Nano Banana 2 Lite完全ガイド、プロンプト、活用例

Nano Banana 2 LiteはGoogle DeepMindのGemini 3.1 Flash-Lite Imageモデルで、Nano Bananaファミリーの中で最も高速かつコスト効率の高いティアです。標準的な1K画像を約4秒で返し、テキストから画像への生成、編集、複数画像の合成を1つのモデルで処理します。安定したキャラクターの一貫性、読みやすい画像内テキスト、レイアウトのための世界知識を備えています。

その速さは作業の仕方を変えます。1枚のレンダリングに手間をかける代わりに、多くの方向性を素早く試し、最も強いものを残します。このガイドは、そのループを最大限に活かすこと、つまりモデルへの指示の出し方、プロンプトの書き方、避けるべき失敗について解説します。

Liteモデルは明確な指示と高速なループに応えてくれます。次の実践はこのモデルの挙動に特有のもので、品質の大部分を担います。

• バッチで作り、選び抜く。1回のレンダリングは約4秒なので、1つのプロンプトを調整しすぎるのではなく、同じプロンプトを数回実行して最良の結果を選びます。速さこそが機能です。それをバリエーションに使いましょう。
• 1K向けに構成する。出力は1024pxの単一キャンバスなので、少し緩めにフレーミングし、細部を詰め込んだ忙しいワイドショットにするのではなく、レイアウト側でトリミングします。
• 重要なテキストは短く大きく。モデルはいくつかの大きな語をきれいに綴りますが、長い行や小さなキャプションでつまずきます。正確な語句を引用符で囲んでシーン内で大きく配置し、レイアウト側で縮小します。
• キャラクターを固定の描写で固定する。強い参照画像を1枚渡し、同じ3つか4つのアイデンティティの特徴を一語一句同じように毎回のプロンプトで繰り返します。シリーズの途中で被写体の言い換えをすることが、キャラクターのぶれを生みます。
• チャートやデータは下書きとして扱う。世界知識はダッシュボードやインフォグラフィックをもっともらしく見せますが、数値は本物ではありません。レイアウトの配置に使い、その後で正しい数値を入れ込みます。
• Liteで下書きし、より大きなティアで仕上げる。1Kで素早く探り、2Kや4K、最終的な仕上げが必要になったら、勝ち残ったプロンプトをNano Banana 2やProに渡します。

優れた画像プロンプトは1つのキーワードではなく、短い指示書のように読めます。何を含めるべきかを覚える簡単な方法が FRAME です。Focus、Rendering、Angle、Mood、Extrasです。

プロンプトに入れるもの：FRAMEチェックリスト

テキストと編集の書き方

画像内のテキストは、モデルが何を描くべきか分かるように、正確な語句を引用符で囲みます。編集の場合は、変える一点を指定し、残りはそのままだと述べます。そうすればモデルはポーズ、光、構図を保ちます。

弱いプロンプトと強いプロンプト

被写体、フレーミング、光、テキストを運任せにせず、名指しで指定しましょう。

よくある失敗

• あいまいな被写体：「ケトル」ではモデルに何も伝わりません。素材、色、形を名指しします。
• 引用符のないテキスト：語句を引用符で囲まないと崩れて返ってきます。正確なコピーを引用符で囲みます。
• 1つのプロンプトに詰め込みすぎ：複数を1つのフレームに押し込まず、画像ごとに明確なアイデアを1つに保ちます。
• 正確なデータを期待する：世界知識のチャートは下書きなので、数値を実際のものに差し替えます。
• Liteに4Kを強いる：これは1Kでレンダリングするので、より高い解像度が必要なときはより大きなNano Bananaティアに上げます。