Nano Banana 2 Lite 画像生成・編集ワークスペース

Nano Banana 2 Lite とは

速度を最優先にした Google の画像モデルで、2026 年 6 月 30 日に公開されました。モデル ID は gemini-3.1-flash-lite-image、アーキテクチャ名は Gemini 3.1 Flash Lite Image です。Google 自身の要約はそっけないほど率直で、Nano Banana ファミリーで最も速く最も安い画像モデルであり、高スループット・高速度・大規模向けに作ったと書いています。

Nano Banana 2 や Nano Banana Pro の置き換えではありません。超低遅延が重要な準リアルタイムかつ大量処理の工程に向けた位置づけで、初代の gemini-2.5-flash-image をまだ呼んでいる開発者には、そのまま乗り換えることを推奨すると名指しで書いています。

このモデルの読み方は、結局のところスループットの判断になります。Google が公開した同一プロンプトの 1 分間テストでは、Lite が 21 枚を返したのに対して上位モデルは 3 枚でした。一方で公式のファミリー表は、Lite の画質と推論をワンランク下に置いています。どちらもこのページの下の方に掲載しています。

Google が示した 4 つの数字

以下は発表記事にそのまま書かれている数字です。このページの残りの内容は、これらの引用か、第三者の出典を明示したものか、当ワークスペースの説明のいずれかです。

Google が公開した 1 分間テスト

発表記事には「1 分で何匹の動物を生成できるか」という左右並列の動画があります。2 つのパネルが同じプロンプトで 60 秒間走ります。数字を水彩で描き、その数字の数だけ周りに動物を描くという内容です。各パネルが自分のカウンターを表示するので、このモデルのスループットについての Google の説明として最も明確な資料です。

合計費用が逆転しているのは矛盾ではありません。Lite 側は 7 倍の枚数を仕上げたから多く使っただけで、1 枚あたりではほぼちょうど半分になります。0.0336 は四捨五入すると Google が公表している 0.034 です。7 倍のスループットを 6 割弱の単価で、というのがこのモデルの存在理由そのもので、しかもそれは転売業者の主張ではなく Google 自身のデモです。

ただしこの 2 つの数字には前提があります。プロモーション動画内のカウンターであり独立したベンチマークではないこと、そしてプロンプトが非常に軽い作業、つまり無地の背景に水彩で描いた正方形の被写体ひとつだということです。情報量の多い絵、長い指示、参照画像を複数添える編集では、必ずしも 2.8 秒には収まりません。

ファミリー内での位置づけ

Google は発表と同時に 4 軸のファミリー表を公開しています。この発表で最も役に立つ資料です。このモデルが何を諦めているのかを、何に優れているのかと同じ調子で書いているからです。

Lite の行を横に読むと、選ぶ理由は明快です。遅延とコストの両方で「低」を取っているのはこの 1 段だけです。画質の列を縦に読むと、その代償も同じくらい明快で、上の 2 段は「高」なのにここは「中」。推論はさらに一段下がって「低」です。

同じモデルカードで Google はこの段に「品質は妥協しない」という見出しを付け、ファミリーページでは Lite を「これまでで最も効率的で、品質と速度のバランスが最良」と説明しています。どちらの記述も間違いではありません。ただ 4 軸の表のほうが正確な文書であり、大量処理の工程をこの段に賭ける前に見ておく価値があります。

そのままコピーできるプロンプト

以下はすべて、そばに示した出典が公開しているプロンプトを一字一句そのまま転記したものです。4 本は Google から、1 本はサンプル入力を自ら公開している第三者のプレイグラウンドから採りました。開くとワークスペースに読み込まれます。

A charming watercolor painting of the number n, with n animals around it, on a clean white background, formatted as a perfect 1:1 square. Do not include any text, letters, words, or writing.

A lone astronaut stands poised at the threshold of a futuristic corridor, their back to the viewer, gazing out towards a distant, mountainous landscape visible at the far end. The composition is perfectly symmetrical, using the clean, repeating lines of the brightly lit hallway to create a powerful vanishing point. The corridor itself is a marvel of sleek, sterile design, with glowing white panels on the walls and ceiling, and a highly reflective, cyan-tinted floor that mirrors the entire scene, doubling its visual impact. The astronaut, clad in a white and gold-trimmed spacesuit, is the central, human element in this otherwise impersonal, high-tech environment. The lighting is bright and even, giving the scene an ethereal, almost heavenly quality. The color palette is a minimalist blend of stark white, cool cyan, and the earthy tones of the distant planet. The artistic style is one of clean, utopian science fiction, evoking a sense of calm, wonder, and the beginning of a grand journey into the unknown.

Create a beautiful travel lifestyle image of a woman in a light linen dress standing on a sunlit Mediterranean terrace. The background includes blue sea, white coastal houses, flowering bougainvillea, terracotta steps, and warm afternoon light. Use a soft travel-magazine aesthetic, natural colors, realistic facial and clothing details, and a balanced composition that feels bright, graceful, and shareable.

Keep the same woman's face, hairstyle, expression, pose, and clothing, but replace the plain studio background with a beautiful Mediterranean seaside terrace. Add blue ocean water, white coastal buildings, soft flowers, warm sunlight, and a refined travel-lifestyle atmosphere. Preserve the subject's identity clearly and make the final image feel elegant, bright, and natural.

Create a charming editorial illustration of an outdoor breakfast table under a lemon tree. Include croissants, honey, tea, fresh fruit, wildflowers, ceramic plates, linen napkins, and soft morning sunlight. Use warm hand-painted textures, tasteful color harmony, and a polished storybook-meets-lifestyle-magazine style. The composition should feel cozy, beautiful, and visually refined.

このモデルが向いている仕事

Google 自身の言い方は「素早い発想」と「高速なパイプライン」です。以下のリストは Google が実演したもの、または公開サンプルが直接裏づけている用途だけに絞り、画像モデルが理論上できることを並べたものではありません。

• 大量の下書き。Google の 1 分間テストが論拠のすべてです。安価な 1K を 21 枚仕上げる間に、重いモデルは 3 枚でした。
• 操作に追従して絵を補充する用途。Google は Gridscape で、話題が展開するそばから配図を生成する無限キャンバスを実演しています。Space Lift は部屋の写真 1 枚をいくつもの内装案に変えます。
• 方向性が固まる前の高速な試行。まず 1K で方向を決め、勝ったプロンプトを解像度と推論の上の段へ移します。
• 写真 1 枚からの合成。Google の Anywhere は画像を 1 枚添えるだけで、同じ人物を世界各地のランドマークに立たせます。
• 現在の状態に合わせて変わり続ける素材。Google が Latitude の事例を引く理由がまさにこれです。
• 商品画像やシーン画像の下書き。参照画像の手順で商品そのものは保ち、周囲だけを差し替えます。
• 既存写真の背景差し替え。このページの下の方で実測している編集がこれにあたります。
• 言語よりもレイアウトが重要なローカライズの下書き。Google 自身の制限一覧が文法と文化的な語感を画質より下に置いているので、画像内の翻訳は下書きとして扱ってください。

このワークスペースで選べる設定

何を送信できるかはワークスペースのセレクタが唯一の根拠です。他社のページに書かれているのはそのサービスのアカウントの話であり、価格はサービス側が決めるもので、このページの記述ではありません。

上記の 7 種類が、このワークスペースが Nano Banana 2 Lite に対して実際に受け付ける全リストです。Nano Banana 2 のリストとは異なり、そちらは auto と 1:4・8:1 といった極端な比率を含む 15 種類です。選択肢が狭いのは当サイトの制限であって、モデルの制限ではありません。

参照画像 5 枚という上限も同じように明記しておきます。Google はこのモデルについて参照画像の上限をまったく公表しておらず、第三者の API スキーマは 10 枚を許容しています。当ワークスペースはサービス側が確認していない数字を画面に出す代わりに、前世代の Nano Banana の保守的な上限をそのまま使っています。編集でそれ以上の参照画像が必要なら、ここでは別のモデルを選ぶ合図です。

このワークスペースでの 3 モデル比較

以下のうち Google の資料なのは最初の一群だけです。設定の行は当ワークスペースのセレクタの実際の状態で、同じ 3 モデルについて他社の説明と食い違うことがあるのはそのためです。

当サイトで 1K に制限されているのは 3 モデル中 Lite だけなので、Nano Banana 2 との選択は解像度の話にはなりません。同じ予算で 5 倍の枚数を取るか、Google がワンランク上と評価する少数の絵を取るか、という判断になります。

他サイトが違う数字を出す理由

このモデルで上位に並ぶページのいくつかは、当ワークスペースが提供していない設定を書いています。それらは必ずしも誤りではなく、モデル自身の公開スキーマと各サービスのアカウントを説明したものです。ただし料金を比べる前に、差がどこにあるのかを押さえておく価値があります。

nanobanana.im のページはアスペクト比 15 種類、参照画像 10 枚まで、1 回の生成が 2 credits としており、同社の前世代 Nano Banana と同じ価格です。kie.ai が公開しているリクエストスキーマも、同じモデルに対して 15 種類のアスペクト比とファイル上限 10 枚を受け付けます。15 と 10 はこの種の API 仕様から来ています。モデルは当サイトが渡すより多くの設定を飲み込めますが、ここのセレクタは狭い集合を送っているだけです。

価格については、kie.ai 自身のページが同じ 1K の段について隣り合った 2 か所で異なる記述をしています。片方は 4 credits、もう片方は 3 credits です。どちらもそのサービスの宣伝文として扱うのが妥当で、拘束力のある料金表ではありません。あなたのタスクに効く唯一の数字は、送信前にワークスペースが表示する見積りです。

• アスペクト比：競合ページは 15 種類、当サイトのセレクタは 7 種類。モデルは当サイトが渡す以上のものを受け付けます。
• 参照画像：第三者の API 仕様は 10 枚、当サイトは 5 枚。しかも Google 自身は上限を公表していません。
• クレジット価格はサービスごとに異なり変動します。あなたのタスクに効くのはワークスペースの見積りです。

マスクを描かず、参照画像で編集する

編集は、使用する権利のある画像と、何を変えて何を残すかを述べた 1 つの指示から始まります。ここに描くマスクはありません。指示がどの部分を指しているかをモデル自身が判断し、残りはそのままにします。ただし Google 自身の制限事項は難しい例についてそれほど強気ではなく、マスク編集、昼から夜への大きな照明変更、複数画像の合成は、不自然な結果や画面上の破綻、つながりの悪い場面を生むことがあると明記しています。

このページの下の方にある前後比較は、飾りで並べた 1 組ではなく計測済みです。2 枚を 9 分割してタイルごとに比べると、中央の列で相関が 0.88 から 0.96、左右の端ではほぼゼロか負になります。被写体は保たれ、その周囲だけが置き換わったときの典型的な形です。この数値は当サイトが測ったもので、Google の主張ではありません。2 枚の画像とプロンプトは同じ公開サンプルに由来するので、対応関係は文書としても実測としても裏づけがあります。

指示は前半と後半に分けて書きます。前半で被写体と変える点、後半で動かしてはいけない点、たとえば輪郭、カメラ位置、あるいは他すべての色を書きます。

• まず顔と手を見ます。Google 自身が小さな顔を弱点に挙げており、人物編集で最もよく起きる望まない変化が似姿のずれです。
• 画像内の小さな文字は原寸で読み直します。つづりの正確さは Google が挙げるもう 1 つの弱点で、5 語の看板で十分に露呈します。
• 背景を差し替えた箇所では、反射、影、物の接地部分を重点的に比べます。継ぎ目はたいていそこに出ます。
• 一度に 1 つの指示だけ変えます。そうすれば差を指示に帰属でき、モデル側のばらつきと混同せずに済みます。

ここでの生成・編集の手順

ワークスペースが求める順に 4 ステップです。

1. プロンプトを貼り付けるか、上の一覧からコピーボタンで読み込みます。
2. 解像度は 1K のまま、7 種類のアスペクト比から 1 つ選ぶか、まず 1:1 で始めます。
3. 新規生成ではなく編集なら、参照画像を最大 5 枚まで添えます。
4. 見積りを確認し、求められたらログインして送信します。失敗したタスクは再試行の前に状態を確認し、二重送信を避けてください。

このページが約束しないこと

モデルのページは、自分の主張がどこで止まるかを書くべきです。以下がこのページの境界です。

• 無料枠は一切約束しません。クレジットや試用の付与はアカウント側の表示が根拠で、このページにはありません。
• 4 秒と 0.034 ドルは Google が自社 API について公表した数字で、当サイトの実測ではありません。実際の遅延は送信時のサービス側の負荷にも左右されます。
• Google はこのモデルの参照画像上限を公表していないため、当サイトの 5 枚という上限は保守的な選択であり、文書化されたモデル制限ではありません。
• 1 分間テストはプロモーション動画によるもので、しかも軽い単一プロンプトしか走っていません。2.8 秒を長い指示や複数参照の編集に対する保証として読まないでください。
• ファミリー表の 4 軸の評価は公開された画像から読み取ったもので、文字の仕様表から転記したものではありません。Google はこの 4 軸を表形式で公開していないためです。
• Elo スコアと遅延の比較の元の出典は Google が明記した arena.ai と artificialanalysis.ai で、このページが引用する具体的な数値は第三者がそれらのチャートを読んだものです。当サイトが実行したベンチマークは 1 つもありません。
• Google によれば出力には SynthID のウォーターマークが入り、当サイトでは除去できません。Google が示す確認方法は、画像を Gemini アプリにアップロードして Google AI 製かどうかを尋ねるものです。
• 画像内の文字、小さな顔、インフォグラフィックの正確さ、キャラクターの一貫性はいずれも Google 自身の「改善予定」一覧に載っています。重要な内容は必ず原寸で校正してください。
• ギャラリーには Google の公式素材と第三者のプレイグラウンドの例が混在しています。当サイトが生成したものは 1 枚もなく、プロンプトが公開されていることは同じ結果が再現する保証にはなりません。
• モデル ID は Google が現時点で公開している識別子であり、提供状況や挙動は予告なく変わり得ます。

画像と数字の出典

このページのすべての数字と画像は、以下のいずれかの出典にたどれます。Google ではなく第三者から来たものは、その行に明記しています。