Banana2 ?

圖像生成

推理模型

Nana-Banana 2 的官方名稱叫做： Gemini 3 Pro Image ，是專為解決最具挑戰(zhàn)性的圖像生成任務(wù)而設(shè)計(jì)，融合了最先進(jìn)的推理能力。它是處理復(fù)雜和多輪圖像生成及編輯的最佳模型。

核心優(yōu)勢(shì)： Gemini 3系列是推理模型，能夠在回應(yīng)前通過(guò)思考過(guò)程進(jìn)行推理，從而提高準(zhǔn)確性并增強(qiáng)圖像質(zhì)量。

增強(qiáng)功能： 該模型支持高達(dá)4K分辨率輸出，并增加了Grounding with Search功能，提供更準(zhǔn)確和最新的知識(shí)。

功能支持

Gemini 3 Pro Image Preview模型支持以下功能：

? 圖像生成

? 多輪圖像編輯

? 文本和圖像交錯(cuò)生成

? 可配置寬高比

? 1K、2K、4K分辨率

? Grounding with Google Search（需付費(fèi)）

? 批量預(yù)測(cè)

? 動(dòng)態(tài)共享配額

? 預(yù)配置吞吐量

? 僅支持全局端點(diǎn)

API調(diào)用方法

1. 使用curl命令行（標(biāo)準(zhǔn)模式）

# 配置環(huán)境變量
MODEL_ID="gemini-3-pro-image-preview"
PROJECT_ID="YOUR_PROJECT_ID"

# 發(fā)送請(qǐng)求
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/global/publishers/google/models/${MODEL_ID}:generateContent \
-d '{
"contents": {
"role": "user",
"parts": {
"text": "Generate a hyper-realistic infographic of a gourmet cheeseburger, deconstructed to show the texture of the toasted brioche bun, the seared crust of the patty, and the glistening melt of the cheese."
}
},
"generation_config": {
"response_modalities": ["TEXT", "IMAGE"]
}
}'

2. 使用Python SDK（標(biāo)準(zhǔn)模式）

# 安裝SDK
pip3 install --upgrade --user google-genai

# Python代碼示例
from IPython.display import Image, Markdown, display
from google import genai
from google.genai.types import GenerateContentConfig, Part
import os

PROJECT_ID = "YOUR_PROJECT_ID"
LOCATION = "global"

client = genai.Client(vertexai=True, project=PROJECT_ID, location=LOCATION)
MODEL_ID = "gemini-3-pro-image-preview"

prompt = """
Generate a hyper-realistic infographic of a gourmet cheeseburger, deconstructed to show the texture of the toasted brioche bun, the seared crust of the patty, and the glistening melt of the cheese.
"""

response = client.models.generate_content(
model=MODEL_ID,
contents=prompt,
config=types.GenerateContentConfig(
response_modalities=['IMAGE', 'TEXT'],
image_config=types.ImageConfig(
aspect_ratio="16:9",
image_size="2K",
),
),
)

# 顯示圖像
if response.candidates[0].finish_reason != types.FinishReason.STOP:
reason = response.candidates[0].finish_reason
raise ValueError(f"Prompt Content Error: {reason}")

for part in response.candidates[0].content.parts:
if part.thought:
continue
if part.inline_data:
display(Image(data=part.inline_data.data, width=1000))

3. 使用curl命令行（Express模式）

# 配置環(huán)境變量
MODEL_ID="gemini-3-pro-image-preview"
API_KEY="YOUR_API_KEY"

# 發(fā)送請(qǐng)求
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/global/publishers/google/models/${MODEL_ID}:generateContent \
-d '{...}'

以及

以及...我們的大橘子同學(xué)，已經(jīng)給他的 Listen Hub 網(wǎng)站接上了，訪問(wèn) https://banana.listenhub.ai/ 現(xiàn)在就能使用

其他信息

? 資源ID：gemini-3-pro-image-preview

? 發(fā)布日期：2025-11-20

? 發(fā)布階段：Preview

? 描述：文本+圖像生成

Gemini 3 Pro Image模型現(xiàn)已在Vertex AI和Gen AI SDK中提供，支持Python和Go語(yǔ)言的統(tǒng)一接口。了解更多模型版本差異，請(qǐng)參考Model versions and lifecycle文檔。