Nano Banana 2 Edit

Обзор

Nano Banana 2 Edit — основной эндпоинт Image-to-Image линейки Google Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image). Модель представлена 26 февраля 2026 года. Эндпоинт предназначен для редактирования готовых изображений по текстовому описанию: смена сцены и стиля, ретушь, локализация текста, перенос объектов и работа с несколькими референсами. Поддерживает до 14 входных изображений, разрешения от 0.5K до 4K, широкий набор пропорций и необязательный поиск информации или изображений в сети для актуальных визуальных деталей. Среди родственных моделей Nano Banana 2 Edit — универсальный режим правок с полным диапазоном разрешений и опциями веб-поиска. Edit Fast ориентирован на быстрые итерации в 2K/4K; варианты Text-to-Image генерируют кадр с нуля, а Nano Banana Pro Edit решает более сложные профессиональные задачи с рассуждением. Важное: модель сочетает возможности уровня Pro — согласованность объекта, точный текст, знание о мире — с Flash-скоростью. Для точных правок явно указывайте, что сохранять неизменным; при реставрации избегайте расплывчатых команд вроде «улучши», иначе результат может отклониться от исходника.

Сильные стороны

Сценари использования (use cases)

Ограничения и недостатки

Примеры промптов

Советы

• При нескольких референсах назначьте роль каждому изображению в промпте. Официальный паттерн Google для редактирования по нескольким изображениям: «возьмите платье из первого изображения и наденьте на модель со второго». Nano Banana 2 Edit принимает до 14 референсов — без явных ролей (база, объект, стиль, поза) модель смешивает черты сцены и персонажа.
• Для точечной правки используйте формулу: «изменить только X — остальное оставить без изменений». Google называет это смысловым маскированием через текст. Пример из документации: «измените только синий диван на кожаный Честерфилд; комнату, подушки и освещение не трогайте». Так работают замена фона, локальные правки и ретушь товара.
• Для правки текста на изображении укажите точную фразу в кавычках и что перевести или заменить. NB2 Edit умеет менять и локализовать надписи, сохраняя вёрстку: «переведите весь текст на японский, бренд "NovaSphere" не меняйте». Дословная формулировка в кавычках даёт предсказуемый результат для постеров, упаковки и рекламных макетов.
• Не запрашивайте за один раз несколько крупных несвязанных изменений. Google рекомендует диалоговое редактирование: одна правка → результат как новый исходник → следующая. Пересвет + смена фона + новый объект в одном промпте повышают риск дрейфа композиции, идентичности и освещения.
• Не просите просто «улучшить» или «сделать чётче» — перечислите, что нельзя менять в исходном кадре. Общие команды вроде «улучшите качество» могут перерисовать детали, изменить текстуру и композицию. Для реставрации и апскейла явно зафиксируйте: «сохраните лицо, композицию, текст на упаковке и освещение; улучшите только резкость или шум».

FAQ

Цены

Параметры

Поля тела JSON-запроса, которые используются в Playground и доступны для настройки через API. Порядок совпадает с формой на странице.

Запрос

Асинхронный запуск: POST https://api.flixa.io/v1/image/nano-banana-2/edit с заголовком Authorization: Bearer $FLIXA_API_KEY и телом JSON. Ниже — пример с полями из Playground.

curl -X POST "https://api.flixa.io/v1/image/nano-banana-2/edit" \
  -H "Authorization: Bearer $FLIXA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "images": [
    "https://uploads.flixa.io/media/f77f6657454d32c085460698e8a8c828457d9957f00df6ea406ba2b477048f09.jpg"
  ],
  "prompt": "Превратите это фото товара в премиальную студийную рекламу: мягкий кинематографический свет, чистый бежевый фон, лёгкие тени, реалистичные отражения и эстетика люксового бренда.",
  "resolution": "1k",
  "aspect_ratio": "3:4",
  "output_format": "png",
  "enable_web_search": false,
  "enable_image_search": false
}'

import json
import os
import requests

url = "https://api.flixa.io/v1/image/nano-banana-2/edit"
payload = json.loads({"aspect_ratio": "3:4", "enable_image_search": false, "enable_web_search": false, "images": ["https://uploads.flixa.io/media/f77f6657454d32c085460698e8a8c828457d9957f00df6ea406ba2b477048f09.jpg"], "output_format": "png", "prompt": "\u041f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0444\u043e\u0442\u043e \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u043c\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0443\u0434\u0438\u0439\u043d\u0443\u044e \u0440\u0435\u043a\u043b\u0430\u043c\u0443: \u043c\u044f\u0433\u043a\u0438\u0439 \u043a\u0438\u043d\u0435\u043c\u0430\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0441\u0432\u0435\u0442, \u0447\u0438\u0441\u0442\u044b\u0439 \u0431\u0435\u0436\u0435\u0432\u044b\u0439 \u0444\u043e\u043d, \u043b\u0451\u0433\u043a\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043d\u0438, \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u044d\u0441\u0442\u0435\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043b\u044e\u043a\u0441\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0431\u0440\u0435\u043d\u0434\u0430.", "resolution": "1k"})

response = requests.post(
    url,
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['FLIXA_API_KEY']}"},
    json=payload,
    timeout=120,
)
print(response.json())

const response = await fetch(
  "https://api.flixa.io/v1/image/nano-banana-2/edit",
  {
    method: "POST",
    headers: {
      Authorization: `Bearer ${process.env.FLIXA_API_KEY}`,
      "Content-Type": "application/json",
    },
    body: JSON.stringify({"aspect_ratio": "3:4", "enable_image_search": false, "enable_web_search": false, "images": ["https://uploads.flixa.io/media/f77f6657454d32c085460698e8a8c828457d9957f00df6ea406ba2b477048f09.jpg"], "output_format": "png", "prompt": "\u041f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0444\u043e\u0442\u043e \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u043c\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0443\u0434\u0438\u0439\u043d\u0443\u044e \u0440\u0435\u043a\u043b\u0430\u043c\u0443: \u043c\u044f\u0433\u043a\u0438\u0439 \u043a\u0438\u043d\u0435\u043c\u0430\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0441\u0432\u0435\u0442, \u0447\u0438\u0441\u0442\u044b\u0439 \u0431\u0435\u0436\u0435\u0432\u044b\u0439 \u0444\u043e\u043d, \u043b\u0451\u0433\u043a\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043d\u0438, \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u044d\u0441\u0442\u0435\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043b\u044e\u043a\u0441\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0431\u0440\u0435\u043d\u0434\u0430.", "resolution": "1k"}),
  }
);

console.log(await response.json());

Пример ответа

Сразу после POST приходит объект с идентификатором задачи и статусом (queued или processing). Готовый результат — в поле outputs после завершения.

{
  "id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "status": "queued",
  "created_at": "2026-05-22T12:00:00Z"
}

После успешного завершения:

{
  "id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "status": "completed",
  "outputs": [
    { "url": "https://storage.example/result.png", "type": "image" }
  ]
}

Поллинг

Пока задача в работе, опрашивайте GET https://api.flixa.io/v1/predictions/{id}/result с тем же API-ключом. Рекомендуемый интервал — 1–2 секунды; остановитесь при completed, failed или cancelled.

• queued / processing — продолжайте опрос.
• completed — заберите URL из outputs.
• failed — смотрите error в теле ответа.

curl "https://api.flixa.io/v1/predictions/{id}/result" \
  -H "Authorization: Bearer $FLIXA_API_KEY"