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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
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# 🍌 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

```bash
pip install -r requirements.txt
```

### 2. APIキーの設定

[Google AI Studio](https://aistudio.google.com/app/apikey)で無料APIキーを取得

### 3. 起動

```bash
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

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

レスポンス例:
```json
{
  "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

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

レスポンス例:
```json
{
  "models": {
    "gemini-2.5-flash-image": {...},
    "gemini-3-pro-image-preview": {...}
  }
}
```

#### `POST /api/generate`
画像生成

**cURLの例:**
```bash
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:**
```python
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:
```json
{
  "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

```txt
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：

```bash
# 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):**
```bash
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):**
```bash
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"
```bash
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