Créer des visuels architecturaux avec Nano Banana 2.1 : guide de prompts

Ce que vous apprendrez dans ce guide

Nous verrons comment créer une image d’ambiance à partir d’une idée architecturale, demander des modifications ciblées sur un rendu existant et améliorer les résultats étape par étape. Les exemples proposés sont conçus pour le développement de concepts, l’exploration de variantes de matériaux et la recherche d’idées visuelles avant une présentation. Il ne s’agit pas de documents techniques remplaçant des plans de projet précis et vérifiés, mais de points de départ pour la recherche visuelle et la communication de conception.

Dans la documentation de l’API Gemini de Google, Nano Banana désigne les capacités de Gemini à générer des images et à les traiter au fil d’une conversation. La documentation montre comment créer une nouvelle image à partir de texte uniquement, mais aussi comment modifier une image existante en fournissant du texte et une image comme entrées. Les requêtes peuvent être affinées de manière itérative : le premier résultat n’est pas une décision définitive, mais un point de départ pour les commandes suivantes.

Prérequis et choix du modèle

Ce guide concerne l’utilisation via l’API. Vous avez besoin d’un accès à l’API Gemini et d’une clé API à utiliser dans vos requêtes ; dans les exemples officiels, cette clé est appelée GEMINI_API_KEY. L’exemple Python crée un client à partir du module google.genai. La source ne précise ni la version requise du SDK ni les tarifs ; vérifiez donc les conditions d’accès et les coûts avant de commencer.

L’identifiant API de Nano Banana 2.1 est gemini-nano-banana-2.1. Google présente ce modèle comme son principal modèle de génération d’images, conçu pour une grande efficacité, et indique des améliorations en matière de traitement du texte, de retouches en plusieurs étapes, de qualité d’image et de grounding avec Google Search. Il s’agit de descriptions du produit fournies par son éditeur. La documentation répertorie également Nano Banana 2 Lite, Nano Banana 2 et Nano Banana Pro. Lite est destiné aux usages privilégiant la vitesse et le coût, mais n’est pas optimisé pour les entrées comportant plusieurs références ni pour les retouches successives. Les tarifs et les conditions de disponibilité n’étant pas indiqués ici, consultez les informations à jour sur l’API avant de choisir un modèle.

Créer un visuel architectural étape par étape

1. Définissez l’objectif du visuel. Précisez si vous souhaitez créer une étude d’ambiance pour un intérieur, une variante de matériau de façade ou une idée de paysage. Dans le prompt, décrivez les caractéristiques visibles, comme le type de scène, les éléments principaux de l’espace, la lumière et le cadrage. Plutôt que de rester vague, indiquez clairement l’aspect que vous souhaitez obtenir.

2. Générez une première image conceptuelle. Vous pouvez adapter l’exemple ci-dessous à une requête de génération d’image à partir de texte.

Create an architectural concept image of a compact urban courtyard for a small cultural building. Show a sheltered seating area, a shallow reflecting pool, planted edges, pale stone paving, and warm timber screens. Use soft overcast daylight, a human-height camera view, restrained natural materials, and a calm atmosphere. Keep the composition uncluttered and do not add signage or readable text.

Ce prompt décrit séparément le type de bâtiment, les éléments de l’espace, l’impression des matériaux, la lumière et le point de vue de la caméra. Notez les éléments manquants dans le premier résultat. Par exemple, si la végétation est trop dense, demandez simplement de la réduire dans la requête suivante.

1. Demandez une modification d’un rendu existant. L’exemple de l’API montre qu’il est possible d’envoyer du texte et une image dans la même entrée. Ajoutez l’image à retoucher et précisez les caractéristiques à modifier et celles à préserver.

Use the supplied interior visualization as the base image. Change the floor finish to light, matte limestone and make the wall color a muted warm white. Preserve the room layout, furniture positions, camera viewpoint, window openings, and overall lighting direction. Do not add new furniture or decorative objects.

L’idée essentielle est de distinguer les éléments à modifier de ceux à préserver. Cela peut aider à éviter que le modèle ne réinterprète toute l’image en même temps ; toutefois, la source ne garantit pas que chaque détail sera conservé à l’identique. Comparez le résultat au rendu d’origine et ne fondez pas vos décisions de projet uniquement sur l’image générée.

1. Demandez une variante pour explorer un matériau. Pour étudier une autre finition dans la même scène, concentrez le prompt sur une seule variable principale.

Create a material study based on the supplied lobby image. Replace the prominent timber wall finish with finely textured terracotta panels in a subdued earth-red tone. Keep the geometry, openings, floor, furniture, camera position, and daylight unchanged. Present the result as a realistic architectural visualization without labels or annotations.

Cet exemple vise à créer une image d’étude pour aider l’équipe de conception à discuter du choix des matériaux. L’interprétation visuelle des indications de couleur et de texture restant subjective, l’image ne doit pas remplacer un échantillon réel ni un cahier des charges.

1. Modifiez l’ambiance lumineuse de façon contrôlée. Pour tester une autre ambiance tout en conservant l’organisation spatiale du rendu, ne modifiez que les conditions d’éclairage dans le prompt.

Edit the supplied architectural image to show a late-afternoon interior atmosphere. Add warm, low-angle sunlight entering through the existing windows and create soft, natural shadows. Preserve the architecture, surface materials, furniture, camera view, and object locations. Do not introduce additional light fixtures or change the room layout.

En ne modifiant qu’une seule variable à la fois, vous pourrez plus facilement évaluer l’effet de chaque demande. Comme une modification de la lumière peut aussi influer sur les couleurs de la scène, vérifiez également si l’apparence des matériaux a changé.

Erreurs fréquentes

Utiliser des descriptions vagues : des expressions comme « rends-le meilleur et plus moderne » ne précisent pas ce qui doit changer. Choisissez plutôt des éléments concrets, comme les matériaux, la lumière, le cadrage ou un élément précis de l’espace.

Combiner trop de changements dans une seule requête : modifier en même temps l’agencement, les matériaux, la lumière et le mobilier complique l’évaluation du résultat. Commencez par tester une variable, puis demandez d’autres modifications si nécessaire.

Ne pas préciser les éléments à préserver : si vous travaillez à partir d’une image existante, indiquez clairement les éléments de l’agencement et le point de vue à conserver. Vérifiez tout de même le résultat : le prompt ne garantit pas que chaque détail restera identique.

Importer des images sans vérifier les droits : Google exige que vous disposiez des droits nécessaires sur les images importées. Évitez de créer des contenus susceptibles de porter atteinte aux droits d’autrui, de tromper, de harceler ou de nuire à des personnes.

Étapes suivantes : intégrer l’outil au flux de travail architectural et de visualisation

Les architectes et les architectes d’intérieur peuvent envisager Nano Banana pour la recherche de concepts préliminaires, les études d’ambiance et la visualisation de variantes de matériaux. Pour les artistes en visualisation architecturale, demander une retouche d’une image existante peut faciliter l’exploration de variations sans devoir créer une nouvelle scène. Il ne faut toutefois pas supposer que les résultats fournissent des plans, des mesures, des détails constructifs ou une validation technique.

Avant d’intégrer l’outil au flux de travail d’une agence, vérifiez l’accès à l’API, les coûts d’utilisation et les droits liés à l’importation des images ; les sources ne précisent ni les tarifs ni les exigences matérielles. La documentation officielle indique également que les images générées contiennent un filigrane SynthID. Consigner en équipe la manière dont une image a été produite et le degré de retouche appliqué peut aider à éviter toute confusion entre une image conceptuelle et des informations de conception approuvées.

Sources et licence

Ce contenu a été adapté en turc à partir de la documentation de Google sur la génération d’images avec l’API Gemini et la conception de prompts. Les deux sources sont publiées sous licence CC BY 4.0 : le document sur la génération et la retouche d’images avec Nano Banana et le guide Prompt design strategies.