Nano Banana 2.1 ile mimari görsel üretimi: API adımları ve promptlar

Bu rehberde ne öğreneceksiniz?

Bu rehber, Gemini API üzerinden Nano Banana 2.1 kullanarak mimari bir konsept görseli üretmeye yönelik temel bir akış sunuyor. Model seçimini, prompt hazırlamayı, örnek bir Python isteğini ve oluşan görseli değerlendirme adımlarını ele alıyor. Amaç, uygulama projesine ait teknik çizimleri ya da ölçülü bir modeli otomatik olarak üretmek değil; fikir geliştirme ve görsel araştırma aşamalarında kullanılabilecek bir konsept görseli hazırlamak.

Nano Banana, Google’ın Gemini içindeki görsel üretme ve görseller üzerinde konuşmalı düzenleme yeteneklerinin adı. Gemini API dokümanında Nano Banana 2.1, yüksek verimlilik odaklı güncel görsel üretim ve düzenleme modeli olarak tanımlanıyor. Model kimliği gemini-nano-banana-2.1. Şirketin açıklamasına göre önceki Nano Banana 2 sürümüne kıyasla görsel kalite, prompt’a bağlılık, çok turlu tutarlılık ve metin oluşturma alanlarında iyileştirmeler içeriyor.

Gereksinimler ve model seçimi

Örneği uygulamak için Gemini API’ye erişim, Python ortamı ve Google’ın google.genai kütüphanesini kullanan bir çalışma düzeni gerekiyor. API istemcisinin kullanılabilir kimlik bilgileriyle çalışması gerekir; kaynak dokümanlarda belirli bir işletim sistemi, bilgisayar donanımı veya kütüphane sürümü şartı belirtilmiyor. Bu nedenle burada belirli bir kurulum komutu ya da sürüm numarası verilmiyor.

Model seçiminde güncel rehberde önerilen kimliği kullanın: gemini-nano-banana-2.1. Doküman, 1K, 2K ve 4K çözünürlük desteği bulunduğunu, varsayılan çözünürlüğün 1K olduğunu bildiriyor. Ayrıca geniş ve panoramik en-boy oranlarında 2K ve 4K çıktılar için iyileştirmelerden söz ediyor. Ancak örnek API akışında çözünürlük ayarını belirleyen bir parametre gösterilmediğinden, aşağıdaki kod böyle bir ayar varmış gibi davranmıyor.

Önemli bir geçiş notu: Google’ın Imagen sayfası, Imagen modellerinin Gemini API’den kaldırıldığını ve görsel üretimi için Nano Banana’ya geçilmesi gerektiğini belirtiyor. Eski Imagen model adlarına ve generate_images yöntemine bağlı bir iş akışı kullanılıyorsa, güncel dokümanları kontrol edip yeni model ve API yöntemlerine göre uyarlama yapılmalı. Aşağıdaki örnek, Nano Banana 2.1 için görsel üretim dokümanında gösterilen interactions.create yaklaşımını izliyor.

Adım adım görsel üretimi

1. Görselin amacını belirleyin

Önce üretilecek görselin tasarım sürecindeki rolünü tanımlayın: kütle çalışması mı, malzeme araştırması mı, yoksa iç mekân atmosferi mi? Prompt’ta mekân türü, kamera bakışı, ışık, malzemeler ve kadrajı açıkça yazın. Bir konsept görselinin ölçülü çizim veya doğrulanmış yapı detayı olmadığını göz önünde bulundurun.

2. İlk prompt’u hazırlayın

Aşağıdaki örnek, çağdaş bir konut avlusu için kurgulanmış özgün bir prompt’tur. Görsel dilini ve kadrajı tarif eder; belirli bir mimari standarda uygunluk iddiası taşımaz.

Create a photorealistic architectural concept image of a compact contemporary courtyard house, viewed from the garden at eye level. Show a shaded timber terrace, pale mineral plaster walls, large sliding glass doors, a small reflecting pool, and restrained native planting. Soft overcast daylight, calm material palette, realistic proportions, clear spatial depth, no people, no signage.

İlk üretimi fikir araştırması olarak değerlendirin. Sonuçta mekânın ana ilişkileri, malzeme dengesi ve ışık hissi incelenebilir; görseldeki ölçüler ya da yapısal çözümler tasarım doğrulaması yerine geçmez.

3. Python üzerinden isteği gönderin

Prompt metnini prompt.txt adlı bir dosyaya kaydedin. Aşağıdaki örnek dosyayı okur, Nano Banana 2.1’e gönderir ve yanıttaki görsel verisini generated_image.png adıyla kaydeder. Bu kullanım, dokümandaki Python örneğinin temel yapısını izler.

from google import genai
import base64

client = genai.Client()

with open("prompt.txt", "r", encoding="utf-8") as prompt_file:
    prompt = prompt_file.read()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-nano-banana-2.1",
    input=prompt,
)

with open("generated_image.png", "wb") as image_file:
    image_file.write(base64.b64decode(interaction.output_image.data))

İstek tamamlandığında örnekte interaction.output_image.data alanı Base64 kodlu görsel verisi olarak çözülüyor. Dokümanda daha karmaşık, metin ve görsellerin iç içe geçtiği çıktılar için kolaylık sağlayan tekil çıktı alanlarının bütün parçaları göstermeyebileceği de belirtiliyor. Bu rehberdeki tek görselli basit akış, o karmaşık senaryolardan ayrı tutuluyor.

4. Sonucu tasarım hedefiyle karşılaştırın

Görseli açıp prompt’ta tarif edilen temel unsurların bulunup bulunmadığını kontrol edin. Örneğin avlu, teras, havuz ve malzeme hissi görünür olmalı. Beklenen ilişki kurulmadıysa tüm prompt’u baştan yazmak yerine, bir sonraki istekte tek bir unsuru netleştirin: kamera yüksekliği, gölge yoğunluğu veya malzeme tanımı gibi. Bu, revizyonların hangi tariften kaynaklandığını takip etmeyi kolaylaştırır.

5. İç mekân için ayrı bir deneme yapın

İç mekân konsepti araştırılırken oda işlevini, bakış yönünü ve ışık kaynağını açıkça belirtin. İkinci örnek, aynı üretim yaklaşımını bir oturma alanına taşır.

Create a photorealistic interior design concept for a quiet reading lounge in a small urban apartment. Show a built-in oak bookcase, a low linen sofa, a compact reading chair beside a tall window, warm neutral finishes, and soft indirect daylight. Frame the room from the entrance so the seating layout and circulation are easy to read. Natural textures, balanced exposure, no people, no text.

Bu prompt, mobilya yerleşimi ve atmosfer üzerine erken aşama fikir üretmek için kullanılabilir. Oluşan görüntüyü proje çizimleriyle karşılaştırmadan ölçü, erişilebilirlik veya uygulanabilirlik kararı vermeyin.

Sık yapılan hatalar

• Bir prompt’a çok fazla hedef yüklemek: Çok sayıda mekân, malzeme ve kamera talebi birbirini gölgeleyebilir. İlk denemeyi tek bir ana tasarım fikriyle sınırlayın.

• Konsept görselini teknik çıktı gibi yorumlamak: API dokümanları görsel üretimi ve düzenlemeyi anlatıyor; üretilen görselin ölçülü plan ya da yapı detayı olduğuna dair bir iddia sunmuyor.

• Eski Imagen akışını sürdürmek: Google, Imagen modellerinin artık Gemini API’de kullanılamadığını belirtiyor. Eski entegrasyonları yeni dokümanlarla karşılaştırın.

• Çözünürlük ayarını varsaymak: Belgelenen çıktılar 1K, 2K ve 4K seçeneklerini kapsıyor; varsayılan 1K. Ancak burada gösterilen kısa kod örneği çözünürlük parametresi içermiyor.

• Referans görsellerin kullanım hakkını atlamak: Görsel yükleyerek düzenleme yapılacaksa yüklenen görseller üzerinde gerekli hakların bulunması gerektiği Google’ın rehberinde hatırlatılıyor.

Mimarlık ve görselleştirme iş akışında yeri

Nano Banana 2.1, mimarlık ofisleri ve öğrenciler için özellikle erken konsept aşamasında malzeme, ışık ve mekânsal atmosfer seçeneklerini hızlıca araştırmaya yardımcı olabilir. API üzerinden çalışmak, tekrarlanabilir bir üretim akışını kendi araçlarına bağlamak isteyen teknik ekipler için anlamlı olabilir. Model; metin ve görsel girdileri kabul ediyor, görsel üretebiliyor ve arama temellendirmesi desteği sunuyor. Model dokümanında çoklu görsel birleştirme için en fazla 14 referans görsel, karakter tutarlılığı için en fazla 4 karakter ve nesne sadakati için en fazla 10 nesne bilgisi de veriliyor. Bunlar bir mimari sahnenin teknik doğruluğunu garanti etmez; ofislerin referanslı denemelerde sınırları test etmesi gerekir.

Donanım tarafında kaynaklar özel bir yerel GPU şartı bildirmiyor; rehber API kullanımını anlatıyor. Kullanım maliyeti ve lisans koşulları ise incelenen sayfalarda belirtilmediğinden, düzenli üretime geçmeden önce API ve hizmet koşulları ayrıca kontrol edilmeli. Görsel düzenleme için yüklenen referansların kullanım hakkı da gözetilmeli. Sonuçları sunum ve tasarım araştırmasında değerlendirin; uygulama kararlarını ölçülü proje dokümanları ve uzman kontrolüyle doğrulayın.

Sonraki adımlar

İlk denemeden sonra aynı mekânı farklı ışık ve malzeme tarifleriyle üretin; her denemede prompt’ta değiştirdiğiniz unsuru not edin. Referans görselle düzenleme akışını kullanacaksanız önce görselin kullanım hakkını doğrulayın. Daha ileri entegrasyon için Google’ın görsel üretim ve model dokümanlarında güncel API örneklerini, desteklenen girdileri ve model özelliklerini inceleyin. API davranışı ve erişim koşulları değişebileceğinden, üretim ortamında kullanmadan önce güncel belgeler esas alınmalı.

Kaynak ve lisans

Bu rehber, Google’ın Gemini API görsel üretim rehberi, Nano Banana 2.1 model sayfası ve Imagen geçiş dokümanındaki bilgilere dayanarak Türkçeye uyarlanmıştır. Kaynak sayfalar CC BY 4.0 lisanslıdır. Prompt örnekleri bu rehber için özgün olarak hazırlanmıştır; kaynaklardaki prompt’lar kopyalanmamıştır.