Image Editing: Edit an existing image with text instructions
curl --request POST \
--url https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"contents": [
{
"parts": [
{
"text": "Combine the people from these two images into one office scene, making funny faces"
},
{
"inlineData": {
"mimeType": "image/png",
"data": "<BASE64_DATA_IMG_1>"
}
},
{
"inlineData": {
"mimeType": "image/png",
"data": "<BASE64_DATA_IMG_2>"
}
}
]
}
],
"generationConfig": {
"responseModalities": [
"IMAGE"
],
"imageConfig": {
"aspectRatio": "16:9",
"imageSize": "2K"
}
}
}
'import requests
url = "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent"
payload = {
"contents": [{ "parts": [{ "text": "Combine the people from these two images into one office scene, making funny faces" }, { "inlineData": {
"mimeType": "image/png",
"data": "<BASE64_DATA_IMG_1>"
} }, { "inlineData": {
"mimeType": "image/png",
"data": "<BASE64_DATA_IMG_2>"
} }] }],
"generationConfig": {
"responseModalities": ["IMAGE"],
"imageConfig": {
"aspectRatio": "16:9",
"imageSize": "2K"
}
}
}
headers = {
"Authorization": "Bearer <token>",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)const options = {
method: 'POST',
headers: {Authorization: 'Bearer <token>', 'Content-Type': 'application/json'},
body: JSON.stringify({
contents: [
{
parts: [
{
text: 'Combine the people from these two images into one office scene, making funny faces'
},
{inlineData: {mimeType: 'image/png', data: '<BASE64_DATA_IMG_1>'}},
{inlineData: {mimeType: 'image/png', data: '<BASE64_DATA_IMG_2>'}}
]
}
],
generationConfig: {
responseModalities: ['IMAGE'],
imageConfig: {aspectRatio: '16:9', imageSize: '2K'}
}
})
};
fetch('https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent', options)
.then(res => res.json())
.then(res => console.log(res))
.catch(err => console.error(err));<?php
$curl = curl_init();
curl_setopt_array($curl, [
CURLOPT_URL => "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent",
CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
CURLOPT_ENCODING => "",
CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
CURLOPT_TIMEOUT => 30,
CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
'contents' => [
[
'parts' => [
[
'text' => 'Combine the people from these two images into one office scene, making funny faces'
],
[
'inlineData' => [
'mimeType' => 'image/png',
'data' => '<BASE64_DATA_IMG_1>'
]
],
[
'inlineData' => [
'mimeType' => 'image/png',
'data' => '<BASE64_DATA_IMG_2>'
]
]
]
]
],
'generationConfig' => [
'responseModalities' => [
'IMAGE'
],
'imageConfig' => [
'aspectRatio' => '16:9',
'imageSize' => '2K'
]
]
]),
CURLOPT_HTTPHEADER => [
"Authorization: Bearer <token>",
"Content-Type: application/json"
],
]);
$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);
curl_close($curl);
if ($err) {
echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
echo $response;
}package main
import (
"fmt"
"strings"
"net/http"
"io"
)
func main() {
url := "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent"
payload := strings.NewReader("{\n \"contents\": [\n {\n \"parts\": [\n {\n \"text\": \"Combine the people from these two images into one office scene, making funny faces\"\n },\n {\n \"inlineData\": {\n \"mimeType\": \"image/png\",\n \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_1>\"\n }\n },\n {\n \"inlineData\": {\n \"mimeType\": \"image/png\",\n \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_2>\"\n }\n }\n ]\n }\n ],\n \"generationConfig\": {\n \"responseModalities\": [\n \"IMAGE\"\n ],\n \"imageConfig\": {\n \"aspectRatio\": \"16:9\",\n \"imageSize\": \"2K\"\n }\n }\n}")
req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)
req.Header.Add("Authorization", "Bearer <token>")
req.Header.Add("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)
defer res.Body.Close()
body, _ := io.ReadAll(res.Body)
fmt.Println(string(body))
}HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent")
.header("Authorization", "Bearer <token>")
.header("Content-Type", "application/json")
.body("{\n \"contents\": [\n {\n \"parts\": [\n {\n \"text\": \"Combine the people from these two images into one office scene, making funny faces\"\n },\n {\n \"inlineData\": {\n \"mimeType\": \"image/png\",\n \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_1>\"\n }\n },\n {\n \"inlineData\": {\n \"mimeType\": \"image/png\",\n \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_2>\"\n }\n }\n ]\n }\n ],\n \"generationConfig\": {\n \"responseModalities\": [\n \"IMAGE\"\n ],\n \"imageConfig\": {\n \"aspectRatio\": \"16:9\",\n \"imageSize\": \"2K\"\n }\n }\n}")
.asString();require 'uri'
require 'net/http'
url = URI("https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent")
http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true
request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer <token>'
request["Content-Type"] = 'application/json'
request.body = "{\n \"contents\": [\n {\n \"parts\": [\n {\n \"text\": \"Combine the people from these two images into one office scene, making funny faces\"\n },\n {\n \"inlineData\": {\n \"mimeType\": \"image/png\",\n \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_1>\"\n }\n },\n {\n \"inlineData\": {\n \"mimeType\": \"image/png\",\n \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_2>\"\n }\n }\n ]\n }\n ],\n \"generationConfig\": {\n \"responseModalities\": [\n \"IMAGE\"\n ],\n \"imageConfig\": {\n \"aspectRatio\": \"16:9\",\n \"imageSize\": \"2K\"\n }\n }\n}"
response = http.request(request)
puts response.read_body{
"candidates": [
{
"content": {
"parts": [
{
"inlineData": {
"mimeType": "image/png",
"data": "<string>"
}
}
]
},
"finishReason": "STOP"
}
],
"usageMetadata": {
"promptTokenCount": 10,
"candidatesTokenCount": 258
}
}Nano Banana 2 이미지 생성
이미지 편집 API 참조
Nano Banana 2 이미지 편집 API 참조 및 대화형 플레이그라운드 — 이미지와 지시문을 제공하여 편집된 결과를 생성합니다.
POST
/
v1beta
/
models
/
gemini-3.1-flash-image:generateContent
Image Editing: Edit an existing image with text instructions
curl --request POST \
--url https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"contents": [
{
"parts": [
{
"text": "Combine the people from these two images into one office scene, making funny faces"
},
{
"inlineData": {
"mimeType": "image/png",
"data": "<BASE64_DATA_IMG_1>"
}
},
{
"inlineData": {
"mimeType": "image/png",
"data": "<BASE64_DATA_IMG_2>"
}
}
]
}
],
"generationConfig": {
"responseModalities": [
"IMAGE"
],
"imageConfig": {
"aspectRatio": "16:9",
"imageSize": "2K"
}
}
}
'import requests
url = "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent"
payload = {
"contents": [{ "parts": [{ "text": "Combine the people from these two images into one office scene, making funny faces" }, { "inlineData": {
"mimeType": "image/png",
"data": "<BASE64_DATA_IMG_1>"
} }, { "inlineData": {
"mimeType": "image/png",
"data": "<BASE64_DATA_IMG_2>"
} }] }],
"generationConfig": {
"responseModalities": ["IMAGE"],
"imageConfig": {
"aspectRatio": "16:9",
"imageSize": "2K"
}
}
}
headers = {
"Authorization": "Bearer <token>",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)const options = {
method: 'POST',
headers: {Authorization: 'Bearer <token>', 'Content-Type': 'application/json'},
body: JSON.stringify({
contents: [
{
parts: [
{
text: 'Combine the people from these two images into one office scene, making funny faces'
},
{inlineData: {mimeType: 'image/png', data: '<BASE64_DATA_IMG_1>'}},
{inlineData: {mimeType: 'image/png', data: '<BASE64_DATA_IMG_2>'}}
]
}
],
generationConfig: {
responseModalities: ['IMAGE'],
imageConfig: {aspectRatio: '16:9', imageSize: '2K'}
}
})
};
fetch('https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent', options)
.then(res => res.json())
.then(res => console.log(res))
.catch(err => console.error(err));<?php
$curl = curl_init();
curl_setopt_array($curl, [
CURLOPT_URL => "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent",
CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
CURLOPT_ENCODING => "",
CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
CURLOPT_TIMEOUT => 30,
CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
'contents' => [
[
'parts' => [
[
'text' => 'Combine the people from these two images into one office scene, making funny faces'
],
[
'inlineData' => [
'mimeType' => 'image/png',
'data' => '<BASE64_DATA_IMG_1>'
]
],
[
'inlineData' => [
'mimeType' => 'image/png',
'data' => '<BASE64_DATA_IMG_2>'
]
]
]
]
],
'generationConfig' => [
'responseModalities' => [
'IMAGE'
],
'imageConfig' => [
'aspectRatio' => '16:9',
'imageSize' => '2K'
]
]
]),
CURLOPT_HTTPHEADER => [
"Authorization: Bearer <token>",
"Content-Type: application/json"
],
]);
$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);
curl_close($curl);
if ($err) {
echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
echo $response;
}package main
import (
"fmt"
"strings"
"net/http"
"io"
)
func main() {
url := "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent"
payload := strings.NewReader("{\n \"contents\": [\n {\n \"parts\": [\n {\n \"text\": \"Combine the people from these two images into one office scene, making funny faces\"\n },\n {\n \"inlineData\": {\n \"mimeType\": \"image/png\",\n \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_1>\"\n }\n },\n {\n \"inlineData\": {\n \"mimeType\": \"image/png\",\n \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_2>\"\n }\n }\n ]\n }\n ],\n \"generationConfig\": {\n \"responseModalities\": [\n \"IMAGE\"\n ],\n \"imageConfig\": {\n \"aspectRatio\": \"16:9\",\n \"imageSize\": \"2K\"\n }\n }\n}")
req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)
req.Header.Add("Authorization", "Bearer <token>")
req.Header.Add("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)
defer res.Body.Close()
body, _ := io.ReadAll(res.Body)
fmt.Println(string(body))
}HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent")
.header("Authorization", "Bearer <token>")
.header("Content-Type", "application/json")
.body("{\n \"contents\": [\n {\n \"parts\": [\n {\n \"text\": \"Combine the people from these two images into one office scene, making funny faces\"\n },\n {\n \"inlineData\": {\n \"mimeType\": \"image/png\",\n \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_1>\"\n }\n },\n {\n \"inlineData\": {\n \"mimeType\": \"image/png\",\n \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_2>\"\n }\n }\n ]\n }\n ],\n \"generationConfig\": {\n \"responseModalities\": [\n \"IMAGE\"\n ],\n \"imageConfig\": {\n \"aspectRatio\": \"16:9\",\n \"imageSize\": \"2K\"\n }\n }\n}")
.asString();require 'uri'
require 'net/http'
url = URI("https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent")
http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true
request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer <token>'
request["Content-Type"] = 'application/json'
request.body = "{\n \"contents\": [\n {\n \"parts\": [\n {\n \"text\": \"Combine the people from these two images into one office scene, making funny faces\"\n },\n {\n \"inlineData\": {\n \"mimeType\": \"image/png\",\n \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_1>\"\n }\n },\n {\n \"inlineData\": {\n \"mimeType\": \"image/png\",\n \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_2>\"\n }\n }\n ]\n }\n ],\n \"generationConfig\": {\n \"responseModalities\": [\n \"IMAGE\"\n ],\n \"imageConfig\": {\n \"aspectRatio\": \"16:9\",\n \"imageSize\": \"2K\"\n }\n }\n}"
response = http.request(request)
puts response.read_body{
"candidates": [
{
"content": {
"parts": [
{
"inlineData": {
"mimeType": "image/png",
"data": "<string>"
}
}
]
},
"finishReason": "STOP"
}
],
"usageMetadata": {
"promptTokenCount": 10,
"candidatesTokenCount": 258
}
}오른쪽의 대화형 플레이그라운드에서는 드롭다운으로 매개변수를 선택할 수 있습니다. Authorization 필드에 API 키를 입력하고(형식:
Bearer sk-xxx) 한 번의 클릭으로 테스트 요청을 전송합니다.범위: 이 페이지는 이미지 편집용입니다. 편집 지침과 함께 입력 이미지를 제공해야 합니다(base64로 인코딩). 텍스트만으로 새 이미지를 생성하려면 텍스트-이미지 엔드포인트를 사용합니다.
🖥️ 브라우저 플레이그라운드 제한 사항(중요)이 엔드포인트는 응답으로 base64 인코딩된 이미지(
inlineData.data, 일반적으로 수 MB)를 반환합니다. 브라우저 렌더링 제한으로 인해 응답이 도착한 뒤 오른쪽 플레이그라운드에 请求时发生错误: unable to complete request가 표시될 수 있습니다. 요청은 실제로 성공한 것입니다. 브라우저에서 base64 문자열이 너무 길어 렌더링하지 못하는 것뿐입니다.권장 워크플로(초보자용):- 아래의 Python / Node.js / cURL 샘플 코드를 복사해 로컬에서 실행합니다. 코드가 응답을 자동으로
base64.b64decode처리하고 이미지를 파일로 저장합니다. - 브라우저 내 플레이그라운드를 꼭 사용해야 한다면 아주 작은 참조 이미지(< 50KB)를 사용하고
imageSize을 가장 낮은 등급(예:512/1K)으로 설정합니다.
⚠️ 잘못된 예(각 파트에
parts 배열 구조(중요 — 여러 이미지 편집 시 반드시 읽어 보세요)각 part에는 text 또는 inlineData 중 하나만 포함해야 하며, 둘 다 포함해서는 안 됩니다. 이는 Google의 공식 gemini-3.1-flash-image 계약과 일치합니다.올바른 예: 텍스트 파트 하나(지침) + N개의 inlineData 파트(이미지당 하나):"contents": [{
"parts": [
{"text": "Combine the people from these two images into one office scene"},
{"inlineData": {"mimeType": "image/png", "data": "<BASE64_DATA_IMG_1>"}},
{"inlineData": {"mimeType": "image/png", "data": "<BASE64_DATA_IMG_2>"}}
]
}]
text와 inlineData가 모두 포함됨 — 정의되지 않은 동작이 발생함):"contents": [{
"parts": [
{"inlineData": {...}, "text": "is this the prompt 1"},
{"inlineData": {...}, "text": "is this the prompt 2"}
]
}]
🖼️ 실행한 다음
inlineData.data 필드 안내이 엔드포인트는 JSON 형식(multipart 파일 업로드가 아님)을 사용하므로 플레이그라운드에서 로컬 파일을 직접 선택할 수 없습니다. 먼저 이미지를 Base64 문자열로 변환한 다음 data 입력란에 붙여 넣어야 합니다.한 줄 명령어: 변환 + 클립보드 복사:# macOS
base64 -i your-image.jpg | tr -d '\n' | pbcopy
# Linux
base64 -w0 your-image.jpg | xclip -selection clipboard
# Windows PowerShell
[Convert]::ToBase64String([IO.File]::ReadAllBytes("your-image.jpg")) | Set-Clipboard
Cmd+V / Ctrl+V를 사용해 플레이그라운드의 data 필드에 붙여 넣으면 됩니다. 또한 mimeType을 일치하는 image/jpeg 또는 image/png로 설정해야 합니다.권장 사항: 긴 base64 문자열로 인한 브라우저 지연을 방지하려면 테스트에 작은 이미지(< 200KB)를 사용합니다. 이미지 편집 테스트를 자주 한다면 아래 코드 예제를 사용해 로컬에서 실행하는 것이 좋습니다.코드 예제
Python
import requests
import base64
API_KEY = "sk-your-api-key"
# Read the image to edit
with open("input.jpg", "rb") as f:
image_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()
response = requests.post(
"https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent",
headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"},
json={
"contents": [{
"parts": [
{"text": "Please blur the background to highlight the person in the foreground"},
{"inlineData": {"mimeType": "image/jpeg", "data": image_b64}}
]
}],
"generationConfig": {
"responseModalities": ["IMAGE"],
"imageConfig": {"aspectRatio": "16:9", "imageSize": "2K"}
}
},
timeout=300
).json()
img_data = response["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["inlineData"]["data"]
with open("edited.png", 'wb') as f:
f.write(base64.b64decode(img_data))
print("Edited image saved to edited.png")
Node.js
import fs from "fs";
const API_KEY = "sk-your-api-key";
const imageB64 = fs.readFileSync("input.jpg").toString("base64");
const response = await fetch(
"https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent",
{
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${API_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
contents: [{
parts: [
{ text: "Please blur the background to highlight the person in the foreground" },
{ inlineData: { mimeType: "image/jpeg", data: imageB64 } }
]
}],
generationConfig: {
responseModalities: ["IMAGE"],
imageConfig: { aspectRatio: "16:9", imageSize: "2K" }
}
})
}
);
const data = await response.json();
const imgBase64 = data.candidates[0].content.parts[0].inlineData.data;
fs.writeFileSync("edited.png", Buffer.from(imgBase64, "base64"));
cURL
# Note: convert image to base64 first
# IMAGE_B64=$(base64 -i input.jpg | tr -d '\n')
curl -X POST "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent" \
-H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"contents": [{
"parts": [
{"text": "Please blur the background to highlight the person in the foreground"},
{"inlineData": {"mimeType": "image/jpeg", "data": "'"$IMAGE_B64"'"}}
]
}],
"generationConfig": {
"responseModalities": ["IMAGE"],
"imageConfig": {"aspectRatio": "16:9", "imageSize": "2K"}
}
}'
다중 이미지 편집
여러 입력 이미지를 병합하거나 비교할 때는 단일text 부분(지침) 뒤에 여러 inlineData 부분(이미지당 하나)을 사용합니다.
Python (다중 이미지)
import requests
import base64
API_KEY = "sk-your-api-key"
def to_b64(path):
with open(path, "rb") as f:
return base64.b64encode(f.read()).decode()
# Prepare multiple images (2 here as an example)
images = ["person1.png", "person2.png"]
parts = [{"text": "Combine the people from these images into one office scene, making funny faces"}]
for path in images:
parts.append({"inlineData": {"mimeType": "image/png", "data": to_b64(path)}})
response = requests.post(
"https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent",
headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"},
json={
"contents": [{"parts": parts}],
"generationConfig": {
"responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
"imageConfig": {"aspectRatio": "5:4", "imageSize": "2K"}
}
},
timeout=300
).json()
img_data = response["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["inlineData"]["data"]
with open("merged.png", "wb") as f:
f.write(base64.b64decode(img_data))
cURL (다중 이미지, Google의 공식 형식과 동일)
curl -X POST "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent" \
-H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"contents": [{
"parts": [
{"text": "An office group photo of these people, they are making funny faces."},
{"inlineData": {"mimeType": "image/png", "data": "<BASE64_DATA_IMG_1>"}},
{"inlineData": {"mimeType": "image/png", "data": "<BASE64_DATA_IMG_2>"}},
{"inlineData": {"mimeType": "image/png", "data": "<BASE64_DATA_IMG_3>"}}
]
}],
"generationConfig": {
"responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
"imageConfig": {"aspectRatio": "5:4", "imageSize": "2K"}
}
}'
매개변수 빠른 참조
| 매개변수 | 유형 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|---|
contents[].parts | array | Yes | 1개의 텍스트 부분 + N개의 inlineData 부분으로 구성됩니다. 각 부분에는 text 또는 inlineData 중 하나만 포함되며, 둘 다 포함되지는 않습니다 |
contents[].parts[].text | string | Yes | 편집 지시사항(첫 번째 부분에만 넣으십시오) |
contents[].parts[].inlineData.mimeType | string | Yes | image/jpeg 또는 image/png |
contents[].parts[].inlineData.data | string | Yes | Base64로 인코딩된 이미지(다중 이미지 편집의 경우 이미지마다 inlineData 부분 하나씩 반복) |
generationConfig.responseModalities | array | Yes | 보통 ["IMAGE"] |
generationConfig.imageConfig.aspectRatio | string | No | 14개 종횡비, 기본값 1:1 |
generationConfig.imageConfig.imageSize | string | No | 512 / 1K / 2K / 4K, 기본값 1K |
generationConfig.thinkingConfig.thinkingLevel | string | No | minimal (빠름) / High (깊은 추론) |
generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts | boolean | No | 추론 과정 텍스트 반환 |
멀티턴 대화형 편집
Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image)는 진정한 대화형 멀티턴 편집을 지원합니다. 각 턴에서 생성된 이미지를 **role: "model" inlineData**로 contents에 다시 추가한 다음, 다음 사용자 지시를 전송합니다. 모델은 전체 대화 기록을 바탕으로 편집하고 변경 사항을 누적합니다(예: 먼저 소파의 색상을 바꾼 다음 액세서리를 추가하면 앞서 적용한 변경 사항이 유지됩니다).
이는 역방향 이미지 모델과 다릅니다. 기본 Gemini 형식은 실제로
model 역할의 이전 턴에 있는 이미지를 읽습니다. 턴 간 일관성을 유지하고 단계별로 다듬으려면 아래의 기록 재주입 패턴을 사용하세요.import requests, base64
API_KEY = "sk-your-api-key"
URL = "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent"
H = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}
CFG = {"responseModalities": ["IMAGE"], "imageConfig": {"aspectRatio": "1:1", "imageSize": "2K"}}
contents = [] # keep one running conversation history
def turn(instruction, save_to):
contents.append({"role": "user", "parts": [{"text": instruction}]})
data = requests.post(URL, headers=H,
json={"contents": contents, "generationConfig": CFG}, timeout=300).json()
part = next(p for p in data["candidates"][0]["content"]["parts"] if "inlineData" in p)
contents.append({"role": "model", "parts": [part]}) # key: backfill the output image into history
with open(save_to, "wb") as f:
f.write(base64.b64decode(part["inlineData"]["data"]))
return part
turn("Generate an orange cat sitting on a blue sofa, simple line-art style", "step1.png")
turn("Make the sofa red; keep the cat and composition unchanged", "step2.png") # edits the previous image
turn("Put a small yellow hat on the cat; keep everything else the same", "step3.png") # accumulates; red sofa kept
기존 이미지에서 멀티턴 편집 시작하기: 기존 사진을 편집하려면 첫 번째 사용자 메시지에
inlineData(직접 준비한 이미지)과 지시를 포함한 다음, 매 턴 모델 출력을 contents에 계속 재주입합니다.멀티턴 편집 방식 두 가지:
- 기록 재주입(위 방식, 권장):
contents에서 사용자와 모델이 번갈아 주고받은 기록을 유지합니다. 턴이 진행될수록 변경 사항이 누적되고 일관성이 향상됩니다. - 다시 입력(더 간단한 방식): 한 단계 편집을 수행할 때마다 이전 맥락을 이어가지 않고, 단일 사용자 메시지(
text+ 이전 이미지의inlineData)를 전송합니다.
인증
API Key obtained from APIYI Console
본문
application/json
이 페이지가 도움이 되었나요?