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NanoBanana Pro Edit

画像編集は、NanoBanana Pro の画像生成と同じ Gemini API（generateContent）を使います。リクエストに 元画像 + 編集指示 を送り、レスポンスで編集後の画像を受け取ります。詳しくは Gemini ドキュメント: Image editing を参照してください。

エンドポイント: 生成と同じです: POST https://aiberm.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent。

ポイント: contents に 画像パート（inlineData）と テキストパート（編集指示）を入れ、generationConfig.responseModalities を ["TEXT", "IMAGE"] に設定して編集後の画像を取得します。結果は candidates[0].content.parts → inline_data から読み取ります。

コード例

Python は snake_case、REST/cURL は camelCase を使います。意味は同じです。

1from google import genai
2from google.genai import types
3from PIL import Image
4from io import BytesIO
5 
6base_url = "https://aiberm.com"
7api_key = "YOUR_API_KEY"
8model = "gemini-3-pro-image-preview"
9output_file = "edited.png"
10 
11image_path = "original.png"
12edit_prompt = "Add a stylish top hat to this image, keep the rest unchanged."
13 
14client = genai.Client(
15  api_key=api_key,
16  http_options=types.HttpOptions(api_version="v1beta", base_url=base_url),
17)
18image = Image.open(image_path)
19 
20response = client.models.generate_content(
21  model=model,
22  contents=[edit_prompt, image],
23  config=types.GenerateContentConfig(
24      response_modalities=["TEXT", "IMAGE"],
25  ),
26)
27 
28for part in response.parts:
29  if part.text is not None:
30      print(part.text)
31  elif part.inline_data is not None:
32      Image.open(BytesIO(part.inline_data.data)).save(output_file)
33      print(f"Saved edited image: {output_file}")

編集と生成の違い

生成（NanoBanana Pro）編集（このページ）
contentsテキストのみ（作成する画像を説明）画像 + テキスト（編集方法を説明）
generationConfig.imageConfig必須（アスペクト比、1K/2K/4K）編集では任意
responseModalities["IMAGE"] または ["TEXT","IMAGE"]通常は ["TEXT","IMAGE"]

エンドポイントと認証は同じです。異なるのは contents と、imageConfig を渡すかどうかだけです。その他のパラメータは NanoBanana Pro を参照してください。

複数画像

contents.parts に複数の画像パート（画像ごとに 1 つの inlineData）を入れ、そのあとに編集指示のテキストパートを 1 つ置きます。モデルはすべての画像と指示を使って結果を生成します（例: 「1 枚目の被写体を 2 枚目の背景に合成する」）。

Python: contents に複数の画像オブジェクトと 1 つのテキストを渡します。

image1 = Image.open("photo.png")
image2 = Image.open("background.png")
response = client.models.generate_content(
    model=model,
    contents=["Place the person from the first image onto the background of the second.", image1, image2],
    config=types.GenerateContentConfig(response_modalities=["TEXT", "IMAGE"]),
)

cURL: contents[0].parts に画像ごとの inlineData を追加し、最後に text を 1 つ置きます。

"contents": [{
  "parts": [
    { "inlineData": { "mimeType": "image/png", "data": "<BASE64_IMAGE1>" }},
    { "inlineData": { "mimeType": "image/png", "data": "<BASE64_IMAGE2>" }},
    { "text": "Place the person from the first image onto the background of the second." }
  ]
}]

画像 URL を使う

API が受け付けるのは inlineData（base64）または fileData（File API 経由）のみで、画像 URL を直接渡すことはできません。URL 上の画像は、先にダウンロードしてからリクエストに含めてください。

Python: URL からダウンロードし、画像を SDK に渡します（SDK が必要に応じてエンコードします）。

import requests
from io import BytesIO

image_url = "https://example.com/photo.jpg"
resp = requests.get(image_url)
image = Image.open(BytesIO(resp.content))

response = client.models.generate_content(
    model=model,
    contents=["Add a top hat to this image.", image],
    config=types.GenerateContentConfig(response_modalities=["TEXT", "IMAGE"]),
)

cURL: URL から画像をダウンロードして base64 に変換し、結果を inlineData.data に入れます。

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