google/nano-banana-pro/text-to-image

Nano Banana Pro is the next-generation Nano Banana image model, delivering sharper detail, richer color control, and faster diffusion for production-ready visuals.

TEXT-TO-IMAGENEW
Nano Banana Pro Text-to-image
Văn bản-Hình ảnh
PRO

Nano Banana Pro is the next-generation Nano Banana image model, delivering sharper detail, richer color control, and faster diffusion for production-ready visuals.

Đầu vào

Đang tải cấu hình tham số...

Đầu ra

Nhàn rỗi
Hình ảnh đã tạo của bạn sẽ xuất hiện ở đây
Cấu hình tham số và nhấp Chạy để bắt đầu tạo

Mỗi lần chạy có giá 0.013. Với $10, bạn có thể chạy khoảng 769 lần.

Bạn có thể tiếp tục với:

Tham số

Ví dụ mã

import requests
import time

# Step 1: Start image generation
generate_url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "google/nano-banana-pro/text-to-image",
    "prompt": "A beautiful landscape with mountains and lake",
    "width": 512,
    "height": 512,
    "steps": 20,
    "guidance_scale": 7.5,
}

generate_response = requests.post(generate_url, headers=headers, json=data)
generate_result = generate_response.json()
prediction_id = generate_result["data"]["id"]

# Step 2: Poll for result
poll_url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"

def check_status():
    while True:
        response = requests.get(poll_url, headers={"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"})
        result = response.json()

        if result["data"]["status"] == "completed":
            print("Generated image:", result["data"]["outputs"][0])
            return result["data"]["outputs"][0]
        elif result["data"]["status"] == "failed":
            raise Exception(result["data"]["error"] or "Generation failed")
        else:
            # Still processing, wait 2 seconds
            time.sleep(2)

image_url = check_status()

Cài đặt

Cài đặt gói cần thiết cho ngôn ngữ lập trình của bạn.

bash
pip install requests

Xác thực

Tất cả các yêu cầu API đều cần xác thực thông qua khóa API. Bạn có thể lấy khóa API từ bảng điều khiển Atlas Cloud.

bash
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

HTTP Headers

python
import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}
Bảo mật khóa API của bạn

Không bao giờ để lộ khóa API trong mã phía máy khách hoặc kho lưu trữ công khai. Thay vào đó, hãy sử dụng biến môi trường hoặc proxy phía máy chủ.

Gửi yêu cầu

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "your-model",
    "prompt": "A beautiful landscape"
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

Gửi yêu cầu

Gửi yêu cầu tạo nội dung bất đồng bộ. API trả về một ID dự đoán mà bạn có thể sử dụng để kiểm tra trạng thái và lấy kết quả.

POST/api/v1/model/generateImage

Nội dung yêu cầu

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}

data = {
    "model": "google/nano-banana-pro/text-to-image",
    "input": {
        "prompt": "A beautiful landscape with mountains and lake"
    }
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()

print(f"Prediction ID: {result['id']}")
print(f"Status: {result['status']}")

Phản hồi

{
  "id": "pred_abc123",
  "status": "processing",
  "model": "model-name",
  "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}

Kiểm tra trạng thái

Truy vấn endpoint dự đoán để kiểm tra trạng thái hiện tại của yêu cầu.

GET/api/v1/model/prediction/{prediction_id}

Ví dụ truy vấn

import requests
import time

prediction_id = "pred_abc123"
url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }

while True:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    result = response.json()
    status = result["data"]["status"]
    print(f"Status: {status}")

    if status in ["completed", "succeeded"]:
        output_url = result["data"]["outputs"][0]
        print(f"Output URL: {output_url}")
        break
    elif status == "failed":
        print(f"Error: {result['data'].get('error', 'Unknown')}")
        break

    time.sleep(3)

Giá trị trạng thái

processingYêu cầu vẫn đang được xử lý.
completedQuá trình tạo đã hoàn tất. Kết quả đầu ra đã sẵn sàng.
succeededQuá trình tạo thành công. Kết quả đầu ra đã sẵn sàng.
failedQuá trình tạo thất bại. Kiểm tra trường lỗi.

Phản hồi hoàn tất

{
  "data": {
    "id": "pred_abc123",
    "status": "completed",
    "outputs": [
      "https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.png"
    ],
    "metrics": {
      "predict_time": 8.3
    },
    "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
    "completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
  }
}

Tải tệp lên

Tải tệp lên bộ nhớ Atlas Cloud và nhận URL mà bạn có thể sử dụng trong các yêu cầu API của mình. Sử dụng multipart/form-data để tải lên.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Ví dụ tải lên

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/uploadMedia"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }

with open("image.png", "rb") as f:
    files = {"file": ("image.png", f, "image/png")}
    response = requests.post(url, headers=headers, files=files)

result = response.json()
download_url = result["data"]["download_url"]
print(f"File URL: {download_url}")

Phản hồi

{
  "data": {
    "download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
    "file_name": "image.png",
    "content_type": "image/png",
    "size": 1024000
  }
}

Input Schema

Các tham số sau được chấp nhận trong nội dung yêu cầu.

Tổng cộng: 0Bắt buộc: 0Tùy chọn: 0

Không có tham số nào.

Ví dụ nội dung yêu cầu

json
{
  "model": "google/nano-banana-pro/text-to-image"
}

Output Schema

API trả về phản hồi dự đoán với các URL đầu ra đã tạo.

idstringrequired
Unique identifier for the prediction.
statusstringrequired
Current status of the prediction.
processingcompletedsucceededfailed
modelstringrequired
The model used for generation.
outputsarray[string]
Array of output URLs. Available when status is "completed".
errorstring
Error message if status is "failed".
metricsobject
Performance metrics.
predict_timenumber
Time taken for image generation in seconds.
created_atstringrequired
ISO 8601 timestamp when the prediction was created.
Format: date-time
completed_atstring
ISO 8601 timestamp when the prediction was completed.
Format: date-time

Ví dụ phản hồi

json
{
  "id": "pred_abc123",
  "status": "completed",
  "model": "model-name",
  "outputs": [
    "https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.png"
  ],
  "metrics": {
    "predict_time": 8.3
  },
  "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
  "completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
}

Atlas Cloud Skills

Atlas Cloud Skills tích hợp hơn 300 mô hình AI trực tiếp vào trợ lý lập trình AI của bạn. Một lệnh để cài đặt, sau đó sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tạo hình ảnh, video và trò chuyện với LLM.

Ứng dụng được hỗ trợ

Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cursor
Windsurf
VS Code
Trae
GitHub Copilot
Cline
Roo Code
Amp
Goose
Replit
40+ ứng dụng được hỗ trợ

Cài đặt

bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Thiết lập khóa API

Lấy khóa API từ bảng điều khiển Atlas Cloud và đặt nó làm biến môi trường.

bash
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

Khả năng

Sau khi cài đặt, bạn có thể sử dụng ngôn ngữ tự nhiên trong trợ lý AI để truy cập tất cả các mô hình Atlas Cloud.

Tạo hình ảnhTạo hình ảnh với các mô hình như Nano Banana 2, Z-Image và nhiều hơn nữa.
Tạo videoTạo video từ văn bản hoặc hình ảnh với Kling, Vidu, Veo, v.v.
Trò chuyện LLMTrò chuyện với Qwen, DeepSeek và các mô hình ngôn ngữ lớn khác.
Tải lên phương tiệnTải tệp cục bộ lên để chỉnh sửa hình ảnh và quy trình chuyển hình ảnh sang video.

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server kết nối IDE của bạn với hơn 300 mô hình AI thông qua Model Context Protocol. Hoạt động với bất kỳ ứng dụng tương thích MCP nào.

Ứng dụng được hỗ trợ

Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cline
Roo Code
100+ ứng dụng được hỗ trợ

Cài đặt

bash
npx -y atlascloud-mcp

Cấu hình

Thêm cấu hình sau vào tệp cài đặt MCP của IDE.

json
{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "atlascloud-mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Công cụ khả dụng

atlas_generate_imageTạo hình ảnh từ mô tả văn bản.
atlas_generate_videoTạo video từ văn bản hoặc hình ảnh.
atlas_chatTrò chuyện với các mô hình ngôn ngữ lớn.
atlas_list_modelsDuyệt hơn 300 mô hình AI khả dụng.
atlas_quick_generateTạo nội dung một bước với tự động chọn mô hình.
atlas_upload_mediaTải tệp cục bộ lên cho quy trình API.

Schema API

Schema không khả dụng

Đăng nhập để xem lịch sử yêu cầu

Bạn cần đăng nhập để truy cập lịch sử yêu cầu mô hình của mình.

Đăng nhập

Seedance 1.5 Pro

TẠO NỘI DUNG NGHE NHÌN GỐC

Âm Thanh và Hình Ảnh, Tất Cả Trong Một Lần Quay

Mô hình AI đột phá của ByteDance tạo ra âm thanh và video đồng bộ hoàn hảo cùng lúc từ một quy trình thống nhất duy nhất. Trải nghiệm tạo nội dung nghe nhìn gốc thực sự với đồng bộ môi chính xác đến mili giây trên hơn 8 ngôn ngữ.

Advanced Image Generation
  • Multi-image fusion technology
  • Character consistency across generations
  • Style-preserving transformations
  • High-resolution output up to 4K
Smart Editing Tools
  • Text-based intelligent editing
  • Object addition and removal
  • Background replacement
  • Style transfer and artistic effects

Prompt Examples & Templates

Explore curated prompt templates to unlock the full potential of Nano Banana AI. Click to copy any prompt and start creating immediately.

Photo to Character Figure
Transform to Figure

Photo to Character Figure

Transform any photo into a realistic character figure with packaging and display
Prompt

turn this photo into a character figure. Behind it, place a box with the character's image printed on it, and a computer showing the Blender modeling process on its screen. In front of the box, add a round plastic base with the character figure standing on it. set the scene indoors if possible

Anime to Cosplay
Anime to Real

Anime to Cosplay

Transform anime illustrations into realistic cosplay photography
Prompt

Generate a highly detailed photo of a girl cosplaying this illustration, at Comiket. Exactly replicate the same pose, body posture, hand gestures, facial expression, and camera framing as in the original illustration. Keep the same angle, perspective, and composition, without any deviation

Person to Action Figure
Photo to Action Figure

Person to Action Figure

Transform people from photos into collectible action figures with custom packaging
Prompt

Transform the the person in the photo into an action figure, styled after [CHARACTER_NAME] from [SOURCE / CONTEXT]. Next to the figure, display the accessories including [ITEM_1], [ITEM_2], and [ITEM_3]. On the top of the toy box, write "[BOX_LABEL_TOP]", and underneath it, "[BOX_LABEL_BOTTOM]". Place the box in a [BACKGROUND_SETTING] environment. Visualize this in a highly realistic way with attention to fine details.

Person to Funko Pop Figure
Photo to Funko Pop

Person to Funko Pop Figure

Transform photos into Funko Pop style collectible figures with custom packaging
Prompt

Transform the person in the photo into the style of a Funko Pop figure packaging box, presented in an isometric perspective. Label the packaging with the title 'ZHOGUE'. Inside the box, showcase the figure based on the person in the photo, accompanied by their essential items (such as cosmetics, bags, or others). Next to the box, also display the actual figure itself outside of the packaging, rendered in a realistic and lifelike style.

Product Design to Photorealistic Render
Design to Reality

Product Design to Photorealistic Render

Transform product design sketches into photorealistic renders
Prompt

turn this illustration of a perfume into a realistic version, Frosted glass bottle with a marble cap

Transform to Q-Version Character
Face Reference Control

Transform to Q-Version Character

Create cartoon characters with face shape reference control
Prompt

Transform the person from image 1 into a Q-version character design based on the face shape from image 2

Building to 3D Architecture Model
Architecture to Model

Building to 3D Architecture Model

Convert architectural photos into detailed physical models
Prompt

convert this photo into a architecture model. Behind the model, there should be a cardboard box with an image of the architecture from the photo on it. There should also be a computer, with the content on the computer screen showing the Blender modeling process of the figurine. In front of the cardboard box, place a cardstock and put the architecture model from the photo I provided on it. I hope the PVC material can be clearly presented. It would be even better if the background is indoors.

Technical Highlights

Performance
Lightning-Fast Generation

Optimized for speed with generation times under 2 seconds for most tasks, making it perfect for real-time applications and rapid prototyping workflows.

Quality
Exceptional Output Quality

Leveraging Google's advanced AI architecture to produce highly detailed, photorealistic images with accurate lighting, textures, and compositions.

Innovation
Novel View Synthesis

Revolutionary 2D-to-3D conversion capabilities enabling creation of multiple viewpoints from a single image, opening new possibilities for content creation.

Hoàn Hảo Cho

📸
Product Photography
🎨
Digital Art Creation
Photo Enhancement
📊
Marketing Visuals
👤
Character Design
👔
Virtual Try-On
📱
Social Media
🔄
Photo Restoration

Why Choose Nano Banana?

🚀
No Setup Required
Start creating immediately without complex configurations or installations
🎯
Precision Control
Fine-tune every aspect of your creation with intuitive text commands
🔄
Consistent Results
Maintain character and style consistency across multiple generations

Thông Số Kỹ Thuật

Model Architecture:Google AI Studio Powered
Processing Speed:< 2 seconds average generation time
Resolution Support:Up to 4096x4096 pixels
Format Support:PNG, JPEG, WebP output formats
Multi-modal Input:Text, Image, and Combined prompts
API Integration:RESTful API with comprehensive documentation

Trải Nghiệm Tạo Nội Dung Nghe Nhìn Gốc

Tham gia cùng các nhà làm phim, nhà quảng cáo và người sáng tạo trên toàn thế giới đang cách mạng hóa việc tạo nội dung video với công nghệ đột phá của Seedance 1.5 Pro.

Free Credits to Start
Instant Access
🌐Works Everywhere

Nano Banana Pro : A state-of-the-art, multimodal reasoning and image generation model by Google DeepMind

Model Card Overview

FieldDescription
Model NameNano Banana Pro (also known as Gemini 3 Pro Image)
DeveloperGoogle DeepMind
Release DateNovember 20, 2025
Model TypeMultimodal Reasoning and Image Generation
Related LinksOfficial Product Page, Model Card (PDF)

Introduction

Nano Banana Pro, officially designated as Gemini 3 Pro Image, represents the next generation in Google's series of highly-capable, natively multimodal models. It is designed for professional asset production, integrating the advanced reasoning capabilities of the Gemini 3 Pro foundation model with a sophisticated image generation engine. The primary goal of Nano Banana Pro is to provide users with studio-quality precision and control, enabling the creation of complex, high-fidelity visuals from textual and image-based prompts. Its core contribution lies in its ability to understand and execute intricate instructions, maintain character and scene consistency, and render legible text directly within generated images, setting a new standard for professional creative workflows.

Key Features & Innovations

Nano Banana Pro introduces several technical breakthroughs that distinguish it from prior models:

  • Superior Text Rendering: The model excels at generating images that contain clear, accurate, and stylistically coherent text, making it ideal for creating posters, diagrams, and marketing materials.
  • Advanced Creative Controls: Users can exercise fine-grained control over image outputs, including camera angles, lighting transformations (e.g., day to night), color grading, depth of field, and localized editing.
  • High-Fidelity Consistency: It can maintain the consistency of up to 14 input images and blend up to 5 distinct characters seamlessly into complex compositions, ensuring visual coherence across a series of generated images.
  • Deep Real-World Knowledge: Built on Gemini 3 Pro, the model leverages a vast understanding of the world to generate contextually rich and factually grounded visuals, from detailed infographics to historically accurate scenes.
  • Multilingual Capabilities: The model can accurately render and translate text across multiple languages within an image, facilitating the localization of visual content.
  • Complex Composition from Multiple Inputs: Nano Banana Pro can synthesize elements from multiple source images and text prompts to create a single, cohesive scene, enabling complex creative concepts.

Model Architecture & Technical Details

Nano Banana Pro's architecture is fundamentally based on the Gemini 3 Pro model. While specific architectural details are not fully disclosed, the following technical information is available:

  • Foundation Model: Gemini 3 Pro
  • Inputs: The model accepts text strings and images as input, with a large context window of up to 1 million tokens.
  • Outputs: It generates high-resolution images (up to 4K) with a 64K token output capacity for handling complex generation tasks.
  • Training Infrastructure:
    • Hardware: The model was trained on Google's custom-designed Tensor Processing Units (TPUs), which are optimized for large-scale machine learning computations and high-bandwidth memory access.
    • Software: The training process utilized JAX and ML Pathways, Google's high-performance frameworks for machine learning research.
  • Knowledge Cutoff: The model's internal knowledge base has a cutoff date of January 2025.

Intended Use & Applications

Nano Banana Pro is intended for professional and creative applications that require a high degree of precision, control, and visual fidelity. It is well-suited for a variety of downstream tasks and application scenarios:

  • Professional Content Creation: Generating production-ready assets for marketing campaigns, advertising, and branding.
  • Design and Prototyping: Creating detailed product mockups, storyboards for film and animation, and architectural visualizations.
  • Informational Graphics: Designing complex and accurate infographics, educational diagrams, and data visualizations.
  • Artistic and Creative Expression: Enabling artists and designers to explore novel visual styles and create complex, multi-element compositions.

Performance

Nano Banana Pro's performance has been evaluated through extensive human evaluations and benchmarked against other leading image generation models. The results, measured in Elo scores, demonstrate its strong capabilities across a wide range of tasks.

A technical report also notes a performance dichotomy: while the model produces subjectively superior visual quality by hallucinating plausible details, it can lag behind specialist models in traditional quantitative metrics due to the stochastic nature of generative models.

Existing Capabilities (Elo Score Comparison)

CapabilityGemini 3 Pro ImageGemini 2.5 Flash ImageGPT-Image 1Seedream v4 4kFlux Pro Kontext Max
Text Rendering1198 ± 18997 ± 101150 ± 141019 ± 13854 ± 13
Stylization1098 ± 11933 ± 71069 ± 9991 ± 9908 ± 11
Multi-Turn1186 ± 191045 ± 241079 ± 32990 ± 32889 ± 37
General Image Editing1127 ± 13996 ± 81011 ± 13965 ± 12902 ± 13
Character Editing1176 ± 161075 ± 81016 ± 10889 ± 10843 ± 10
Object/Env. Editing1102 ± 191025 ± 9930 ± 12983 ± 13961 ± 10
General Text-to-Image1094 ± 161037 ± 81025 ± 91011 ± 9907 ± 9

New Capabilities (Elo Score Comparison)

CapabilityGemini 3 Pro ImageGemini 2.5 Flash ImageGPT-Image 1Seedream v4 4kFlux Pro Kontext Max
Multi-character Editing1213 ± 16950 ± 10997 ± 13840 ± 19-
Chart Editing1209 ± 18971 ± 10994 ± 16934 ± 16893 ± 15
Text Editing1202 ± 231001 ± 10996 ± 14860 ± 15943 ± 12
Factuality - Edu1169 ± 251050 ± 111084 ± 25969 ± 22884 ± 26
Infographics1268 ± 171162 ± 111087 ± 121049 ± 12824 ± 15
Visual Design1104 ± 161083 ± 71028 ± 111038 ± 12907 ± 11

Bắt đầu với 300+ Mô hình,

Khám phá tất cả mô hình