macht, sollten hierzu keine Annahmen getroffen werden.

Architektur-Prompts Schritt für Schritt erstellen

1. Zweck des Bildes festlegen

Legen Sie zunächst fest, wofür das Ergebnis verwendet werden soll: zur Atmosphärenrecherche für eine Wohnhausfassade, für Materialvarianten im Innenraum oder als Konzeptmotiv für eine Präsentation? Beschreiben Sie anschließend den Gebäude- oder Raumtyp und die wesentlichen Elemente der Szene. Statt viele widersprüchliche Ziele in einem Prompt zu kombinieren, sollten Sie klar benennen, worauf es im Bild ankommt.

Prompt
Create an architectural concept image of a compact urban library, with a calm public entrance, a clear view of the main volume, warm natural materials, soft overcast daylight, and a restrained editorial composition. Focus on the relationship between the building and the street.

Dieser Einstiegs-Prompt beschreibt Gebäudetyp, Bildfokus, Licht und Kompositionsansatz jeweils gezielt. Sind Maßstab des Raums oder sein Verhältnis zur Umgebung im ersten Ergebnis nicht ausreichend erkennbar, präzisieren Sie im nächsten Prompt nur diesen Punkt.

2. Materialien und Licht getrennt beschreiben

Bei Architekturvisualisierungen reicht es nicht immer aus, nur den Materialnamen zu nennen. Geben Sie an, auf welcher Fläche das Material eingesetzt wird und wie es im Bild wirken soll. Beschreiben Sie auch das Licht mit verständlichen Angaben wie Tageslicht, weichen Schatten oder Abendbeleuchtung.

Prompt
Create a quiet interior visualization of a small reading room. Use pale oak on the built-in shelves, a matte mineral finish on the walls, and a stone floor with subtle texture. Let soft daylight enter from one side and keep the furniture simple and secondary to the room's proportions.

In diesem Beispiel sind die Materialien bestimmten Oberflächen zugeordnet, während die Proportionen des Raums als visuelle Priorität gesetzt werden. Wirkt das Material im ersten Ergebnis zu dominant, bitten Sie im Folge-Prompt ausdrücklich darum, die gewünschte Oberfläche zurückhaltender darzustellen.

3. Bildausschnitt und visuelle Hierarchie festlegen

Ergänzen Sie im Prompt, aus welcher Perspektive das Ergebnis gelesen werden soll. Sie können beispielsweise vorgeben, dass der Eingang sichtbar sein, das Hauptvolumen im Bild dominieren oder die Tiefe des Innenraums erkennbar werden soll. Statt zahlreiche nebensächliche Objekte hinzuzufügen, legen Sie fest, welches Element im Vordergrund stehen soll.

Prompt
Show a contemporary courtyard housing project from a human eye-level viewpoint. Keep the shared courtyard in the foreground and the residential facades clearly legible behind it. Use a balanced composition with a few people for scale, while keeping the architecture as the main subject.

Hier werden Augenhöhe, Vorder- und Hintergrund sowie die Rolle der Personen beschrieben. Treten die Maßstabsfiguren zu sehr in den Vordergrund, bitten Sie in einer weiteren Runde darum, ihre Anzahl zu verringern und die Gebäudekörper deutlicher hervorzuheben.

4. Ein vorhandenes Bild bearbeiten

Wenn Sie ein Referenzbild haben, können Sie es zusammen mit Text an die API übermitteln und eine Bearbeitung anfordern. Laut Quelle lassen sich Bild und Text in derselben Interaktion verwenden. Bearbeitungs-Prompts können etwa darauf abzielen, Elemente hinzuzufügen, zu entfernen oder zu verändern sowie Stil oder Farbgebung anzupassen. Trennen Sie in Ihrem Prompt klar, welche Eigenschaften geändert und welche beibehalten werden sollen.

Prompt
Using the provided interior image as the reference, change the wall finish to a light mineral plaster and make the daylight softer. Preserve the room layout, camera viewpoint, window positions, and furniture placement; do not add new architectural elements.

Dieses Beispiel grenzt das Bearbeitungsziel klar von der bestehenden Raumaufteilung ab. Werden wichtige Bereiche des Referenzbildes nicht beibehalten, listen Sie die zu erhaltenden Elemente im Folge-Prompt genauer auf und konzentrieren Sie sich pro Runde auf nur eine Art von Änderung.

5. Ergebnisse mit Text im Bild überprüfen

In der Modellbeschreibung zu Nano Banana 2.1 wird eine verbesserte Texterzeugung erwähnt. Prüfen Sie dennoch separat, ob Texte für eine Projektpräsentation korrekt sind. Wenn Schilder oder Überschriften im Bild nicht benötigt werden, kann die ausdrückliche Vorgabe, keinen Text zu erzeugen, unnötige Schriftzüge vermeiden helfen.

Prompt
Create a clean architectural presentation image of a small community pavilion in a landscaped public space. Show the building, paths, planting, and soft daylight. Keep the scene free of signs, captions, labels, and decorative lettering.

Verwenden Sie klare und konkrete Anweisungen und nennen Sie auch das gewünschte Ausgabeformat und die Einschränkungen. Der Leitfaden zum Prompt-Design von Gemini betont, dass Beispiele dem Modell helfen können, das erwartete Format zu verstehen, und dass das Erstellen von Prompts ein iteratives Ausprobieren und Verfeinern erfordert.

Häufige Fehler

  • Bei allgemeinen Aussagen bleiben: Beschreibungen wie „ein schönes Interieur“ geben nicht genügend Hinweise auf Raumtyp oder visuelle Prioritäten. Ergänzen Sie Verwendungszweck, Material, Licht und Bildausschnitt.

  • In jeder Runde zu viele Variablen ändern: Dann ist schwer zu erkennen, wodurch sich das Ergebnis verändert hat. Ändern Sie in einem Folge-Prompt jeweils nur ein wesentliches Merkmal und vergleichen Sie die Ergebnisse.

  • Nicht ausdrücklich angeben, was die Referenz bewahren soll: Nennen Sie die Raumaufteilung, Kameraperspektive oder Fensterpositionen, die bei der Bearbeitung erhalten bleiben müssen.

  • Das Ergebnis wie Projektdaten behandeln: Die Quellen erklären Bildgenerierung und -bearbeitung, bieten aber keine Prüfung von Maßen, Vorschriften oder Ausführungsgenauigkeit. Nutzen Sie das Bild als Werkzeug zur Ideenentwicklung, nicht als Ersatz für Entwurfsentscheidungen.

  • Bildrechte außer Acht lassen: Prüfen Sie die Nutzungsrechte des hochgeladenen Referenzbildes und vermeiden Sie Inhalte, die Rechte anderer verletzen könnten.

Nächste Schritte: Workflow für Büro und Studium anpassen

Erstellen Sie zunächst mehrere Prompt-Varianten für dieselbe Szene und ändern Sie dabei pro Variante nur ein Merkmal wie Licht, Material oder Bildausschnitt. So lässt sich leichter beurteilen, welche Beschreibung der Entwurfsabsicht am nächsten kommt. Experimentieren Sie anschließend mit kleinen Änderungen am ausgewählten Bild, indem Sie Text und Referenzbild gemeinsam verwenden. Die Dokumentation der Gemini API enthält Beispiele zur Bildgenerierung mit Python, JavaScript, Java, Go und REST; das Team kann die passende Methode für seine Entwicklungsumgebung auswählen.

Für Architektur- und Innenarchitekturstudierende eignet sich diese Methode, um in einer frühen Entwurfsphase Atmosphären und Materialvarianten visuell zu erkunden. Visualisierungsteams können Konzeptvarianten untersuchen, sollten aber die Genauigkeit der Ergebnisse und die Nutzungsrechte gesondert prüfen. Da die Quellen keine Angaben zu API-Zugriff und möglichen Kosten enthalten, sollten vor der Festlegung des Produktionsumfangs die offiziellen API-Informationen geprüft werden. Google erwähnt für Nano Banana 2.1 außerdem ein SynthID-Wasserzeichen. Daher sollten die Nutzungsbedingungen der Bilder und die Anforderungen im Abgabeprozess ebenfalls geprüft werden.

Quellen und Lizenz

Dieser Leitfaden wurde auf Grundlage der Informationen aus den Dokumenten „Nano Banana image generation“ und „Prompt design strategies“ von Google AI for Developers ins Türkische übertragen und angepasst. Beide Quellen stehen unter der Lizenz CC BY 4.0. Die Architektur-Prompt-Beispiele wurden eigens für diesen Artikel erstellt.

Quellen

2 Quellen
A(
ai.google.dev (CC BY 4.0)ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
Zusammenfassung
A(
ai.google.dev (CC BY 4.0)ai.google.dev/gemini-api/docs/prompting-strategies
Zusammenfassung

Quelltexte werden nicht neu veröffentlicht; kurze Zitate sind gekennzeichnet, der Rest ist eigene Zusammenfassung und Einordnung.

Die Einschätzung von 3dsınıfı
3dEinschätzung der Redaktion

Für Büros und Studierende ist der praktischste Einsatz die schnelle Recherche von Material- und Atmosphärenvarianten in einer frühen Entwurfsphase. Die Bildgenerierung kann dabei helfen, eine Idee zur Diskussion zu stellen; sie bestätigt jedoch nicht eigenständig die Projektgenauigkeit oder Ausführungsentscheidungen. Es ist daher sinnvoller, das Ergebnis als Entwurfsinput zu betrachten.

Bevor Teams in der Türkei den Workflow in ihre Abläufe integrieren, sollten sie den API-Zugriff, mögliche Nutzungskosten und die Bildrechte prüfen; die Quellen enthalten keine Preisangaben. Da die in der Modellbeschreibung genannten Verbesserungen nicht für jedes Ergebnis dieselbe Qualität garantieren, ersetzen Tests mit Referenzbildern und Prompts auch nicht die Prüfung vor der Abgabe.

Häufige Fragen

Wie lassen sich mit Nano Banana 2.1 Architekturbilder erstellen?

Mit dem Modell `gemini-nano-banana-2.1` in der Gemini API können Sie Bilder per Text-Prompt generieren. Beschreiben Sie Raumtyp, Material, Licht und Bildausschnitt klar und konkret.

Kann Nano Banana 2.1 ein vorhandenes Innenraumbild bearbeiten?

Die Dokumentation der Gemini API beschreibt einen Bearbeitungsworkflow, bei dem Text und Bild gemeinsam übermittelt werden. Im Prompt lassen sich zu ändernde Eigenschaften und beizubehaltende Raumelemente getrennt angeben.

Welches API-Modell wird für Nano Banana 2.1 verwendet?

In der offiziellen Dokumentation ist die Modell-ID `gemini-nano-banana-2.1` aufgeführt. Die Bilddaten sind über die Eigenschaft `output_image` in der Interaktionsausgabe abrufbar.

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