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

¿Qué aprenderás en esta guía?

En esta guía veremos cómo preparar prompts para imágenes arquitectónicas y de interiores con Nano Banana 2.1, generar una imagen nueva a partir de texto y trabajar sobre una imagen de referencia mediante instrucciones de texto. Los ejemplos se organizan según distintos usos, como explorar atmósferas, estudiar opciones de materiales y desarrollar alternativas visuales para presentaciones.

Nano Banana es el nombre que utiliza Google para las capacidades de generación de imágenes de sus modelos Gemini. La documentación de Gemini API describe Nano Banana 2.1 como el modelo recomendado para proyectos nuevos de generación de imágenes y edición conversacional. El identificador del modelo que se debe usar en la API es gemini-nano-banana-2.1. Los ejemplos de esta guía no garantizan precisión arquitectónica ni conservación de las dimensiones; las imágenes generadas deben considerarse material para la exploración del diseño.

Requisitos

El método requiere acceso a Gemini API y un prompt para enviar al modelo. Para editar una imagen, también se puede añadir una imagen de referencia. Los ejemplos de API de Google muestran cómo crear un cliente e iniciar una interacción; en el ejemplo REST, la clave de API se incluye en el encabezado. En el contexto de esta guía, la documentación no explica cómo crear una cuenta, los precios ni los límites de uso. Antes de empezar, hay que comprobar el acceso a la API y las condiciones vigentes.

El ejemplo de Python de Google incluye la importación from google import genai y, a continuación, la creación de un cliente con genai.Client(). En el flujo mostrado en la fuente, la entrada de texto se envía a la llamada interactions.create; se puede acceder a la imagen devuelta mediante el campo output_image. Esta guía no describe pasos adicionales de instalación o autenticación que no aparezcan en la fuente.

Al editar, carga únicamente imágenes cuyo uso tengas autorizado. Google recuerda que debes contar con los derechos sobre las imágenes que envíes. Además, la documentación indica que todas las imágenes generadas incluyen una marca de agua SynthID. Según la fuente, Nano Banana 2.1 admite la generación de imágenes con resoluciones de 1K, 2K y 4K; aquí no se describen los parámetros de la API para seleccionar un tamaño de salida concreto.

Paso a paso: crear una imagen arquitectónica a partir de texto

1. Define el objetivo de uso. Primero, decide qué pregunta de diseño debe ayudar a explorar la imagen. Por ejemplo, investigar la atmósfera de luz natural para una biblioteca o evaluar cómo se verían juntos la madera y la piedra en el diseño de un vestíbulo. Elegir un único objetivo visual hace que el prompt sea más claro.

2. Desglosa la escena. Describe por separado la función del espacio, los materiales principales, las condiciones de iluminación y el punto de vista de la cámara. En lugar de expresiones generales como “interior contemporáneo”, concreta los elementos y la atmósfera que quieres que aparezcan en la imagen. El siguiente ejemplo es un prompt arquitectónico redactado para esta guía:

Create an architectural visualization of a small community reading room with a curved timber ceiling, pale stone flooring, built-in shelves and a planted courtyard beyond tall windows. Show a wide eye-level interior view in soft overcast daylight, with restrained natural colors and realistic material detail. Keep the room quiet and uncluttered; no people, no signage.

El prompt reúne en una sola descripción el uso del espacio, el enfoque de los materiales, la luz y el encuadre. El resultado no es un plano de proyecto ni una especificación de materiales aplicable a obra, sino una propuesta que puede servir para explorar una dirección visual.

1. Envía el prompt a la API. En el flujo básico del ejemplo de la API, el identificador del modelo y el texto se incluyen en la solicitud para crear una interacción. Una vez generada la imagen, se puede obtener desde el campo de imagen del objeto de interacción. Los ejemplos de la documentación incluyen Python, JavaScript, Java, Go y REST; se puede elegir uno de estos formatos y seguir la misma estructura de prompt.

2. Revisa el primer resultado. Evalúa la imagen según la intención de diseño: ¿se entiende la función del espacio?, ¿la luz y los materiales se acercan a lo que querías?, ¿el encuadre sirve para la presentación? En lugar de volver a describir cada detalle que no te convence, especifica qué quieres cambiar en la siguiente instrucción.

3. Itera sobre el prompt. Nano Banana 2.1 se presenta en la documentación con funciones de edición en varios turnos y consistencia. Por ejemplo, puedes pedir un cambio en la sensación de la luz o en la dirección de un material concreto, manteniendo la atmósfera de la primera imagen. En cada turno, indica con claridad qué debe cambiar y qué debe mantenerse; aun así, no des por sentado que los detalles de referencia se conservarán exactamente.

Paso a paso: trabajar sobre una imagen existente

1. Elige el archivo de referencia. Este método consiste en incluir una imagen junto con el texto en la solicitud. Puedes elegir una imagen de interior, una captura de pantalla de un diseño propio o una referencia cuyo uso tengas autorizado. No la subas sin comprobar que tienes los derechos de uso.

2. Define un único objetivo de cambio. La documentación de Google muestra que se puede editar una imagen combinando texto e imagen en una misma entrada. Puedes fijar distintos objetivos, como describir un nuevo elemento visual para la referencia, modificar un detalle existente o cambiar la dirección general del color y el estilo. El siguiente ejemplo se centra en la atmósfera cromática de una imagen de interior:

Adjust the provided interior image toward a warm, muted color palette. Keep the room arrangement, furniture positions, viewpoint and visible architectural details as close to the reference as possible. Do not introduce people or signage.

El prompt especifica tanto la dirección cromática deseada como las características que se espera conservar. Sin embargo, la fuente no garantiza que el encuadre o la geometría vayan a mantenerse idénticos en todos los casos. Comprueba el resultado comparándolo con la referencia.

1. Evalúa el resultado y continúa. Después de la primera edición, revisa los cambios de la imagen. Si no obtienes el resultado esperado, expresa el objetivo con más claridad en el siguiente turno o pide otro cambio sobre la misma imagen. Avanzar con solicitudes independientes, en lugar de cambiar varias decisiones de diseño a la vez, facilita entender qué instrucción influyó en el resultado.

Uso en flujos de trabajo de arquitectura y visualización

Este tipo de generación de imágenes puede servir para crear opciones de atmósfera en las primeras etapas del diseño o para abrir el debate sobre una idea de interior dentro del equipo. Arquitectos y diseñadores de interiores pueden explorar distintas formas de representar la iluminación y los materiales de un espacio; los especialistas en visualización pueden comparar ideas visuales antes de una presentación. Para los estudiantes, probar cómo influyen las descripciones del prompt en el resultado visual también puede ser una forma de practicar la comunicación de decisiones de diseño.

Sin embargo, la fuente no indica que Nano Banana 2.1 genere datos BIM a escala, geometría CAD ni planos técnicos. Por tanto, no uses las imágenes como sustituto del modelo del proyecto, las dimensiones o las decisiones técnicas verificadas. La compatibilidad con resoluciones de 1K, 2K y 4K que menciona el modelo ofrece información sobre las opciones de salida; la fuente no describe compatibilidad con software arquitectónico específico, requisitos de hardware local ni un flujo de trabajo de salida.

En el uso profesional, también hay que revisar de antemano el costo y las condiciones de la API; la documentación proporcionada no incluye precios. Ten en cuenta los derechos de las imágenes de referencia y la marca de agua SynthID durante la entrega o presentación. La imagen no debe utilizarse como representación definitiva del proyecto sin que el equipo de diseño la haya revisado.

Errores frecuentes

• Dejar el prompt demasiado general: concreta la función del espacio, los materiales, la luz y el punto de vista para definir el objetivo visual.

• Cambiar muchas cosas en un solo turno: establece un objetivo principal para cada solicitud de edición y evalúa el resultado en función de ese objetivo.

• Dar por sentado que la referencia se conservará intacta: indica qué detalles quieres mantener, pero revisa el resultado de todos modos.

• Considerar la imagen una prueba de precisión técnica: la fuente habla de generación y edición de imágenes, no promete validación dimensional ni del proyecto.

• Subir imágenes cuyos derechos no están claros: utiliza únicamente referencias que tengas derecho a cargar y usar.

• Suponer los costos y las condiciones de salida: este texto de la documentación no incluye información de precios; comprueba las condiciones de la API antes de usarla.

Próximos pasos

Prepara prompts para el mismo espacio que aborden por separado la luz, los materiales y el encuadre. En cada turno, céntrate en una sola variable y compara los resultados lado a lado. Así podrás observar qué descripciones modifican la dirección visual y mantener conversaciones de diseño más claras dentro del equipo.

Después, prueba por separado la generación de imágenes a partir de texto y la edición de imágenes de referencia. Al elegir un modelo, ten en cuenta la recomendación de Google de usar Nano Banana 2.1 en proyectos nuevos, las opciones de resolución indicadas y la información sobre SynthID. Consulta también la documentación actualizada para conocer el acceso a la API, los precios, las condiciones de uso y la adecuación al flujo de trabajo.

Fuente y licencia

Esta guía se ha adaptado al turco a partir de las descripciones de los modelos Nano Banana y los ejemplos de generación de imágenes a partir de texto y edición de imágenes de la documentación de generación de imágenes de Gemini API de Google. La fuente está bajo la licencia CC BY 4.0.