Nano Banana Pro ile bir görseli, karenin geri kalanını bozmadan düzenlemek

Nano Banana Pro, Google'ın gemini-3-pro-image modeli ve LUVI'nin görsel işlerinde ilk uzandığı aile. LUVI'de metinden görsel ve düzenleme modlarıyla, bir de üstlerinde edit-ultra kademesiyle çalışıyor; 1k, 2k veya 4k çözünürlükte, 1k'de görsel başına 175 krediden, 4k'de 300 krediden. Düzenleme modu en fazla on referans görsel alıyor. Aynı zamanda en çok kredinin boşa gittiği mod ve bunun tek ve yapısal bir sebebi var.

Düzenleme neden hiç dokunmadığım yerleri de değiştirdi?

Çünkü bu ailede düzenleme kareyi baştan üretir. Maskelenmiş bir bölge ya da piksel kilidi yoktur: model talimatınızı okur ve eskisine benzemesi gereken yeni bir görsel üretir. Sabitlemediğiniz her şey kayabilir; bir yüz, bir gölge, tabeladaki yazı.

Çözüm bir koruma cümlesi ve Google'ın kendi belgeleri de çok turlu düzenleme örneğinde bunu kullanıyor: “Update this infographic to be in Spanish. Do not change any other elements of the image.”

LUVI aynı kuralı belirlenimci biçimde uyguluyor. Prompt kontrolü bir düzenleme fiili arar (change, replace, swap, remove, delete, erase, recolor, relight) ve prompt'ta koruma ifadesi yoksa cümleyi kendisi ekler:

Replace the plain white mug in Image 1 with a matte black ceramic mug, same size and position. Keep everything else in the image exactly the same.

Sondaki o cümle süs değil. O olmadan aynı talimat, tezgâhı, ışığı ve kupayı tutan eli yeniden çizmek için bir davettir.

Doğru referans görseli nasıl gösterirsiniz?

Sırayla, Image 1, Image 2 biçiminde; baş harfi büyük, arada boşlukla ve @ işareti olmadan. Nano Banana referansları bir simgeyle değil sıra sözcüğüyle bağlar, bu yüzden küçük harfle yazılan image 1, prompt gönderilmeden önce standart biçimine çevrilir.

Tek bir düzenlemeye en fazla on görsel girer. Google'ın belgeleri bu kuşakta o kontenjanın ne işe yaradığını şöyle anlatıyor: “Up to 10 images of objects with high-fidelity to include in the final image”, yani nihai görsele yüksek sadakatle girecek en fazla on nesne görseli; ayrıca karakter tutarlılığı ve stil referansı için daha küçük kontenjanlar var. Pratikte bu, düzenlemenin bir kompozisyon işine dönüşebileceği anlamına geliyor: bir fotoğraftaki nesneyi başka bir sahneye taşımak gibi. Yeter ki her görsel, onu kullanan cümlenin içinde adıyla anılsın.

“Araba olmasın” neden işe yaramıyor?

Nano Banana'da negatif prompt alanı yok ve ailenin rehberi doğaçlama bir negatif yazarsanız ne olacağını açıkça söylüyor: olumlu tarif edin (“ıssız, boş bir sokak”, “araba yok” değil). İstemediğiniz şeyi adlandırmak onu kareye çağırabilir.

Bu, çoğu kişinin Stable Diffusion'dan taşıdığı alışkanlık ve burada en pahalıya patlayan da bu. Her dışlamayı, karşıtının varlığı olarak yeniden yazmak gerekir.

• “araba olmasın” yerine ıssız, boş bir sokak
• “yazı olmasın” yerine temiz, üzerinde hiçbir harf bulunmayan bir yüzey
• “bulanık olmasın” yerine baştan sona net, kenarları keskin
• “dağınık olmasın” yerine çıplak tezgâhta üç nesne, bol boşluk

Prompt kontrolü bu dönüşümü sizin yerinize yapmaz. Kanıtlayabildiğini düzeltir (referans biçimi, koruma cümlesi, burada hiçbir işe yaramayan ağırlık sözdizimi) ve yargı gerektiren kısmı size bırakır.

Hangi ayarlar çıktıyı gerçekten değiştiriyor?

Beş parametre var ve en önemli ikisini yanlış yapmak kolay.

• resolution, değerleri küçük harfle 1k, 2k ve 4k. Liste büyük-küçük harfe duyarlı, yani 2K ile 2k aynı dizge değil; eşleşmeyen bir değer düşürülür ve elinizde varsayılan 1k kalır.
• aspect_ratio, on değerli: 1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9 ve 21:9. Bu liste Google'ın yayımladığı listeyle birebir aynı. Oranı prompt metnine yazmak ise hiçbir şey yapmaz.
• output_format, png ya da jpeg.
• media_resolution, çıktının nasıl yazıldığını değil girdi görsellerinizin nasıl okunduğunu belirler. Düşürmek girdi başına daha az token harcar ama referanstaki ayrıntıyı kaybettirebilir.
• enable_web_search, varsayılan olarak kapalı; açıldığında model üretimi güncel bilgiyle temellendirir.

Bu ailede seed yok, dolayısıyla aynı prompt'u iki kez göndermek iki farklı görsel demektir. Sonuç yakın ama tam değilse yol, aynı prompt'u yeniden atmak değil, çıktının üzerine yeni bir düzenleme turu yapmaktır.

Neyi doğruladık

• Modeller: google/nano-banana-pro/text-to-image, google/nano-banana-pro/edit ve google/nano-banana-pro/edit-ultra.
• Ayarlar: 1k, 2k ve 4k; şemadaki on en boy oranı; referans görselli düzenleme modu.
• Tarih ve okunanlar: 22 Eylül 2026. LUVI'deki model şemaları ve kredi tahminleri, LUVI'nin bu aile için çalıştırdığı prompt rehberi ve aşağıda bağlantısı verilen Google görsel üretim belgeleri.
• Sonuçlar: 1k'de görsel başına 175 kredi, 4k'de 300 kredi. Kısa bir düzenleme talimatında prompt kontrolü iki düzeltme döndürdü: image 1 ifadesi Image 1 oldu ve sona koruma cümlesi eklendi. LUVI şemasındaki on en boy oranı Google'ın yayımladığı listeyle örtüşüyor.
• Eksikler: Bu yazı için yeni bir üretim yapılmadı, dolayısıyla çıktı kalitesi hakkında bir iddiası yok. Sağlayıcı fiyat güncellediğinde krediler değişir; 4k'de toplu iş yapmadan önce Çalışma Alanı'ndaki tahmine bakın.

LUVI'de

Çalışma Alanı'nı açın, Nano Banana Pro Edit'i seçin, görselinizi referans yuvasına bırakın ve talimatı yazın. Üretmeye basmadan önce prompt'un yanındaki tüy düğmesine dokunun: bu LuviTransLex, yani bu ailenin prompt rehberini uygulayan ücretsiz kontrol.

Düzenleme prompt'unda kendini hemen ispatlar. Replace the plain white mug in image 1 with a matte black ceramic mug, same size and position. prompt'u iki düzeltmeyle döner: referans Image 1 biçimine çevrilir ve sona koruma cümlesi eklenir. İkisi de kredi harcamaz.

Panelde negatif prompt alanının olmadığını fark edeceksiniz. Bu sizin kapattığınız bir ayar değil, modelin kendi özelliği: hangi modelde bu alanın çıktığına model karar verir. Aynı düzenlemeyi Claude veya ChatGPT üzerinden, LUVI bağlayıcısıyla da yürütebilirsiniz; kaynak görsel zaten Kütüphane'nizdeyse bu çok pratik.

Yeni misiniz? LUVI hesabı açın ve 4k'ye geçmeden önce ilk düzenlemenizi 1k'de yapın.

Kaynaklar

• Image generation with Gemini – Google AI for Developers, API belgeleri (İngilizce). Erişim tarihi: 22 Eylül 2026.