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Architekturkonzepte mit Nano Banana 2.1 visualisieren: eine Anleitung

Nano Banana 2.1 unterstützt über die Gemini API die Bildgenerierung anhand von Text sowie die Bearbeitung vorhandener Bilder per Prompt. Dieser Leitfaden erläutert die Prompt-Erstellung für Architekturkonzepte und Innenraumvisualisierungen.

Zeitgenössischer Lesesaal mit Holzregalen in sanftem TageslichtKI-Bild
Symbolbild, mit KI erzeugt.Bild: 3dsınıfı / FCA AI

Kurz gesagt

  1. Die Modell-ID von Nano Banana 2.1 in der API lautet gemini-nano-banana-2.1.
  2. Das Modell unterstützt die Erstellung neuer Bilder anhand eines Text-Prompts sowie die Bearbeitung mit Bild- und Texteingaben.
  3. Google empfiehlt Nano Banana 2.1 für neue Projekte; für das Modell werden Auflösungen von 1K, 2K und 4K genannt.
  4. Alle generierten Bilder erhalten ein SynthID-Wasserzeichen.

Was erfahren Sie in diesem Leitfaden?

Wir zeigen, wie Sie Prompts für Architekturkonzepte und Innenraumvisualisierungen mit Nano Banana 2.1 formulieren, Referenzbilder als Bearbeitungseingabe nutzen und Ergebnisse schrittweise verbessern. Der Leitfaden basiert auf der Arbeit mit der Gemini API; er beschreibt keine Menünavigation in einer Desktop-Modellierungs- oder Rendering-Software.

Die Beispiele eignen sich, um ein Konzeptbild von Grund auf zu erstellen oder bestimmte Merkmale eines vorhandenen Bildes zu verändern. Das generierte Ergebnis ist kein Projektdokument, das Entwurfsentscheidungen ersetzt. Es sollte vielmehr zur Ideenentwicklung, Atmosphärenrecherche und visuellen Erprobung vor einer Präsentation dienen. In den Quellen gibt es keinen Hinweis darauf, dass das Modell bei jedem Prompt räumliche Genauigkeit garantiert.

Voraussetzungen und Modellauswahl

In der offiziellen Dokumentation zur Bildgenerierung mit der Gemini API wird gemini-nano-banana-2.1 als Modell-ID von Nano Banana 2.1 angegeben. Die Beispiele zeigen die Verwendung mit Python, JavaScript, Java, Go und REST. Im REST-Beispiel wird die Anfrage mit einem API-Schlüssel gesendet. Für die Anwendungsentwicklung sollte eine Methode gewählt werden, die zur jeweiligen Arbeitsumgebung passt. Details zu Preisen, Zugangsbedingungen und Kontoanforderungen werden in den hier genannten Quellen nicht erläutert.

Google empfiehlt Nano Banana 2.1 für neue Projekte. Laut Dokumentation arbeitet das Modell mit Auflösungen von 1K, 2K und 4K und bietet Verbesserungen bei Bildqualität, Texterstellung, Konsistenz über mehrere Gesprächsrunden und der Fundierung durch die Google-Suche. Dabei handelt es sich um Angaben des Herstellers. Nano Banana 2 Lite ist für Aufgaben positioniert, bei denen Geschwindigkeit und Kosten im Vordergrund stehen; laut Dokumentation ist es nicht für mehrere Referenzbilder oder aufeinanderfolgende Bearbeitungen über mehrere Gesprächsrunden optimiert. Für komplexere Bildaufgaben wird Nano Banana Pro als höherwertige Option beschrieben.

Für die Erstellung eines neuen Bildes wird ein Text-Prompt gesendet. Im Bearbeitungsworkflow wird neben dem Text-Prompt auch eine Bildeingabe übermittelt. Die generierten Bilddaten aus der API-Antwort können abgerufen und in einer Datei gespeichert werden. Wenn Sie ein vorhandenes Bild hochladen, sollten Sie sicherstellen, dass Sie die nötigen Nutzungsrechte besitzen. Auch die offizielle Dokumentation weist darauf hin.

Schritt für Schritt zum Prompt für Architekturvisualisierungen

1. Legen Sie den Zweck des Bildes fest. Schreiben Sie gleich zu Beginn des Prompts ausdrücklich, ob es sich um ein Innenraumkonzept, einen Fassadenentwurf, eine Materialstudie oder ein Präsentationsbild handelt. Eine Beschreibung der gewünschten Ausgabe hilft dem Modell, den Umfang der Aufgabe zu verstehen. Wenn die Entwurfsentscheidungen noch nicht feststehen, kennzeichnen Sie das Bild als explorative Visualisierung.

2. Beschreiben Sie den Raum und die Merkmale, die unverändert bleiben sollen. Geben Sie sichtbare Elemente wie Raumtyp, Hauptmaterialien, Lichtqualität und Bildausschnitt an. Bei der Bearbeitung eines Bildes sollten Sie getrennt aufführen, welche Merkmale erhalten bleiben und welche geändert werden sollen. Das folgende Beispiel ist ein eigens formulierter Prompt für ein neues Innenraumkonzept:

Prompt
Create an editorial architectural visualization of a calm contemporary reading room in a small urban apartment. Use pale oak, warm off-white plaster, a muted olive fabric sofa, and soft daylight entering from a tall side window. Show a clear view from the entrance toward the seating area. Keep the composition realistic, restrained, and focused on material atmosphere. No people, no text, no logos.

In diesem Prompt werden Raumtyp, Materialien, Licht und Blickrichtung jeweils separat angegeben. Bestimmte Möbelmaße oder Konstruktionsdetails sind damit nicht garantiert. Nutzen Sie das Bild, um eine Entwurfsidee zu bewerten.

3. Beschreiben Sie Bildausschnitt und Bildsprache. Legen Sie fest, wie die Szene zu sehen sein soll, etwa auf Augenhöhe, aus der Vogelperspektive, in isometrischer Ansicht oder als Materialdetail. Erklären Sie die gewünschte Atmosphäre nicht nur mit allgemeinen Adjektiven, sondern auch mit Angaben zu Licht und Oberflächen. Für eine „ruhige“ Atmosphäre könnten Sie beispielsweise weiches Tageslicht und eine reduzierte Farbpalette vorgeben. Das folgende Beispiel ist ein Konzept-Prompt, der die Beziehung zwischen Fassade und Eingang hervorhebt:

Prompt
Create a realistic architectural concept image of a compact public library entrance, viewed from pedestrian eye level. Emphasize a deep timber-framed doorway, pale stone cladding, and a sheltered threshold. Use overcast daylight with soft shadows and a quiet street setting. Keep the building geometry legible and the image suitable for an early design presentation. No signage, no text, no logos.

Hier werden Augenhöhe, Eingangsschwelle, Fassadenmaterialien und Lichtverhältnisse ausdrücklich benannt. Solche Angaben machen den Prompt konkreter, bestätigen jedoch keine Maße, Vorschriften oder Bauanforderungen des realen Projekts.

4. Bearbeiten Sie ein Referenzbild. Fügen Sie der API-Anfrage neben der Texteingabe auch das zu bearbeitende Bild hinzu. Beschränken Sie den Umfang der Änderung und benennen Sie ausdrücklich, was erhalten bleiben soll. Wenn Sie etwa bei einer Innenraumvisualisierung nur den Farbton der Wandoberfläche erproben möchten, bitten Sie darum, Grundriss und Kameraperspektive nicht zu verändern:

Prompt
Edit the provided interior image. Change only the wall finish to a warm, light-toned lime plaster with subtle texture. Preserve the room layout, furniture positions, camera viewpoint, window openings, and existing daylight direction. Do not add objects or alter the architecture.

Für dieses Beispiel muss auch das vorhandene Bild als Bearbeitungseingabe übermittelt werden. Der Prompt trennt die gewünschte Änderung der Oberfläche von den Elementen, die erhalten bleiben sollen. Probieren Sie zunächst eine einzelne Änderung aus, statt mehrere Merkmale gleichzeitig zu verändern. So lässt sich leichter beurteilen, welche Anweisung das Ergebnis beeinflusst hat.

5. Prüfen Sie das Ergebnis und nehmen Sie in einer weiteren Runde Anpassungen vor. Wenn die erste Ausgabe nicht die gewünschte Atmosphäre vermittelt, ändern Sie nicht gleich den gesamten Prompt. Präzisieren Sie stattdessen gezielt, was fehlt. Soll das Licht beispielsweise weicher sein oder der Bildausschnitt stärker auf den Eingang gerichtet werden, formulieren Sie in der nächsten Anfrage nur diese Punkte genauer. Laut offizieller Dokumentation unterstützt das Modell die dialogbasierte Bildbearbeitung und Verbesserungen der Konsistenz über mehrere Gesprächsrunden. Dennoch sollte man nicht davon ausgehen, dass in jeder Runde sämtliche Entwurfsdetails erhalten bleiben.

Auch Googles Leitfaden zur Prompt-Erstellung empfiehlt klare und konkrete Anweisungen, die Benennung von Einschränkungen sowie die schrittweise Überarbeitung von Prompts anhand der beobachteten Ergebnisse. Die gewünschte Ausgabe, den Umfang der Aufgabe und unerwünschte Änderungen anzugeben, ist auch für Architekturvisualisierungen eine praktikable Methode.

Häufige Fehler

Sich auf unbestimmte Adjektive verlassen: Eine allgemeine Beschreibung wie „modernes und schönes Interieur“ erklärt nicht, welche Materialien, Lichtverhältnisse oder Bildausschnitte gewünscht sind. Ergänzen Sie Merkmale, die sich visuell überprüfen lassen.

Nicht angeben, was erhalten bleiben soll: Bei der Bearbeitung eines Referenzbildes können unerwünschte Abweichungen auftreten, wenn unveränderte Elemente wie Grundriss, Kameraperspektive oder Öffnungen nicht benannt werden. Führen Sie im Prompt auch die Merkmale auf, die erhalten bleiben sollen.

Zu viele Änderungen auf einmal anfordern: Wenn Material, Licht, Möbel und Raumform gleichzeitig verändert werden sollen, lässt sich das Ergebnis schwieriger bewerten. Bearbeiten Sie zunächst ein einzelnes Ziel und fahren Sie dann mit einer weiteren Runde fort.

Die Ausgabe als Projektprüfung missverstehen: Die Quellen geben nicht an, dass das Modell technische Zeichnungen, Maßprüfungen oder die Eignung für die Ausführung liefert. Betrachten Sie das generierte Bild als Konzeptstudie und prüfen Sie Projektentscheidungen separat. Achten Sie außerdem darauf, die nötigen Nutzungsrechte für hochgeladene Bilder zu besitzen.

Nächste Schritte: Arbeitsabläufe für Büros und Studierende

In einem Büro kann diese Methode dazu dienen, verschiedene Atmosphären und Materialrichtungen frühzeitig zu diskutieren. Studierende können visuelle Recherchen durchführen, indem sie für dieselbe Raumidee unterschiedliche Licht- oder Bildausschnitte ausprobieren. Vor dem Einsatz sollte geklärt werden, welche Aufgaben über die API laufen, wie Bilder im Team geteilt werden und in welcher Phase Ergebnisse zu Entwurfsentscheidungen führen. Da die Quellen keine Angaben zu Preisen und Lizenzbedingungen enthalten, sollten diese Punkte vor dem produktiven Einsatz gesondert geprüft werden.

Laut Dokumentation enthalten alle generierten Bilder ein SynthID-Wasserzeichen. Berücksichtigen Sie diesen Hinweis und die geltenden Nutzungsbedingungen, bevor Sie Ergebnisse in Präsentationen, Veröffentlichungen oder der Kundenkommunikation verwenden. Die von der API zurückgegebenen Bilddaten müssen von der Anwendung abgerufen und gespeichert werden. Die Quellen beschreiben keine Funktion, mit der Ergebnisse direkt in eine lokale 3D-Szene oder CAD-/BIM-Datei übertragen werden.

Quellen und Lizenz

Dieser Leitfaden wurde auf Grundlage der Google-Dokumentation zur Bildgenerierung und Prompt-Erstellung mit der Gemini API ins Türkische übertragen und adaptiert. Beide Quellen stehen unter der Lizenz CC BY 4.0. Die Beispiel-Prompts zur Architektur wurden eigens für diesen Leitfaden verfasst.

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

Der konkrete Nutzen von Nano Banana 2.1 für Architekturbüros liegt vor allem darin, in frühen Entwurfsphasen schnell unterschiedliche Atmosphären und Materialrichtungen zur Diskussion zu stellen. Auch begrenzte Änderungen an einem Referenzbild können dabei helfen, Alternativen vor einer Präsentation zu erkunden. Das Ergebnis sollte jedoch nicht als Prüfung von Maßen, Geometrie oder Ausführbarkeit verstanden werden.

Für Büros und Studierende in der Türkei sind bei der Bewertung die API-Zugangsbedingungen, die Nutzungskosten und die Rechte zur Verwendung der Bilder entscheidend. Da die Quellen keine Preis- oder Lizenzdetails nennen, sollten diese Punkte vor dem Einstieg in die regelmäßige Produktion gesondert geprüft werden. Auch das SynthID-Wasserzeichen sollte bei der Planung der Weitergabe von Ergebnissen berücksichtigt werden.

Häufige Fragen

Wie lautet die API-Modell-ID von Nano Banana 2.1?

In der Gemini-API-Dokumentation ist die Modell-ID als gemini-nano-banana-2.1 angegeben.

Kann Nano Banana 2.1 ein vorhandenes Innenraumbild bearbeiten?

Ja. Für eine Bearbeitung kann zusammen mit dem Text-Prompt auch eine Bildeingabe an die API übermittelt werden.

Haben mit Nano Banana 2.1 generierte Bilder ein Wasserzeichen?

Laut Dokumentation enthalten alle generierten Bilder ein SynthID-Wasserzeichen.

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