Visualización arquitectónica con Nano Banana 2.1: guía de prompts y edición

¿Qué aprenderás en esta guía?

Abordaremos cómo utilizar Nano Banana 2.1 como herramienta para desarrollar ideas en procesos de visualización arquitectónica y de interiores. Primero veremos cómo estructurar la descripción de una escena y, después, cómo generar una imagen desde cero y solicitar cambios en una imagen existente mediante un prompt de texto. Los ejemplos se centran en visualizar rápidamente decisiones de volumetría, materiales, iluminación y atmósfera.

Este método no sustituye los planos del proyecto acotados ni la validación técnica. Sin embargo, puede servir para crear borradores visuales que permitan debatir conceptos en fases iniciales, distintas opciones de materiales y alternativas de presentación. Es necesario revisar cada resultado: no se garantiza que un elemento mencionado en el prompt aparezca en la imagen con la escala, la ubicación o la forma correctas.

Requisitos y selección del modelo

La documentación oficial de Gemini API explica que Nano Banana es el nombre utilizado para las capacidades integradas de generación de imágenes de Gemini. Para este flujo se necesita acceso a Gemini API y una clave de API. La documentación incluye ejemplos en Python, JavaScript, Java, Go y REST; en los ejemplos se utiliza el nombre de modelo gemini-nano-banana-2.1 para generar imágenes. Aquí explicamos cómo funciona la API con entradas de texto e imagen para quienes prefieren no programar; los ejemplos de API no describen una interfaz gráfica directa.

En la lista de modelos actual de Google, Nano Banana 2.1 se describe como el modelo principal de eficiencia para generar imágenes y editarlas mediante conversación, y se recomienda para proyectos nuevos. Según la documentación, ofrece calidad de imagen en resoluciones de 1K, 2K y 4K, generación de texto, coherencia en varias rondas y funciones de contexto basadas en Google Search. Estas son descripciones del fabricante; hay que probar el modelo con prompts reales para determinar si es adecuado para el proyecto.

Entre las otras opciones están Nano Banana 2 Lite, la generación anterior Nano Banana 2 y Nano Banana Pro, destinado a tareas de imagen más complejas. La documentación describe el modelo Lite como una opción para trabajos donde priman la velocidad y el costo; indica que no está optimizado para varias imágenes de referencia ni para ediciones secuenciales en varias rondas. Nano Banana 2 figura como un modelo de la generación anterior, mientras que Nano Banana Pro se presenta como la opción de gama alta para tareas complejas de imagen.

Imagen ya no está disponible en Gemini API. La guía de migración de Google dirige a los modelos Nano Banana; por tanto, si una aplicación existente usa nombres de modelos Imagen, conviene revisar el nombre del modelo, el método de API y el formato de respuesta con la documentación actual.

Generación de imágenes arquitectónicas paso a paso

1. Define el propósito de la imagen. Aclara si buscas un concepto exterior, una atmósfera interior o una alternativa de materiales. En lugar de plantear muchos objetivos independientes a la vez, empieza por definir la idea principal de la escena.

2. Desglosa la escena en componentes. Describe por separado el tipo de espacio, las geometrías principales, las superficies, la iluminación y el punto de vista de la cámara. Por ejemplo, en lugar de decir “un vestíbulo”, indica decisiones observables como la zona de entrada, la distribución de los asientos, las superficies de piedra y la dirección de la luz natural.

3. Usa un prompt breve para el primer borrador. El ejemplo siguiente describe un concepto de interior. Puedes copiar el prompt tal como está escrito; después de obtener un resultado, será más fácil comparar alternativas modificando una sola variable cada vez.

Create a photorealistic architectural visualization of a calm contemporary library lobby. Show a generous double-height space, pale limestone flooring, warm timber wall panels, a clear reception desk, and a few quiet seating areas. Soft morning daylight enters from tall side windows. Use a wide landscape composition, realistic material textures, and restrained colors.

En este ejemplo se incluyen en una misma descripción la función, el volumen, los materiales y la iluminación. Si el lenguaje de los materiales es acertado en el primer resultado, pero la luz es demasiado intensa, pide en una nueva ronda que suavice únicamente la iluminación; cambiar al mismo tiempo la planta, la cámara y la paleta dificulta la comparación.

1. Prioriza los elementos arquitectónicos. Para exteriores, indica aspectos como la relación entre los volúmenes, el ritmo de la fachada, el entorno y la luz natural. El siguiente prompt se ha preparado para reunir estas decisiones en un concepto visual.

Create a photorealistic exterior concept image of a small cultural pavilion beside a public garden. Use a low, elongated volume with a sheltered entrance, a rhythmic timber screen, and large areas of clear glazing. Include mature trees and a simple paved approach. Show soft overcast daylight, natural materials, and a calm eye-level view.

Este prompt no afirma medidas ni requisitos normativos de un proyecto arquitectónico concreto; es un borrador para la exploración visual. En un proyecto real, decisiones como las aberturas, la disposición estructural o la accesibilidad deben verificarse por separado.

Edición de una imagen existente con un prompt

Gemini API permite enviar imágenes junto con texto para solicitar cambios en una imagen existente, como añadir o quitar elementos, modificarla o ajustar su estilo o color. Los ejemplos oficiales envían juntos los datos de la imagen y el tipo MIME; para conocer los formatos admitidos y las entradas de imágenes más grandes o múltiples, la documentación remite a la página de comprensión de imágenes.

Para editar, primero elige una imagen que tengas derecho a utilizar. Después, describe únicamente el cambio que quieres hacer. En este ejemplo, el objetivo es modificar la atmósfera de iluminación procurando conservar el carácter general del interior existente; aun así, hay que revisar el resultado.

Using the supplied interior image as the reference, create a version with softer late-afternoon daylight and warmer ambient lighting. Keep the room's overall layout, visible furniture, and material palette as close to the reference as possible. Do not add people or decorative objects.

Si necesitas usar varias referencias, comprueba que el modelo elegido sea adecuado para esa tarea. Google señala específicamente que Nano Banana 2 Lite no está optimizado para varias imágenes de referencia ni para la edición secuencial en varias rondas. En la edición de imágenes también es más fácil entender qué instrucción influyó en el resultado si pides un solo cambio por ronda.

Errores frecuentes y próximos pasos

• Incluir objetivos contradictorios en el prompt: pedir una escena a la vez despejada y tranquila, y llena de detalles, puede dar resultados ambiguos. Define primero una prioridad visual.

• Tratar una imagen conceptual como si fuera un resultado técnico: la generación no valida las medidas de los planos ni las decisiones de ejecución. Usa la imagen para debatir el diseño y verifica las decisiones técnicas en la documentación del proyecto.

• Ampliar demasiado el alcance de la edición: cambiar la iluminación, los materiales, el mobiliario y la organización espacial en un mismo prompt dificulta la comparación. Solicita los cambios de forma gradual.

• Pasar por alto los derechos de las imágenes de entrada: Google recuerda que es necesario tener los derechos pertinentes para las imágenes que se cargan. Evita utilizar imágenes de terceros sin autorización.

• No actualizar los nombres de los modelos: en las integraciones antiguas de Imagen, revisa no solo el nombre del modelo, sino también el método de API y la forma de procesar la respuesta de imagen. Según el documento de migración de Google, Nano Banana devuelve partes de contenido que incluyen datos de imagen, en lugar de un objeto de respuesta de imagen específico de Imagen.

En estudios de arquitectura e interiorismo, este enfoque puede resultar útil para diseñadores y estudiantes que quieran generar opciones visuales rápidamente en conversaciones sobre conceptos iniciales. Los equipos de archviz también pueden aprovechar los borradores para explorar atmósferas o materiales; sin embargo, no hay ninguna garantía —ni aparece en la fuente— sobre la coherencia de la imagen, la precisión de la geometría del proyecto o el costo de producción. El uso de la API y la selección del modelo deben evaluarse en función de los requisitos del proyecto.

Se indica que todas las imágenes generadas incluyen una marca de agua SynthID. Por ello, al planificar el uso de los resultados en presentaciones o publicaciones, ten en cuenta la marca de agua y los derechos de las imágenes de referencia que cargues. Como siguiente paso, prepara prompts para la misma escena modificando una sola variable; compara los resultados lado a lado y documenta en el equipo las descripciones que funcionen.

Fuentes y licencia

Esta guía se ha adaptado al turco a partir de la documentación de Google Gemini API sobre generación de imágenes y migración desde Imagen. Las fuentes tienen licencia CC BY 4.0. Los prompts de ejemplo se han creado específicamente para usos arquitectónicos.