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

¿Qué aprenderás en esta guía?

Este tutorial se centra en el uso de Nano Banana 2.1 para desarrollar ideas en arquitectura, diseño de interiores y visualización. Veremos cómo crear una imagen de un concepto arquitectónico a partir de una descripción de texto, cómo proporcionar una imagen existente como referencia para modificar aspectos concretos y cómo iterar sobre los resultados con nuevas instrucciones. El objetivo no es prometer una imagen de proyecto perfecta con un único prompt, sino facilitar pruebas más controladas durante la investigación visual y las primeras etapas del diseño.

La documentación de Gemini API describe Nano Banana 2.1 como un modelo principal de alto rendimiento para generar imágenes y editarlas de forma conversacional. Se presenta con mejoras en calidad de imagen, generación de texto, coherencia en múltiples turnos y grounding con Google Search. La fuente menciona opciones de resolución de 1K, 2K y 4K. Esta información ayuda a entender el papel del modelo en el proceso de diseño, pero no significa que la imagen generada sea un dibujo a escala, un proyecto técnico o información constructiva verificada.

Requisitos: modelo, API e imágenes de entrada

Los ejemplos están planteados para funcionar a través de Gemini API. El identificador del modelo que aparece en la documentación es gemini-nano-banana-2.1. Para enviar solicitudes a la API, se necesita la configuración del cliente o la solicitud REST que se muestra en la fuente; en el ejemplo REST, la autenticación se realiza mediante el encabezado x-goog-api-key. Por tanto, antes de usarla es necesario tener una clave de API. Como la fuente no indica precios, no es posible expresar aquí el costo de uso en cifras; consulta las condiciones actuales de la API antes de generar imágenes.

Para generar una imagen desde cero, puede bastar con una instrucción de texto. En el flujo de edición, se envía una imagen junto con el texto. La documentación de la fuente describe usos como añadir, eliminar o cambiar elementos, transformar el estilo y ajustar la gradación de color. También recuerda expresamente que, si se sube una imagen de referencia, es necesario contar con los derechos de uso correspondientes.

La documentación no especifica requisitos de hardware local. Por ello, esta guía no exige una tarjeta gráfica, una estación de trabajo ni una versión concreta de una aplicación de escritorio; el proceso se describe a través de la API. En cuanto a la elección del modelo, la fuente recomienda Nano Banana 2.1 para nuevos proyectos. Indica que Nano Banana 2 Lite está pensado para tareas en las que priman la velocidad y el costo, mientras que Nano Banana Pro es una opción premium para tareas visuales más complejas. Los ejemplos de esta guía se han preparado para la versión 2.1.

Cómo trabajar paso a paso con prompts arquitectónicos

1. Empieza por describir la idea principal de la escena

Para la primera prueba, define un tipo de espacio, un enfoque principal para los materiales y el carácter de la luz. En la instrucción, indica con claridad qué espacio debe aparecer y qué ambiente quieres transmitir. Esto permite expresar con palabras la intención de la escena, pero no significa que se puedan controlar exactamente todas las decisiones de diseño del resultado.

Create an architectural concept image of a small contemporary library beside a quiet urban courtyard. Show a clear view of the reading area, pale timber surfaces, a restrained palette, soft daylight, realistic materials, and a calm atmosphere. Keep the composition focused on the relationship between the interior and the courtyard.

Este prompt plantea explorar en una misma imagen un interior y su relación con el patio. Considera el primer resultado como una prueba de concepto para valorar opciones de materiales y atmósfera, no como una presentación final.

2. Define el lenguaje visual y el encuadre

Si quieres explorar la misma idea espacial con otro lenguaje de presentación, añade al prompt el enfoque visual y el encuadre que buscas. El objetivo no es acumular adjetivos innecesarios, sino explicar qué debe destacar en la imagen. Usa el resultado como referencia para abrir el debate sobre distintas opciones, no como sustituto de las decisiones de diseño.

Create a photorealistic interior visualization of a compact apartment living room. Use a wide, eye-level view that shows the seating area, a large window, and the connection to the dining space. Combine warm wood, muted natural colors, and soft overcast daylight. Keep furniture forms simple and the room uncluttered.

En este ejemplo se definen en conjunto el tipo de habitación, el punto de vista, las áreas que deben aparecer, la paleta de color y la iluminación. Una descripción de este tipo permite expresar mediante el prompt qué cualidades visuales busca el equipo. Aun así, no consideres el resultado del modelo como prueba de las dimensiones reales ni de una distribución viable del mobiliario.

3. Edita una imagen de referencia con texto

Si tienes un boceto, una imagen conceptual u otra referencia sobre la que tengas derechos de edición, puedes añadir la imagen a la solicitud de la API y describir con texto el cambio que quieres realizar. Según la fuente, este flujo permite añadir, eliminar o sustituir elementos, así como ajustar el estilo y el color. Conviene acotar la instrucción para explicar con claridad qué característica quieres modificar.

Using the provided interior image as a reference, change the wall finish to light natural timber and adjust the color grading toward a softer, warmer palette. Keep the room layout and the position of the main furniture visually consistent with the reference.

Esta instrucción busca cambiar los materiales y el carácter cromático de la imagen de referencia. La fuente indica que se admite la edición a partir de una imagen, pero no garantiza que se conserve exactamente cada detalle. Por eso, revisa el resultado y, si hace falta, vuelve a intentarlo con una descripción más precisa del cambio deseado.

4. Itera sobre el resultado con una nueva instrucción

La generación y edición de imágenes de Gemini pueden desarrollarse de forma conversacional, en varios turnos. Después del primer resultado, elige un único aspecto que quieras cambiar e indica la modificación en una nueva instrucción. Por ejemplo, puedes trabajar sobre la iluminación, la paleta de color o la relación espacial que quieres destacar. Pedir muchos cambios a la vez puede dificultar identificar qué instrucción influyó en el resultado.

Refine the current image by making the daylight softer and bringing more attention to the transition between the living area and the balcony. Retain the existing material palette and keep the overall composition calm.

Este ejemplo ilustra la edición iterativa de una imagen anterior. Registrar el cambio realizado en cada turno facilita comparar alternativas dentro del equipo. Si se están explorando varias opciones de diseño, lleva un registro de qué prompt generó cada imagen.

Errores frecuentes

El primer error es reunir demasiados objetivos en un mismo prompt. Si se acumulan de una vez el tipo de espacio, la atmósfera, los materiales, el encuadre y distintas alternativas, puede resultar poco claro qué es prioritario. Describe primero la escena básica y, después, añade instrucciones de edición puntuales cuando sea necesario.

El segundo error es usar el resultado visual como sustituto de la validación técnica. La fuente de esta guía presenta Nano Banana 2.1 como un modelo de generación y edición de imágenes; no menciona funciones como la creación de planos acotados, la verificación normativa o la validación de la viabilidad constructiva. Considera las imágenes generadas como recursos para la comunicación conceptual y la investigación visual.

El tercer error es subir una imagen de referencia sin comprobar los derechos de uso. La fuente recuerda que es necesario contar con los derechos correspondientes para las imágenes que se suban y evitar contenidos que infrinjan los derechos de otras personas. También indica que todas las imágenes generadas incluyen una marca de agua SynthID; tenlo en cuenta al planificar la entrega y la publicación.

Por último, no des por sentado que el mismo modelo es adecuado para todos los proyectos. La fuente recomienda Nano Banana 2.1 para nuevos proyectos, mientras que define las opciones Lite y Pro según distintas prioridades. Evalúa factores como la velocidad, el costo y la complejidad de la tarea en relación con el uso que le darás. Como la documentación no incluye cifras de precios, consulta por separado la información actualizada sobre tarifas de la API para tomar decisiones de presupuesto.

Próximos pasos: adaptación a los flujos de trabajo de oficinas y estudiantes

Para un proyecto, empieza por definir algunos objetivos visuales: la función del espacio, la atmósfera deseada y el material o la cualidad cromática que quieres explorar. Después, crea un prompt independiente para cada objetivo y compara los resultados. Si editas una imagen de referencia, verifica que tengas los derechos de uso; con cada nueva instrucción, anota qué característica modificaste. Así, las pruebas visuales pueden integrarse de manera más ordenada en las conversaciones de diseño preliminar con el equipo del proyecto.

Para los estudios de arquitectura e interiorismo, este enfoque puede ayudar a poner rápidamente en común distintas direcciones visuales durante la investigación conceptual. Los estudiantes pueden comparar opciones de materiales y atmósferas antes de preparar una presentación. En cambio, conviene evaluar el acceso a la API, las condiciones de uso y el precio —que no se especifica— antes de iniciar el flujo de trabajo. Como la fuente no indica requisitos de hardware local, no es posible recomendar un equipo concreto. El equipo de diseño debe revisar y validar las imágenes antes de tomar decisiones sobre proyectos reales.

Fuente y licencia

Este tutorial se ha adaptado a partir de la información sobre el modelo y las instrucciones de uso incluidas en la documentación de generación de imágenes de Gemini API de Google. La fuente tiene licencia CC BY 4.0; el contenido se ha adaptado al turco y reescrito en el contexto de la generación de imágenes arquitectónicas.