Creación de imágenes arquitectónicas con Nano Banana 2.1: guía paso a paso de prompts

¿Qué aprenderás en esta guía?

Veremos cómo estructurar prompts para usar Nano Banana 2.1 en imágenes de conceptos arquitectónicos y alternativas de diseño interior, cuál es la diferencia entre generar una imagen desde cero y editar una existente, y cómo mejorar los resultados de forma iterativa. Los ejemplos se centran en explorar la atmósfera de una sala de estar, definir una dirección visual para una fachada y solicitar cambios de materiales o iluminación en una imagen de interior existente.

Esta guía no explica cómo crear modelos o renders idénticos a los de un software profesional de visualización. El objetivo es adaptar el flujo de generación y edición de imágenes mediante Gemini API a la exploración del diseño arquitectónico. Especificar claramente las características deseadas en el prompt no garantiza que el modelo produzca siempre el mismo resultado; la guía de diseño de prompts de Google también los considera un punto de partida y recomienda mejorarlos según los resultados observados.

Requisitos: modelo, API e imagen

La documentación de generación de imágenes de Google identifica Nano Banana 2.1 con el nombre de modelo gemini-nano-banana-2.1. La documentación lo describe como el modelo principal, centrado en la eficiencia, para generar imágenes y editarlas mediante conversación, y recomienda utilizarlo en proyectos nuevos. Según la descripción, el modelo funciona con resoluciones de 1K, 2K y 4K e incorpora mejoras en generación de texto, coherencia entre turnos y grounding con Google Search. Estas son afirmaciones del fabricante sobre el modelo; no deben interpretarse como una garantía de precisión medible o de idoneidad para un proyecto arquitectónico.

Para seguir el flujo de trabajo de esta guía mediante la API, se necesita acceso a Gemini API y una clave de API. El ejemplo en Python de la fuente utiliza el cliente google.genai; para decodificar los datos de imagen, importa base64 y también muestra una importación de Pillow. Como el texto fuente no especifica una versión de Python ni un comando de instalación, aquí no se indican versiones ni pasos de instalación. En el ejemplo REST, la clave de API aparece como GEMINI_API_KEY.

Si quieres editar una imagen existente, también debes proporcionar la imagen a la API junto con el texto. La documentación incluye un ejemplo con una imagen PNG y el tipo MIME image/png. No olvides comprobar que tienes los derechos necesarios para usar la imagen cargada. Evita generar contenido que infrinja los derechos de otras personas o que engañe, acose o perjudique a alguien.

Flujo de trabajo paso a paso para prompts arquitectónicos

1. Define primero el objetivo de la escena. Aclara si quieres una imagen conceptual, explorar materiales o hacer un cambio limitado en una imagen existente. El primer ejemplo está pensado para solicitar desde cero un concepto de interior:

Create a photorealistic architectural interior concept of a compact urban apartment living room. Use a calm, warm-neutral palette, pale oak flooring, softly textured off-white walls, and a simple low-profile sofa. Show the room from eye level with a clear view toward the window. Use soft natural daylight and realistic material textures. Keep the furniture layout uncluttered and do not add people or signage.

Este prompt describe por separado el tipo de espacio, la dirección de los materiales y los colores, el punto de vista de la cámara, la iluminación y los elementos que se deben evitar. Después del primer resultado, en lugar de cambiarlo todo a la vez, anota qué características no cumplen tus expectativas.

1. Sé concreto al describir la imagen que quieres generar. Una indicación general como «un interior elegante» deja mucho margen a la interpretación del modelo. En su lugar, describe la función del espacio, las superficies que quieres mostrar, el carácter de la iluminación y el encuadre. Este ejemplo propone una exploración visual para la fachada de una vivienda:

Create a photorealistic architectural concept image of a small contemporary townhouse facade on a quiet residential street. Show the full front elevation from a slightly angled street-level viewpoint. Combine light-toned masonry, dark window frames, and a recessed entrance. Use overcast daylight with soft shadows. Keep the composition restrained and do not include people, cars, text, or logos.

La expresión «concept image» indica que se trata de una exploración de diseño; el resultado no sustituye a un plano ni a un documento de proyecto aprobado. Si las proporciones de la fachada o los detalles constructivos son críticos, no des por sentado que son correctos solo porque aparecen en la imagen.

1. Al editar, describe juntos la imagen de origen y el cambio deseado. Añade a la entrada de la API la imagen de interior existente y explica claramente en el texto qué características quieres modificar y cuáles deben conservarse. La documentación de Google indica que, al proporcionar una imagen y un prompt de texto, se pueden añadir, eliminar o cambiar elementos, así como modificar el estilo o los colores. El siguiente ejemplo se centra en un solo cambio:

Edit the provided interior image. Keep the room layout, camera viewpoint, window positions, and existing furniture unchanged. Change the wall finish to a muted warm-gray plaster and make the daylight feel softer. Preserve the overall realistic architectural photography style. Do not add new objects or text.

La expresión «provided interior image» indica que también debes enviar la imagen como entrada a la API; si la utilizas únicamente como texto, no estarás proporcionando la imagen de origen. Limitar el alcance del cambio facilita evaluar qué petición ha influido en el resultado.

1. Evalúa el resultado y corrige uno o dos aspectos en el siguiente turno. Si la primera imagen refleja la atmósfera deseada, prueba a cambiar en el siguiente prompt únicamente el material, la iluminación o el encuadre que no funciona. La guía de diseño de prompts recomienda dar instrucciones claras y específicas y, cuando sea necesario, describir explícitamente el formato y las restricciones. Por ejemplo, para conservar la escena y cambiar solo la iluminación, puedes escribir:

Using the same interior scene and viewpoint, make the daylight slightly cooler and reduce the contrast between bright and shaded areas. Keep all architectural elements, materials, furniture, and object positions unchanged. Do not introduce new details.

La documentación destaca la edición en varios turnos y la coherencia entre ellos como algunas de las características de Nano Banana 2.1. Aun así, no des por hecho que todos los elementos de la escena se conservarán exactamente; revisa el resultado en cada turno. La API ofrece el último bloque de imagen generado mediante la propiedad interaction.output_image. La documentación también advierte que esta propiedad de conveniencia puede no incluir todas las partes de resultados complejos que combinan texto e imágenes.

Errores frecuentes y aspectos que debes tener en cuenta en el flujo de trabajo

• Confiar en adjetivos vagos: Expresiones como «mejor», «moderno» o «lujoso» pueden no describir el objetivo con suficiente precisión. Explica con más claridad el espacio, su aspecto, la iluminación y el encuadre.

• Pedir demasiados cambios en un mismo prompt: Si cambian varios elementos a la vez, puede resultar difícil evaluar el resultado. Elige primero el objetivo principal y después haz pequeños ajustes en nuevos turnos.

• Confundir una imagen generada con una validación técnica: Las fuentes describen la generación y edición de imágenes, pero no afirman que estas validen el cumplimiento de la normativa de diseño, la precisión de las medidas o la idoneidad para la construcción. Considera la imagen una herramienta conceptual y de comunicación.

• Pasar por alto los derechos sobre las imágenes: La documentación de la API recuerda que debes tener los derechos necesarios para usar las imágenes cargadas. Comprueba las condiciones de uso de la imagen de origen antes de compartirla o utilizarla.

• No tener en cuenta la información sobre la marca de agua: Google indica que todas las imágenes generadas incluyen una marca de agua SynthID. Considera este aspecto en tu flujo de trabajo antes de utilizar el resultado en una entrega o presentación.

Implicaciones para los flujos de trabajo de arquitectura e interiorismo

Este flujo puede ser útil para la exploración visual en las primeras fases, la prueba de alternativas de ambiente y la búsqueda de una dirección cromática o estilística para una imagen de interior existente. Los estudios de arquitectura pueden comparar distintas descripciones de iluminación o superficies para una misma escena; los estudiantes pueden experimentar con la manera en que los prompts influyen en la comunicación de un concepto. Sin embargo, las fuentes no especifican la compatibilidad con ningún software CAD, de modelado o de renderizado. Por lo tanto, no debe suponerse que el resultado de la API se pueda transferir directamente a una escena 3D existente.

Las fuentes no proporcionan información sobre requisitos de hardware ni sobre el costo de uso en Turquía. Tampoco incluyen los precios de la API, por lo que conviene consultar por separado las condiciones vigentes de acceso y tarifas antes de iniciar un proyecto. Aunque la documentación indica que Nano Banana 2.1 admite resoluciones de 1K, 2K y 4K, elige la salida según el objetivo de la entrega. Al comenzar un proyecto nuevo, prueba el nombre del modelo y el comportamiento de la API; sobre todo en los flujos de edición, ten en cuenta los derechos sobre las imágenes, la coherencia de los resultados y la marca de agua SynthID.

Próximos pasos

Empieza con una prueba pequeña: elige un solo espacio y un único objetivo. Divide el prompt en escena, materiales, iluminación, encuadre y restricciones; en cada nuevo turno, cambia solo uno o dos elementos. Considera los resultados opciones visuales que agilizan el debate, no decisiones de diseño en sí mismas. Si trabajas mediante la API, compara los pasos para guardar y editar los datos de imagen generados con los ejemplos de la documentación de generación de imágenes de Google.

Fuentes y licencia

Esta guía se ha adaptado al turco a partir de la guía de generación y edición de imágenes de Gemini API de Google y de la página de estrategias de diseño de prompts. Ambas fuentes se ofrecen bajo la licencia CC BY 4.0. Los prompts de arquitectura incluidos en esta guía son ejemplos originales preparados para aplicar estas técnicas, no copias de los ejemplos de las fuentes.