README.md

metadata

title: NanoBanana V9 - Gemini画像生成
emoji: 🍌
colorFrom: yellow
colorTo: red
sdk: gradio
sdk_version: 5.49.1
app_file: app.py
pinned: false
license: mit

🍌 NanoBanana - Gemini画像生成 (Version 9)

Google Gemini AIを使用したテキストから画像を生成するアプリケーション（Gradio 5 + 新Google Gen AI SDK対応）

✨ V9の主な変更点

• ✅ Gradio 5.49.1にアップグレード（パフォーマンス改善、SSR対応）
• ✅ 新Google Gen AI SDK (google-genai) に移行
• ✅ FastAPI削除 - Gradio純正API機能を使用
• ✅ 依存パッケージ30%削減（10個→7個）
• ✅ HF Spacesで最適化

🚀 クイックスタート

1. インストール

pip install -r requirements.txt

2. APIキーの設定

Google AI Studioで無料APIキーを取得

3. 起動

python app.py

ブラウザで http://localhost:7860 を開く

📡 API使用方法

エンドポイント

GET /api/health

ヘルスチェック

curl http://localhost:7860/api/health

レスポンス例:

{
  "status": "healthy",
  "timestamp": "2025-11-24T12:00:00.000Z",
  "version": "9.0.0",
  "available_models": {...}
}

GET /api/models

利用可能なモデルのリスト

curl http://localhost:7860/api/models

レスポンス例:

{
  "models": {
    "gemini-2.5-flash-image": {...},
    "gemini-3-pro-image-preview": {...}
  }
}

POST /api/generate

画像生成

cURLの例:

curl -X POST http://localhost:7860/api/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "data": [
      "富士山と桜、フォトリアリスティック、4K画質",
      "YOUR_GEMINI_API_KEY",
      "gemini-2.5-flash-image",
      "1024x1024",
      "Photorealistic",
      true,
      "",
      "my-image",
      false
    ]
  }'

Pythonの例:

from gradio_client import Client

client = Client("http://localhost:7860")
result = client.predict(
    prompt="富士山と桜、フォトリアリスティック、4K画質",
    gemini_api_key="YOUR_API_KEY",
    model="gemini-2.5-flash-image",
    size="1024x1024",
    style="Photorealistic",
    save_to_dataset=False,
    dataset_folder="",
    custom_filename="my-image",
    return_image_data=False,
    api_name="/generate"
)
print(result)

レスポンス例:

{
  "data": [{
    "success": true,
    "filename": "my-image.png",
    "local_path": "/file=generated_images/my-image.png",
    "prompt": "富士山と桜、フォトリアリスティック、4K画質",
    "size": "1024x1024",
    "style": "Photorealistic",
    "model": "gemini-2.5-flash-image",
    "dataset_url": "https://huggingface.co/datasets/..."
  }]
}

📦 依存関係

gradio==5.49.1
google-genai>=1.52.0
pillow>=10.0.0
numpy>=1.24.0
python-dotenv>=1.0.0
huggingface_hub>=0.27.0
datasets>=2.14.0

🏗️ アーキテクチャ

V9 (Gradio 5 + google-genai)
├── Gradio Blocks UI
├── Gradio Native API (/api/*)
└── Google Gen AI SDK (Client-based)

V8からの主な変更:

• FastAPI層を削除 → Gradio純正APIに統合
• google-generativeai → google-genai SDK
• uvicorn削除 → Gradio単体で起動

🔧 環境変数（オプション）

Dataset保存機能を使用する場合のみ設定してください。

.env.exampleを.envにコピーして設定：

# Hugging Face Dataset（オプション）
HF_TOKEN=your_hf_token_here
DATASET_REPO_ID=your_username/your_dataset_name

📝 V8からの移行ガイド

APIエンドポイントの変更

V8 (FastAPI)	V9 (Gradio API)	変更内容
POST /api/generate/url?param=value	POST /api/generate + JSON body	リクエスト形式変更
POST /api/generate/full	POST /api/generate + return_image_data=true	パラメータ化
GET /api/health	GET /api/health	互換性あり
GET /api/models	GET /api/models	互換性あり

リクエストフォーマットの変更

V8 (FastAPI + クエリパラメータ):

curl -X POST "http://localhost:7860/api/generate/url?prompt=富士山&gemini_api_key=...&model=gemini-2.5-flash-image&size=1024x1024&style=Photorealistic"

V9 (Gradio API + JSONボディ):

curl -X POST http://localhost:7860/api/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"data": ["富士山", "...", "gemini-2.5-flash-image", "1024x1024", "Photorealistic", true, "", "", false]}'

パラメータの順序（V9）

/api/generateエンドポイントのdata配列の順序：

1. prompt (string) - 画像生成プロンプト
2. gemini_api_key (string) - Gemini APIキー
3. model (string) - モデル名（デフォルト: "gemini-2.5-flash-image"）
4. size (string) - サイズ（デフォルト: "1024x1024"）
5. style (string) - スタイル（デフォルト: "Default"）
6. save_to_dataset (boolean) - Dataset保存（デフォルト: true）
7. dataset_folder (string) - Datasetフォルダ名（デフォルト: ""）
8. custom_filename (string) - カスタムファイル名（デフォルト: ""）
9. return_image_data (boolean) - base64データ返却（デフォルト: false）

🚢 HF Spacesへのデプロイ

1. リポジトリを作成

2. README.mdのYAMLヘッダーを確認： ```yaml

   title: NanoBanana V9 emoji: 🍌 colorFrom: yellow colorTo: orange sdk: gradio sdk_version: 5.49.1 app_file: app.py pinned: false

3. コードをpush
4. HF Spacesの設定でSecretsを追加（オプション）：
   • HF_TOKEN: Hugging Faceトークン（Dataset保存用）
   • DATASET_REPO_ID: データセットリポジトリID

🎨 利用可能なモデル

gemini-2.5-flash-image（推奨）

• 高速・低コスト（$0.039/画像）
• 10種類のアスペクト比対応
• 一般用途に最適

gemini-3-pro-image-preview

• 高品質・2K/4K解像度対応
• プロフェッショナル用途向け

🎭 利用可能なスタイル

• Photorealistic（写真風）
• Artistic（芸術的）
• Anime（アニメ風）
• 3D Render（3Dレンダリング）
• Watercolor（水彩画）
• Oil Painting（油絵）
• Digital Art（デジタルアート）
• Sketch（スケッチ）
• Studio Photo（スタジオ写真）
• Minimalist（ミニマリスト）

📏 利用可能なサイズ

• 512x512
• 768x768
• 1024x1024（推奨）
• 1024x768
• 768x1024
• 1536x1536
• 2048x2048（gemini-3-pro-image-previewのみ）

🔍 トラブルシューティング

エラー: "google-genai not found"

pip install google-genai>=1.52.0

エラー: "API key required"

Gemini APIキーが正しく入力されているか確認してください。

画像が生成されない

1. Gemini APIキーが有効か確認
2. インターネット接続を確認
3. モデル名が正しいか確認

📄 ライセンス

MIT License

🙏 謝辞

• Google Gemini AI
• Gradio 5
• Hugging Face

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Version: 9.0.0 最終更新: 2025-11-24 開発: Claude Code + tomo2chin2