NanoBanana Pro 편집

이미지 편집은 NanoBanana Pro 이미지 생성과 동일한 Gemini API (generateContent)를 사용합니다. 요청에 원본 이미지 + 편집 지시를 보내고 응답에서 편집된 이미지를 받습니다. Gemini 문서: Image editing을 참고하세요.

엔드포인트: 생성과 동일합니다. POST https://aiberm.com/v1beta/models/gemini-3-pro-image-preview:generateContent.

핵심 포인트: contents에 이미지 파트 (inlineData)와 텍스트 파트(편집 지시)를 넣고, generationConfig.responseModalities를 ["TEXT", "IMAGE"]로 설정해 편집된 이미지를 받으며, 결과는 candidates[0].content.parts → inline_data에서 읽습니다.

예제 코드

Python은 snake_case를, REST/cURL은 camelCase를 사용합니다. 의미는 같습니다.

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}")

편집과 생성 비교

엔드포인트와 인증은 동일하며, contents와 imageConfig 전달 여부만 다릅니다. 더 많은 파라미터는 NanoBanana Pro를 참고하세요.

여러 이미지

contents.parts에 여러 이미지 파트를 넣고(이미지마다 inlineData 하나), 이어서 편집 지시가 담긴 텍스트 파트 하나를 넣습니다. 모델은 모든 이미지와 지시를 사용해 결과를 만듭니다(예: “첫 번째 이미지의 피사체를 두 번째 이미지의 배경 위에 합성”).

Python: contents에 여러 이미지 객체와 텍스트 하나를 전달합니다.

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].parts에 이미지마다 inlineData를 하나씩 추가한 뒤 text를 하나 넣습니다.

"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." }
  ]
}]

이미지 URL 사용하기

API는 inlineData(base64) 또는 fileData(File API 경유)만 받으며, 이미지 URL을 직접 받지는 않습니다. URL에 있는 이미지는 먼저 다운로드한 뒤 요청에 포함하세요.

Python: URL에서 다운로드한 이미지를 SDK에 전달합니다(SDK가 필요에 따라 인코딩합니다).

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: URL에서 이미지를 다운로드하고 base64로 변환한 뒤 결과를 inlineData.data에 넣습니다.