Créer des images d’architecture avec Nano Banana 2.1 : prompts et workflow

Ce que vous apprendrez dans ce guide

Nano Banana 2.1 figure parmi les modèles proposés dans la documentation de l’API Gemini pour la génération d’images et la retouche conversationnelle. Dans ce tutoriel, nous verrons comment décrire le type d’espace, les matériaux, la lumière, le cadrage et les éléments à préserver dans l’image, plutôt que de se limiter à une consigne générale comme « dessine un bâtiment moderne ». Nous examinerons également les différences entre la retouche d’une image existante et la génération d’une image à partir de zéro.

Les exemples de prompts ci-dessous ont été préparés pour ce guide, pour la visualisation architecturale et d’intérieur ; ils ne sont pas repris des exemples des sources. Les résultats générés doivent être considérés comme des pistes de concept et des essais visuels. Les sources ne garantissent pas la précision des dessins techniques ni la conformité aux exigences du projet.

Prérequis : modèle et accès à l’API

Le workflow est décrit via l’API Gemini. Le guide officiel sur la génération d’images propose des exemples en Python, JavaScript, Java, Go et REST. Dans l’exemple REST, la requête est envoyée avec une clé API ; les données de l’image générée peuvent être récupérées depuis la propriété interaction.output_image de la réponse. Les exemples du SDK montrent également comment créer une interaction et enregistrer l’image obtenue. Le langage et la méthode d’accès à l’API peuvent être choisis en fonction de l’environnement de développement de l’équipe.

La section consacrée au choix du modèle indique l’identifiant gemini-nano-banana-2.1 pour Nano Banana 2.1. La documentation le présente comme une option principale efficace pour la génération d’images et la retouche conversationnelle ; elle signale des améliorations en matière de qualité d’image, de génération de texte, de cohérence sur plusieurs tours et d’ancrage avec Google Search. Il s’agit de descriptions fournies par l’éditeur du modèle ; elles ne garantissent pas le même résultat pour chaque prompt.

Pour retoucher une image, envoyez une image de référence et un prompt textuel ensemble. Le guide officiel rappelle qu’il faut disposer des droits nécessaires sur les images importées et éviter de générer du contenu qui enfreint les droits d’autrui. Les sources ne précisant ni tarif, ni formule d’accès, ni configuration matérielle requise, il ne faut pas faire d’hypothèses sur ces points.

Préparer un prompt d’architecture étape par étape

1. Définissez l’objectif de l’image

Commencez par déterminer la fonction du résultat : s’agit-il d’une recherche d’ambiance pour une façade résidentielle, d’une variante de matériaux pour un intérieur ou d’une image conceptuelle destinée à une présentation ? Décrivez ensuite le type de bâtiment ou d’espace et les principaux éléments de la scène. Plutôt que d’accumuler des objectifs contradictoires dans un même prompt, indiquez clairement la priorité visuelle.

Create an architectural concept image of a compact urban library, with a calm public entrance, a clear view of the main volume, warm natural materials, soft overcast daylight, and a restrained editorial composition. Focus on the relationship between the building and the street.

Ce prompt de départ décrit séparément le type de bâtiment, le sujet de la scène, la lumière et l’approche de composition. Si l’échelle de l’espace ou sa relation avec l’environnement n’est pas assez visible dans le premier résultat, précisez uniquement ce point dans le prompt suivant.

2. Décrivez séparément les matériaux et la lumière

Dans une image d’architecture, le seul nom d’un matériau ne suffit pas toujours à le décrire. Précisez sur quelle surface il se trouve et l’aspect qu’il doit avoir dans la scène. Décrivez également la lumière avec des indications claires, comme la lumière du jour, des ombres douces ou un éclairage en soirée.

Create a quiet interior visualization of a small reading room. Use pale oak on the built-in shelves, a matte mineral finish on the walls, and a stone floor with subtle texture. Let soft daylight enter from one side and keep the furniture simple and secondary to the room's proportions.

Cet exemple associe les matériaux à des surfaces précises et donne la priorité aux proportions de la pièce. Si l’effet des matériaux est trop marqué dans le premier résultat, indiquez clairement dans le prompt de suivi que la surface concernée doit être plus discrète.

3. Précisez le cadrage et la hiérarchie visuelle

Indiquez dans le prompt l’angle depuis lequel le résultat doit être lu. Vous pouvez, par exemple, demander que l’entrée soit visible, que le volume principal domine le cadre ou que la profondeur de l’intérieur soit perceptible. Plutôt que d’ajouter de nombreux objets secondaires, précisez ce qui doit ressortir.

Show a contemporary courtyard housing project from a human eye-level viewpoint. Keep the shared courtyard in the foreground and the residential facades clearly legible behind it. Use a balanced composition with a few people for scale, while keeping the architecture as the main subject.

L’exemple précise la hauteur du point de vue, le premier plan, l’arrière-plan et le rôle des silhouettes. Si les personnages prennent le pas sur l’architecture, demandez lors d’un nouveau tour d’en réduire le nombre et de mieux faire ressortir les volumes du bâtiment.

4. Demandez des modifications sur une image existante

Si vous disposez d’une image de référence, vous pouvez la transmettre à l’API avec un texte pour demander une retouche. La source indique que l’image et le texte peuvent être utilisés dans la même interaction ; les prompts de retouche peuvent notamment servir à ajouter, supprimer ou modifier des éléments, ou à transformer le style ou la palette de couleurs. Distinguez dans le prompt les caractéristiques à modifier de celles à préserver.

Using the provided interior image as the reference, change the wall finish to a light mineral plaster and make the daylight softer. Preserve the room layout, camera viewpoint, window positions, and furniture placement; do not add new architectural elements.

Cet exemple distingue les modifications demandées de l’agencement existant de l’espace. Si des parties importantes de l’image de référence ne sont pas préservées, énumérez plus explicitement les éléments à conserver dans le prompt de suivi et concentrez-vous sur un seul type de modification à la fois.

5. Vérifiez les résultats des images contenant du texte

La description du modèle Nano Banana 2.1 mentionne une amélioration de la génération de texte. Il reste toutefois nécessaire de vérifier les textes destinés à une présentation de projet. Si l’image ne doit pas comporter d’enseigne ou de titre, indiquer dans le prompt que vous ne souhaitez aucun texte peut aider à éviter l’apparition de textes superflus.

Create a clean architectural presentation image of a small community pavilion in a landscaped public space. Show the building, paths, planting, and soft daylight. Keep the scene free of signs, captions, labels, and decorative lettering.

Utilisez des consignes claires et précises dans les prompts, et indiquez également le format de sortie attendu et les contraintes. Le guide de conception des prompts Gemini souligne que fournir des exemples peut aider le modèle à comprendre le format attendu et que la préparation d’un prompt passe par des essais et des ajustements.

Erreurs fréquentes

• Se contenter de formulations générales : des descriptions comme « un bel intérieur » n’indiquent pas suffisamment le type d’espace ni la priorité visuelle. Précisez l’usage, les matériaux, la lumière et le cadrage.

• Modifier trop de variables à chaque tour : il peut alors être difficile de comprendre pourquoi le résultat a changé. Modifiez une seule caractéristique majeure dans un prompt de suivi, puis comparez les résultats.

• Ne pas demander explicitement de préserver les éléments de référence : précisez séparément l’agencement, le point de vue de la caméra ou la position des fenêtres à conserver lors de la retouche.

• Considérer le résultat comme une donnée de projet : les sources expliquent la génération et la retouche d’images, mais ne proposent aucune validation des dimensions, de la conformité réglementaire ou de la précision pour la réalisation. Utilisez l’image comme outil de développement d’idées, et non comme substitut aux décisions de conception.

• Négliger les droits sur les images : vérifiez les droits d’utilisation de l’image de référence importée et évitez tout contenu susceptible d’enfreindre les droits d’autrui.

Étapes suivantes : adapter le workflow aux agences et aux étudiants

Commencez par préparer plusieurs variantes de prompts pour une même scène ; dans chaque variante, ne modifiez qu’une seule caractéristique, comme la lumière, les matériaux ou le cadrage. Il sera ainsi plus facile d’évaluer quelle description correspond le mieux à l’intention de conception. Essayez ensuite d’effectuer de petites retouches sur l’image sélectionnée en combinant texte et image de référence. La documentation de l’API Gemini fournit des exemples pour la génération d’images en Python, JavaScript, Java, Go et REST ; l’équipe peut étudier la méthode adaptée à son environnement de développement.

Pour les étudiants en architecture et en architecture d’intérieur, cette méthode peut servir à explorer visuellement des ambiances et des variantes de matériaux dès les premières étapes. Les équipes de visualisation peuvent quant à elles travailler sur des variantes de concepts, mais doivent vérifier séparément l’exactitude des résultats et les droits d’utilisation. Les sources ne précisant ni l’accès à l’API ni les coûts éventuels, il convient de consulter les informations officielles de l’API avant de définir le volume de production. Google mentionne également le filigrane SynthID pour Nano Banana 2.1 ; les conditions d’utilisation des images et les exigences liées à leur livraison doivent donc être examinées séparément.

Sources et licence

Ce guide a été adapté en turc à partir des informations figurant dans les documents « Nano Banana image generation » et « Prompt design strategies » de Google AI for Developers. Les deux sources sont sous licence CC BY 4.0. Les exemples de prompts d’architecture ont été créés pour cet article.