Gemini로 이미지 수정하기

Gemini로 이미지 수정 예시를 보려면 다음 환경 중 하나에서 '에이전트 플랫폼의 Gemini Nano Banana 2.1 이미지 생성' 노트북을 실행합니다.

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Gemini는 이미지의 개선된 수정 및 멀티턴 편집을 지원하며, 더 유연하고 제한이 적은 환경을 제공하는 업데이트된 안전 필터를 지원합니다.

다음 Gemini 모델은 이미지 수정을 지원합니다.

클릭하여 지원되는 모델 펼치기

• gemini-nano-banana-2.1
• gemini-3.1-flash-lite-image
• gemini-3.1-flash-image
• gemini-3-pro-image
• gemini-2.5-flash-image

모델 기능에 대한 자세한 내용은 Gemini 모델을 참조하세요.

이미지 수정

콘솔

이미지를 수정하려면 다음 단계를 따르세요.

1. Agent Studio > 프롬프트 만들기 를 엽니다.
2. 모델 전환 을 클릭하고 표시된 모델 중 하나를 선택합니다.
3. 출력 패널의 드롭다운 메뉴에서 이미지 및 텍스트를 선택합니다.
4. 미디어 삽입 ()을 클릭하고 메뉴에서 소스를 선택한 다음 대화상자의 안내를 따릅니다.
5. 이미지에 적용할 수정사항을 프롬프트 작성 텍스트 영역에 입력합니다.
6. 프롬프트 () 버튼을 클릭합니다.

Gemini는 제공된 이미지에 대한 설명을 바탕으로 수정된 버전을 생성합니다. 이 프로세스는 몇 초 정도 걸리지만 용량에 따라 상대적으로 느릴 수 있습니다.

Python

설치

pip install --upgrade google-genai

자세한 내용은 SDK 참고 문서를 참고하세요.

Vertex AI에서 Google 생성형 AI SDK를 사용하도록 환경 변수를 설정합니다.

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True

from google import genai
from google.genai.types import GenerateContentConfig, Modality
from PIL import Image
from io import BytesIO

client = genai.Client()

# Using an image of Eiffel tower, with fireworks in the background.
image = Image.open("test_resources/example-image-eiffel-tower.png")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-flash-image",
    contents=[image, "Edit this image to make it look like a cartoon."],
    config=GenerateContentConfig(response_modalities=[Modality.TEXT, Modality.IMAGE]),
)
for part in response.candidates[0].content.parts:
    if part.text:
        print(part.text)
    elif part.inline_data:
        image = Image.open(BytesIO((part.inline_data.data)))
        image.save("output_folder/bw-example-image.png")

Java

Java를 설치하거나 업데이트하는 방법을 알아보세요.

자세한 내용은 SDK 참고 문서를 참고하세요.

Vertex AI에서 Google 생성형 AI SDK를 사용하도록 환경 변수를 설정합니다.

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.Blob;
import com.google.genai.types.Candidate;
import com.google.genai.types.Content;
import com.google.genai.types.GenerateContentConfig;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
import com.google.genai.types.Part;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import javax.imageio.ImageIO;

public class ImageGenMmFlashEditImageWithTextAndImage {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String modelId = "gemini-2.5-flash-image";
    String outputFile = "resources/output/bw-example-image.png";
    generateContent(modelId, outputFile);
  }

  // Edits an image with image and text input
  public static void generateContent(String modelId, String outputFile) throws IOException {
    // Client Initialization. Once created, it can be reused for multiple requests.
    try (Client client = Client.builder().location("global").vertexAI(true).build()) {

      byte[] localImageBytes =
          Files.readAllBytes(Paths.get("resources/example-image-eiffel-tower.png"));

      GenerateContentResponse response =
          client.models.generateContent(
              modelId,
              Content.fromParts(
                  Part.fromBytes(localImageBytes, "image/png"),
                  Part.fromText("Edit this image to make it look like a cartoon.")),
              GenerateContentConfig.builder().responseModalities("TEXT", "IMAGE").build());

      // Get parts of the response
      List<Part> parts =
          response
              .candidates()
              .flatMap(candidates -> candidates.stream().findFirst())
              .flatMap(Candidate::content)
              .flatMap(Content::parts)
              .orElse(new ArrayList<>());

      // For each part print text if present, otherwise read image data if present and
      // write it to the output file
      for (Part part : parts) {
        if (part.text().isPresent()) {
          System.out.println(part.text().get());
        } else if (part.inlineData().flatMap(Blob::data).isPresent()) {
          BufferedImage image =
              ImageIO.read(new ByteArrayInputStream(part.inlineData().flatMap(Blob::data).get()));
          ImageIO.write(image, "png", new File(outputFile));
        }
      }

      System.out.println("Content written to: " + outputFile);

      // Example response:
      // No problem! Here's the image in a cartoon style...
      //
      // Content written to: resources/output/bw-example-image.png
    }
  }
}

Go

Go를 설치하거나 업데이트하는 방법을 알아보세요.

자세한 내용은 SDK 참고 문서를 참고하세요.

Vertex AI에서 Google 생성형 AI SDK를 사용하도록 환경 변수를 설정합니다.

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"os"

	"google.golang.org/genai"
)

// generateImageMMFlashEditWithTextImg demonstrates editing an image with text and image inputs.
func generateImageMMFlashEditWithTextImg(w io.Writer) error {
	// TODO(developer): Update below lines
	outputFile := "bw-example-image.png"
	inputFile := "example-image-eiffel-tower.png"
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
		HTTPOptions: genai.HTTPOptions{APIVersion: "v1"},
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to create genai client: %w", err)
	}

	image, err := os.ReadFile(inputFile)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to read image: %w", err)
	}

	modelName := "gemini-2.5-flash-image"
	prompt := "Edit this image to make it look like a cartoon."
	contents := []*genai.Content{
		{
			Role: "user",
			Parts: []*genai.Part{
				{Text: prompt},
				{InlineData: &genai.Blob{
					MIMEType: "image/png",
					Data:     image,
				}},
			},
		},
	}
	resp, err := client.Models.GenerateContent(ctx,
		modelName,
		contents,
		&genai.GenerateContentConfig{
			ResponseModalities: []string{
				string(genai.ModalityText),
				string(genai.ModalityImage),
			},
		},
	)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to generate content: %w", err)
	}

	if len(resp.Candidates) == 0 || resp.Candidates[0].Content == nil {
		return fmt.Errorf("no content was generated")
	}

	for _, part := range resp.Candidates[0].Content.Parts {
		if part.Text != "" {
			fmt.Fprintln(w, part.Text)
		} else if part.InlineData != nil {
			if len(part.InlineData.Data) > 0 {
				if err := os.WriteFile(outputFile, part.InlineData.Data, 0644); err != nil {
					return fmt.Errorf("failed to save image: %w", err)
				}
				fmt.Fprintln(w, outputFile)
			}
		}
	}

	// Example response:
	// Here's the image of the Eiffel Tower and fireworks, cartoonized for you!
	// Cartoon-style edit:
	//  - Simplified the Eiffel Tower with bolder lines and slightly exaggerated proportions.
	//  - Brightened and saturated the colors of the sky, fireworks, and foliage for a more vibrant, cartoonish look.
	//  ....
	return nil
}

Node.js

설치

npm install @google/genai

자세한 내용은 SDK 참고 문서를 참고하세요.

Vertex AI에서 Google 생성형 AI SDK를 사용하도록 환경 변수를 설정합니다.

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True

const fs = require('fs');
const {GoogleGenAI, Modality} = require('@google/genai');

const GOOGLE_CLOUD_PROJECT = process.env.GOOGLE_CLOUD_PROJECT;
const GOOGLE_CLOUD_LOCATION =
  process.env.GOOGLE_CLOUD_LOCATION || 'us-central1';

const FILE_NAME = 'test-data/example-image-eiffel-tower.png';

async function generateImage(
  projectId = GOOGLE_CLOUD_PROJECT,
  location = GOOGLE_CLOUD_LOCATION
) {
  const client = new GoogleGenAI({
    vertexai: true,
    project: projectId,
    location: location,
  });

  const imageBytes = fs.readFileSync(FILE_NAME);

  const response = await client.models.generateContent({
    model: 'gemini-2.5-flash-image',
    contents: [
      {
        role: 'user',
        parts: [
          {
            inlineData: {
              mimeType: 'image/png',
              data: imageBytes.toString('base64'),
            },
          },
          {
            text: 'Edit this image to make it look like a cartoon',
          },
        ],
      },
    ],
    config: {
      responseModalities: [Modality.TEXT, Modality.IMAGE],
    },
  });

  for (const part of response.candidates[0].content.parts) {
    if (part.text) {
      console.log(`${part.text}`);
    } else if (part.inlineData) {
      const outputDir = 'output-folder';
      if (!fs.existsSync(outputDir)) {
        fs.mkdirSync(outputDir, {recursive: true});
      }
      const imageBytes = Buffer.from(part.inlineData.data, 'base64');
      const filename = `${outputDir}/bw-example-image.png`;
      fs.writeFileSync(filename, imageBytes);
    }
  }

  // Example response:
  // Okay, I will edit this image to give it a cartoonish style, with bolder outlines, simplified details, and more vibrant colors.
  return response;
}

REST

터미널에서 다음 명령어를 실행하여 현재 디렉터리에 이 파일을 만들거나 덮어씁니다.

curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  https://${API_ENDPOINT}:generateContent \
  -d '{
    "contents": {
      "role": "USER",
      "parts": [
        {"fileData": {
          "mimeType": "image/jpg",
          "fileUri": "FILE_NAME"
          }
        },
        {"text": "Convert this photo to black and white, in a cartoonish style."},
      ]

    },
    "generationConfig": {
      "imageConfig": {
        "aspectRatio": "16:9",
        "imageSize": "4K",
        "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
        "imageOutputOptions": {
          "mimeType": "image/png"
        },
      "personGeneration": "allow_all"
      },
    },
    "safetySettings": {
      "method": "PROBABILITY",
      "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT",
      "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"
    },
  }' 2>/dev/null >response.json

지원되는 가로세로 비율 및 출력 해상도를 비롯한 모델 기능에 대한 자세한 내용은 Gemini 모델을 참조하세요.

Gemini가 설명을 기반으로 이미지를 생성합니다. 이 프로세스는 몇 초 정도 걸리지만 용량에 따라 상대적으로 느릴 수 있습니다.

멀티턴 이미지 수정

멀티턴 편집을 사용하면 수정된 이미지 응답이 표시된 후 변경사항을 적용하여 모델에 응답할 수 있습니다.

다음 Gemini 모델은 멀티턴 편집을 지원합니다.

클릭하여 지원되는 모델 펼치기

• gemini-nano-banana-2.1
• gemini-3.1-flash-lite-image
• gemini-3.1-flash-image
• gemini-3-pro-image
• gemini-2.5-flash-image

전체 요청 파일 크기를 최대 50MB로 제한합니다.

멀티턴 이미지 수정을 테스트하려면 에이전트 플랫폼의 Gemini Nano Banana 2.1 이미지 생성 노트북을 참조하세요.

Gemini 3 Pro Image를 사용한 멀티턴 이미지 생성 및 수정과 관련된 코드 샘플은 생각 서명을 사용한 멀티턴 이미지 수정 예시를 참조하세요.

다음 단계

Gemini 이미지 생성에 대한 자세한 내용은 다음 링크를 참조하세요.

• Gemini로 이미지 생성

• Gemini 이미지 생성 권장사항

• Gemini 이미지 생성 제한사항

• Gemini 이미지 생성 및 책임감 있는 AI