Nano Banana Pro Edit

Редактирование изображений по текстовой инструкции. Можно добавить до 14 изображений для редактирования или референса.

Запрос

Исходные изображения

До 14 файлов JPEG, PNG или WebP Выберите файл с диска или перетащите сюда

Готово: 1

Промпт

Соотношение сторон

Разрешение

1K 2K 4K

Формат

PNG JPEG

О модели Nano Banana Pro Edit

Обзор

Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) представлена Google DeepMind в ноябре 2025 года: официальный анонс опубликован 20 ноября 2025. Эта модель ориентирована на редактирование изображений по текстовой инструкции с одним или несколькими входными изображениями: замена объектов, локальные правки, перенос стиля, композитинг по референсам, правка текста в макетах и подготовка визуальных материалов. В линейке Nano Banana Pro выделяется как более профессиональный вариант по сравнению с Gemini 2.5 Flash Image: он опирается на рассуждение Gemini 3, лучше работает с реальными знаниями, сложной композицией, читаемым многоязычным текстом, несколькими референсами и высоким разрешением. Главное: модель сильна в точных, хорошо описанных правках и сложных материалах, но для стабильного результата важно явно указать, что менять и что сохранять, а длинные цепочки итераций лучше разбивать на отдельные контролируемые шаги.

Сильные стороны

Критерий	Оценка	Комментарий
Текст и типографика		Одна из сильнейших сторон модели: Nano Banana Pro особенно хорошо работает с читаемым текстом, плакатами, схемами, локализацией и типографикой; небольшие риски остаются на длинной кириллице и сложной многострочной вёрстке.
Соответствие запросу		Очень хорошо следует запросу и понимает естественные инструкции для редактирования без масок; оценка чуть снижена только из-за возможной потери второстепенных условий в перегруженных промптах.
Точность локальной правки		Очень сильна в локальной правке по естественному языку: может заменить объект, фон, цвет, текстуру или элемент сцены без ручных масок; редкие промахи бывают при слишком неоднозначной области изменения.
Качество отдельного кадра		Даёт очень сильное качество кадра: высокая детализация, чистый свет, хорошие материалы и фотореализм; оценка чуть снижена только из-за того, что при сложных правках возможны локальные артефакты.
Согласованность персонажа и объекта		Сильно сохраняет идентичность персонажей, продуктов и объектов при редактировании; небольшое снижение из-за того, что в длинных сериях правок или при сильной смене сцены возможен дрейф узнаваемых признаков.
Эстетика и композиция		Хорошо удерживает эстетику и композицию даже после правок: результат часто выглядит как законченный рекламный, продуктовый или журнальный кадр; небольшое снижение из-за редких композиционных перестроек.
Композиционное рассуждение		Сильное композиционное рассуждение: модель хорошо связывает объекты, свойства, пространственные отношения и смысл сцены; редкие ошибки возможны при сложном счёте и множестве пересекающихся условий.

Сценари использования (use cases)

Точечное редактирование 98/100 Один из главных сценариев использования для операции редактирования: добавление, удаление или замена объекта в части кадра по текстовой инструкции с сохранением остальной сцены. Nano Banana Pro Edit особенно хорошо подходит для смыслового редактирования без ручной маски, когда модель должна понять объект, свет, перспективу и контекст.
Композитинг по референсам 98/100 Очень сильный сценарий использования: модель поддерживает композицию из нескольких изображений и может собирать итоговый кадр из нескольких референсов, сохраняя людей, объекты, стиль и общую композицию. Это один из наиболее естественных сценариев для Nano Banana Pro Edit.
Перевод текста в изображении 95/100 Один из лучших сценариев использования модели благодаря сильной работе с текстом внутри изображения и мультиязычной локализации. Хорошо подходит для перевода постеров, упаковок, рекламных макетов и карточек без полной ручной пересборки визуала.
Консистентный персонаж 93/100 Сильный сценарий использования, поскольку операция редактирования умеет работать с референсами и сохранять сходство персонажей или людей при изменении сцены, одежды, ракурса или окружения. Не идеально на 100%, но заметно полезнее обычного Text-to-Image.
Изменение освещения (AI relighting) 91/100 Очень подходящий сценарий использования: цветокоррекция, изменение света, настроения, времени суток и глубины резкости прямо заявлены среди сильных возможностей модели. Особенно полезно для маркетинговых, интерьерных и портретных изображений.
Перенос стиля 91/100 Модель хорошо подходит для переноса визуального языка референса: палитры, фактуры, художественной техники, освещения и общего настроения. Это сильнее, чем простой Text-to-Image, потому что Edit-режим может использовать входные изображения как визуальные ориентиры.
Замена фона 89/100 Очень подходящий сценарий для редактирования изображений: можно сохранить объект или человека и заменить фон, сцену или окружение по описанию. Хорошо подходит для интернет-магазинов, портретов, рекламных материалов и социальных креативов.

Ограничения и недостатки

При редактировании модель не всегда точно сохраняет исходный объект или идентичность. Даже сильный edit-режим может изменить лицо, пропорции, форму товара, материал, логотип, интерьер, позу или ключевые детали референса. Чем радикальнее правка и чем больше требований в промпте, тем выше риск, что результат станет красивым, но уже не тем же объектом.
Много референсов помогают, но могут смешивать роли, стили и атрибуты. Операция принимает до 14 изображений, однако большое количество входов усложняет контроль. Модель может перенести лишние детали, перепутать главный объект, склеить разные стили, заменить цвет, материал или аксессуары, а также ослабить сходство с нужным референсом.
Правки без масок не дают пиксельной точности на краях и сложных материалах. Текстовая инструкция удобна, но она хуже контролирует волосы, мех, стекло, прозрачность, отражения, контактные тени, мелкие украшения, контуры товара и пересечения объектов. Для ретуши, product-фото, недвижимости и beauty-задач результат нужно проверять в увеличении.
Длинные цепочки edit-правок накапливают дрейф и ухудшают детали. После нескольких последовательных изменений могут портиться кожа, ткань, текстуры, освещение, фон, мелкие элементы и сходство с исходником. Для важных серий лучше возвращаться к базовому изображению, делать короткие итерации и сравнивать каждый результат с референсом.
Текст, логотипы, упаковка, UI и мелкие подписи остаются зоной риска. Модель может редактировать надписи и графические элементы, но длинные названия, кириллица, таблицы, юридические блоки, штрихкоды, интерфейсные сетки и точные бренд-детали могут искажаться. Для финальной рекламы, упаковки и экранов нужна ручная проверка.
4K-редактирование дороже, медленнее и чаще требует ретраев. Повышение разрешения полезно для деталей, но увеличивает время ожидания, нагрузку и стоимость. В тяжёлых задачах возможны очереди, временные сбои, неудачные генерации и ситуации, когда результат приходится повторять с более простым промптом или меньшим разрешением.
Результат остаётся растровым файлом, а не редактируемым макетом или точной производственной схемой. PNG/JPEG может выглядеть качественно, но не содержит слои, векторные контуры, гарантированный alpha-канал, точные размеры, CAD-геометрию или структуру дизайн-макета. Для печати, планировок, интерфейсов, прозрачных вырезок и производственных задач часто нужен постпроцессинг.

Примеры промптов

Советы

Явно укажите, что должно остаться без изменений — стиль, свет и композицию. Для точечного редактирования Google рекомендует смысловое маскирование через текст: сначала зафиксировать неизменяемые элементы, затем одну правку. Так меньше «уплывает» фон и ракурс.
Формулируйте правку прямо и конкретно: что именно изменить в кадре. В инструкциях по редактированию Nano Banana Pro ориентируется на короткие команды вроде «заменить галстук на зелёный» или «убрать машину на фоне», а не на общие пожелания «улучшить фото».
При нескольких изображениях назначьте роль каждому референсу в промпте. Руководство Google рекомендует явно указывать, какое фото — база, какое — объект, стиль или поза; иначе модель смешивает черты сцены и персонажа.
Не запрашивайте за один раз несколько крупных несвязанных изменений. Пересвет, смена фона и добавление объекта в одном промпте повышают риск дрейфа композиции и персонажа. Надёжнее одна цель на запрос, затем уточнение.
Не полагайтесь на автоматический формат кадра при нескольких референсах с разными пропорциями. При разном соотношении сторон у входов модель может взять формат последнего изображения. Задайте нужное соотношение в поле «Соотношение сторон» (aspect_ratio), если важен конкретный кадр.

FAQ

Когда выбирать Nano Banana Pro Edit, а не более быстрый Nano Banana 2?

Выбирайте Nano Banana Pro Edit, когда важны сложные правки, точное следование инструкции, читаемый текст в изображении, инфографика, брендовые макеты или работа с несколькими референсами. Более быстрые варианты Nano Banana лучше подходят для массовых простых правок, быстрых черновиков и задач, где скорость важнее максимальной детализации.

Сколько изображений можно загрузить и как лучше использовать референсы?

Nano Banana Pro Edit поддерживает до 14 входных изображений в одном запросе. Лучше явно описывать роль каждого референса: какой файл отвечает за персонажа, какой за стиль, фон, предмет или композицию. Для людей и персонажей стоит просить сохранить внешность и указывать, какие элементы можно менять, а какие должны остаться неизменными.

Как написать промпт, чтобы модель изменила только нужную часть изображения?

Пишите инструкцию как задачу редактирования: что именно изменить, что сохранить, где находится объект и какой результат нужен. Для точных локальных правок добавляйте ограничения вроде «сохрани лицо, позу, композицию и освещение» или «замени только фон». Чем яснее разделены изменяемые и неизменяемые элементы, тем меньше шанс, что модель перестроит лишние детали.

Что лучше менять: соотношение сторон, разрешение или оба параметра?

Соотношение сторон задаёт формат кадра, например квадрат, вертикальный постер или широкий баннер. Разрешение задаёт детализацию результата: 1K быстрее и легче, 2K подходит для большинства готовых материалов, 4K стоит выбирать для мелкого текста, макетов и изображений, где важна высокая детализация. Если нужен конкретный формат для публикации, задавайте и соотношение сторон, и разрешение, а в промпте дополнительно опишите композицию под этот кадр.

Будет ли результат помечен как AI-изображение?

Google указывает, что сгенерированные изображения получают маркировку SynthID для прозрачности происхождения. Видимая отметка зависит от поверхности, через которую используется модель, но сама модель рассчитана на маркировку ИИ-контента. Это не влияет на творческую инструкцию, но важно учитывать при публикации и передаче результата дальше.

Цены

Цена при активной подписке

Стоимость необязательной подписки 299 ₽/месяц Подробнее

API

Инструкция ниже является выдержкой из документации.

Параметры

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

Параметр	Тип	Обязательный	По умолчанию	Допустимые значения	Описание
`images`	`array[string]`	Да	—	1–14 элементов	Добавьте изображения, которые нужно изменить или использовать как референсы. Выберите файл с диска или перетащите сюда Передайте массив HTTPS-ссылок.
`prompt`	`string`	Да	—	длина 1–4000 символов	Опишите, что нужно изменить и что сохранить: объект, фон, стиль, свет или композицию.
`aspect_ratio`	`string`	Нет	—	1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9	Формат кадра выходного изображения.
`resolution`	`string`	Нет	`1k`	1k, 2k, 4k	Выберите качество выходного изображения: 1K, 2K или 4K.
`output_format`	`string`	Нет	`png`	png, jpeg	PNG лучше сохраняет качество, JPEG обычно дает меньший размер файла.

Запрос

Асинхронный запуск: POST https://api.flixa.io/v1/image/nano-banana-pro/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-pro/edit" \
  -H "Authorization: Bearer $FLIXA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "images": [
    "https://uploads.flixa.io/media/f7138fe97f9210f2e2f155a01584bba5b810b253b068b6c43681018a5b580b52.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": "2k",
  "aspect_ratio": "16:9",
  "output_format": "jpeg"
}'

import json
import os
import requests

url = "https://api.flixa.io/v1/image/nano-banana-pro/edit"
payload = json.loads({"aspect_ratio": "16:9", "images": ["https://uploads.flixa.io/media/f7138fe97f9210f2e2f155a01584bba5b810b253b068b6c43681018a5b580b52.jpg"], "output_format": "jpeg", "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": "2k"})

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-pro/edit",
  {
    method: "POST",
    headers: {
      Authorization: `Bearer ${process.env.FLIXA_API_KEY}`,
      "Content-Type": "application/json",
    },
    body: JSON.stringify({"aspect_ratio": "16:9", "images": ["https://uploads.flixa.io/media/f7138fe97f9210f2e2f155a01584bba5b810b253b068b6c43681018a5b580b52.jpg"], "output_format": "jpeg", "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": "2k"}),
  }
);

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"

Nano Banana Pro Edit

Другие демо генерации

О модели Nano Banana Pro Edit

Обзор

Сильные стороны

Сценари использования (use cases)

Ограничения и недостатки

Примеры промптов

Советы

FAQ

Цены

API

Параметры

Запрос

Пример ответа

Поллинг

Другие операции Nano Banana Pro

Nano Banana Pro Text to Image

Nano Banana Pro Text to Image Ultra

Nano Banana Pro Edit Ultra

Image to image

Nano Banana 2 Edit Fast

Nano Banana 2 Edit

GPT Image 2 Edit

FLUX.2 Pro Edit

FLUX.2 Max Edit

FLUX.2 Flash Edit