Guía para crear y editar imágenes arquitectónicas con Nano Banana 2.1

Qué aprenderás en esta guía

Nano Banana 2.1 es uno de los modelos disponibles en Gemini API para generar y editar imágenes. La documentación de Google lo describe como un modelo con mejoras en calidad de imagen, tipografía, coherencia entre varias rondas y fundamentación en Google Search. Puede trabajar con resoluciones de 1K, 2K y 4K. Esta guía explica cómo generar imágenes conceptuales mediante instrucciones de texto para proyectos arquitectónicos y de interiorismo, y cómo solicitar un cambio concreto aportando una imagen existente como entrada.

El objetivo es explorar visualmente una idea de diseño y trabajar con distintas alternativas. El resultado generado no debe considerarse un plano técnico, un modelo a escala ni un proyecto ejecutivo. Las imágenes pueden usarse como bocetos y herramientas de comunicación para debatir decisiones de diseño.

Requisitos y selección del modelo

Los ejemplos se basan en el flujo de trabajo de Python de la documentación de Gemini API. La fuente utiliza Google GenAI Python SDK, PIL para trabajar con archivos de imagen y base64 para los datos de imagen codificados. Para crear el cliente de la API, se muestra el ejemplo genai.Client(). En el ejemplo REST, se utiliza una clave de API llamada GEMINI_API_KEY en el encabezado de la solicitud. Como la documentación no especifica una versión concreta del SDK, requisitos de hardware ni precios, no conviene hacer suposiciones al respecto.

Al elegir el modelo, es importante introducir correctamente el nombre que se usa en la API: el ID del modelo Nano Banana 2.1 es gemini-nano-banana-2.1. Google recomienda Nano Banana 2.1 para proyectos nuevos. La fuente indica que este modelo puede generar imágenes en resoluciones de 1K, 2K y 4K; sin embargo, aquí no se describe ningún parámetro ni paso de interfaz para seleccionar una resolución concreta.

Si se va a trabajar con una imagen, es necesario contar con los derechos de uso correspondientes. Google recuerda que el usuario debe tener los derechos necesarios sobre las imágenes que suba. La documentación también indica expresamente que las imágenes generadas incluyen una marca de agua SynthID.

Generación de imágenes arquitectónicas paso a paso

1. Define un único objetivo de diseño. Para la primera prueba, elige un tipo de espacio, una atmósfera y algunos materiales principales. Por ejemplo, para el interior de una cafetería pequeña puedes especificar luz natural, madera clara y piedra natural. En lugar de dar muchas instrucciones contradictorias, indica con claridad qué debe destacar en la imagen.

Create an architectural concept image of a compact neighborhood café interior. Show a calm seating area, pale oak furniture, a light stone counter, and soft daylight entering from the street-facing windows. Keep the composition focused on the relationship between the counter and the seating area. Use realistic materials and natural shadows.

Esta instrucción describe la función del espacio y las relaciones principales de la imagen. Tras evaluar el primer resultado, suele ser más fácil controlar el proceso si eliges un único elemento que quieras cambiar, en lugar de volver a describir toda la escena desde cero.

1. Describe las prioridades visuales y el punto de vista. Una idea arquitectónica no se limita a una lista de materiales. También puedes indicar qué parte de la imagen debe destacar, cómo se relacionarán los usuarios con el espacio y cómo debe leerse la escena. Como la fuente no documenta parámetros de cámara ni instrucciones de encuadre concretas, aquí se utiliza lenguaje natural en lugar de ajustes técnicos de cámara.

Create a concept image of a small apartment living room with a clear view from the entrance toward the main window. Show a compact dining table near the kitchen and a quiet reading corner beside the window. Use warm neutral materials and keep the room uncluttered.

Este prompt pone el foco en la lectura espacial desde la entrada hasta la ventana y en la relación de ubicación entre dos zonas de uso. Al revisar el resultado, comprueba si la distribución comunica la intención de diseño; no des por sentada su funcionalidad basándote únicamente en la imagen.

1. Aporta una imagen existente y solicita una edición. La documentación de Gemini API muestra un flujo de edición de imágenes en el que se pueden incluir imágenes y texto en la entrada. Este método permite solicitar cambios en el color, los materiales o un elemento concreto de una imagen conceptual. El prompt siguiente está pensado para aplicarse a una imagen de interior existente.

Using the provided interior image as the reference, change the wall finish to light natural stone. Keep the room layout, furniture positions, window openings, and overall composition unchanged. Preserve the existing daylight direction and make the new surface fit the scene.

Al añadir la imagen a la solicitud de la API, también hay que enviar los datos de imagen junto con el texto. El ejemplo oficial muestra cómo leer el archivo de imagen, convertirlo a formato base64 e indicar el tipo de imagen. Los detalles de transferencia de archivos pueden variar según el lenguaje y el flujo de trabajo de la API; Google también remite a la documentación de comprensión de imágenes para consultar otros tipos de imagen y cargas de mayor tamaño.

1. Divide la edición en rondas pequeñas. La documentación del modelo incluye la coherencia entre varias rondas entre las mejoras destacadas de Nano Banana 2.1. Esta función puede resultar útil al probar ediciones sucesivas, pero conviene revisar el resultado en cada ronda. Por ejemplo, abordar primero el material y después la iluminación permite entender mejor el efecto de cada cambio.

Keep the current room layout and material palette. Adjust only the daylight so the interior feels softer and more evenly lit. Preserve the existing furniture, openings, and composition.

Este ejemplo deja claro que se deben conservar la imagen anterior y todos sus elementos, salvo una única característica. Como no se garantiza que el modelo siga las instrucciones a la perfección en todos los casos, compara el nuevo resultado con la versión anterior y, si es necesario, formula la solicitud con más precisión.

Errores habituales

• Pedir demasiados cambios a la vez: Cambiar la distribución, los materiales, la iluminación y la atmósfera en una sola instrucción puede dificultar saber qué indicación influyó en el resultado. Define primero el objetivo principal de diseño y prueba los cambios en rondas separadas.

• No especificar qué debe conservarse en la imagen existente: Indicar con claridad qué elementos no deben cambiar, como la distribución, los huecos o el mobiliario, delimita el alcance de la solicitud de edición. Aun así, hay que revisar el resultado.

• Confundir el resultado con precisión técnica: La generación de imágenes no es un proceso que valide dimensiones ni datos de ejecución. Evalúa las propuestas de diseño por separado con planos del proyecto y las comprobaciones técnicas necesarias.

• Subir imágenes con derechos de uso poco claros: Asegúrate de contar con los derechos necesarios para utilizar la imagen como referencia. La documentación de Google también advierte sobre la generación de contenido que pueda infringir derechos.

• Pasar por alto el texto de la imagen: Aunque se indican mejoras en tipografía, no debe suponerse que todo el texto de la imagen será correcto. Revisa por separado los textos que vayas a utilizar en una presentación.

¿Qué lugar ocupa en los flujos de trabajo de arquitectura y visualización?

Arquitectos, interioristas y equipos de visualización pueden probar Nano Banana 2.1 para explorar conceptos en fases tempranas, debatir alternativas de materiales y buscar una dirección visual a partir de una imagen de referencia existente. La posibilidad de editar con entradas de texto e imagen permite explorar distintas opciones de materiales o atmósferas en proyectos que ya parten de una imagen. Sin embargo, las fuentes no describen una conexión directa con programas 3D específicos, la transferencia de archivos de escena ni la generación de modelos a escala.

Antes de llevarlo a la práctica, comprueba por separado el acceso a la API, las condiciones de uso y los precios vigentes; la fuente no proporciona información sobre precios. Tampoco se especifican requisitos de hardware, por lo que no se pueden extraer conclusiones definitivas sobre las características del ordenador local. También conviene valorar, de acuerdo con las políticas del equipo, las decisiones relativas a compartir datos de clientes y del estudio en imágenes de proyecto.

Próximos pasos

Genera primero una imagen inicial a partir de una instrucción de texto para una misma idea de diseño. Después, usa una imagen como entrada y solicita un único cambio de material o iluminación. Compara ambas imágenes y anota qué instrucciones comunican mejor la intención de diseño. Si trabajas con la API, consulta los ejemplos de Google para generar y editar imágenes; ten en cuenta también que, en resultados complejos de texto e imagen, una única función de conveniencia puede no abarcar todas las partes de la salida.

Fuentes y licencia

Esta guía se ha adaptado al turco a partir de la documentación de Google sobre generación de imágenes en Gemini API y la lista de modelos. Ambas fuentes tienen licencia CC BY 4.0.