Создание интерьерных изображений с Nano Banana 2.1: пошаговое руководство по промптам

В этом руководстве рассмотрим, как с помощью Nano Banana 2.1 через Gemini API создавать концептуальные изображения интерьеров и редактировать референсные изображения текстовыми запросами. В промптах мы будем чётко указывать тип пространства, ракурс, материалы, освещение и требования к результату. Примеры подготовлены для архитектуры и дизайна интерьеров; результаты следует рассматривать как помощь в визуальном поиске и разработке идей, а не как замену проектным решениям или техническим чертежам.

Требования и выбор модели

В исходной документации Nano Banana 2.1 представлена в Gemini API под идентификатором модели gemini-nano-banana-2.1. Google описывает её как высокоэффективную модель для генерации изображений и диалогового редактирования и указывает, что она работает с разрешениями 1K, 2K и 4K. Для новых проектов рекомендуется использовать эту модель. В документации также указаны Nano Banana 2 Lite — для более быстрой генерации и масштабирования, Nano Banana Pro — для более сложных задач с изображениями, а также Nano Banana 2 предыдущего поколения.

В примерах используется Gemini API. В официальной документации приведены пример Python-клиента google.genai и способ сохранения данных изображения в файл; в примере для REST ключ API используется через переменную GEMINI_API_KEY. Поскольку в этом руководстве не рассматриваются установка SDK или создание аккаунта, сведения о доступе и аутентификации следует искать в документации API. В источниках не указаны цены или требования к оборудованию локального компьютера.

Загружайте в качестве референсов только изображения, на использование которых у вас есть права. В документации сказано, что все созданные изображения содержат водяной знак SynthID. Кроме того, необходимо отдельно проверять, подходит ли сгенерированное изображение для презентации проекта или других целей.

Пошагово: превращаем описание интерьера в промпт

1. Сначала опишите сцену и ракурс. Вместо общего выражения вроде «современный интерьер» укажите, что это за пространство, с какого ракурса оно показано и для какой цели создаётся изображение. Соберите несколько требований в одном коротком тексте; на первой итерации сосредоточьтесь на базовой композиции, а не пытайтесь учесть каждую мелочь.

Create a calm editorial interior image of a compact reading room in a contemporary apartment. Show the full seating area from a clear eye-level viewpoint, with a built-in bookshelf on the back wall and a large window on the left. Keep the composition uncluttered and make the room feel quiet and lived-in.

В этом примере описаны тип пространства, ракурс и расположение основных элементов. Если в первом результате композиция отличается от ожидаемой, не переписывайте весь бриф: в следующем запросе укажите только нужную поправку к ракурсу или конкретному элементу.

2. Отдельно опишите материалы и освещение. Объясните в промпте, как должны выглядеть поверхности и как свет должен распространяться по пространству. Исходная документация рекомендует давать при генерации изображений чёткие и конкретные инструкции. Поэтому вместо расплывчатых эпитетов вроде «пусть будет реалистично» описывайте желаемые визуальные свойства.

Create an interior concept image of a small apartment kitchen with pale oak cabinet fronts, a light stone countertop, and matte metal details. Soft morning light enters from a side window and falls across the counter. Use restrained colors, subtle surface texture, and balanced shadows; keep the room practical rather than decorative.

В этом запросе материалы, освещение и общая атмосфера объединены в описании одной сцены. Если модель неверно передала какой-либо материал, уточните в следующем запросе только его. Прежде чем превращать результат в проектное решение, сверьте его с брифом.

3. Отправьте запрос на генерацию изображения через API. В приведённом ниже примере используется сценарий из официальной документации для Python: текстовый запрос передаётся выбранной модели, а полученные данные изображения декодируются и записываются в файл. Присвойте переменной prompt один из примеров выше или собственный текст.

from google import genai
import base64

client = genai.Client()
prompt = "Create an interior concept image of a small apartment kitchen with pale oak cabinets and soft morning light."
interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-nano-banana-2.1",
    input=prompt,
)

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

Пример основан на идентификаторе модели из документации и способе доступа к данным изображения через interaction.output_image. Для запуска необходимо настроить клиент и доступ к API; инструкции по установке и аутентификации см. в официальной документации API.

4. Отредактируйте существующее изображение, используя его как референс. Gemini API принимает на вход текст вместе с изображением. Согласно исходной документации, этот способ можно использовать, чтобы добавлять или удалять элементы, менять стиль или корректировать цвет. Приведённый ниже запрос отправьте вместе с изображением интерьера, на использование которого у вас есть права.

Using the supplied interior image as the reference, change the wall color to a warm off-white and remove the small decorative objects from the shelf. Keep the room layout, furniture positions, and viewpoint unchanged. Do not add new furniture.

Здесь чётко разделены требуемые изменения и элементы, которые нужно сохранить. Если нужная правка не выполнена или появились другие нежелательные отличия, в следующем запросе сузьте задачу и сосредоточьтесь на одном изменении. В документации упоминается многоэтапное редактирование, однако она не гарантирует, что в любом случае конкретная геометрия останется неизменной.

5. Проверьте результат и повторите запрос при необходимости. Работа над промптами — это процесс проб и улучшений. Проверьте композицию, внешний вид материалов, освещение и соответствие брифу. Точно укажите, что нужно исправить: например, «не меняй расположение окна» или «сохрани более светлый каменный вид поверхности столешницы». Если не добавлять в промпт детали, которые не нужны, контролировать результат будет проще.

Типичные ошибки

• Слишком общий запрос: Если не указать тип пространства, ракурс или основные материалы, результат может не соответствовать задуманному направлению дизайна. Разделите описание на сцену, внешний вид и визуальные свойства.

• Слишком много изменений за одну итерацию: Когда одновременно запрашивается несколько правок, бывает трудно понять, какая из них повлияла на результат. Сначала проверьте самое важное изменение, затем изучите результат и продолжайте.

• Игнорирование прав на референсное изображение: За наличие необходимых прав на загружаемые изображения отвечает пользователь. В исходной документации содержится предупреждение о загрузке материалов, на которые у пользователя нет прав.

• Восприятие результата как подтверждения технической точности: Описанные в руководстве возможности API связаны с генерацией и редактированием изображений. В источниках нет сведений о том, что сгенерированное изображение проверено на точность размеров, свойства материалов или деталей реализации.

• Предположения о цене и разрешении: В документации перечислены варианты моделей и разрешения 1K, 2K и 4K, но в этом руководстве не приводятся цены. Отдельно проверьте условия использования API и подходящий для проекта вариант разрешения.

Что дальше: рабочий процесс в архитектуре и визуализации

Архитекторы и дизайнеры интерьеров могут использовать этот процесс на раннем этапе концепции, чтобы создавать разные варианты атмосферы, или исследовать цветовые и стилевые вариации существующего изображения. Для команд визуализации преобразование письменного брифа в разные визуальные направления и ограниченное редактирование референсного изображения также могут стать полезной частью рабочего процесса. Однако в источниках не упоминается прямая интеграция с конкретным 3D-софтом или возможность импортировать геометрию сцены, поэтому не следует рассматривать результат как файл, заменяющий 3D-сцену.

Перед началом работы уточните, какая модель выбрана, есть ли доступ к API, какое разрешение будет у результата и имеются ли права на использование изображений. При подготовке презентации также следует учитывать, что Nano Banana 2.1 доступна в API как модель, а сгенерированные изображения содержат SynthID. Сопоставляйте результаты с требованиями проекта и не представляйте визуальные свойства, описанные в промпте, как технические характеристики, подтверждённые проектными данными.

Источник и лицензия

Это руководство адаптировано на турецкий язык по материалам Google Gemini API «Nano Banana image generation» и «Prompt design strategies». Оба источника опубликованы по лицензии CC BY 4.0. Примеры промптов для архитектуры и интерьеров подготовлены специально для этого руководства.