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Google Nano Banana 2 Edit FastがWaveSpeedAIに登場

Google Nano Banana 2 Edit Fast（Gemini 3.1 Flash Image）は、1枚あたりわずか$0.045からという最もお手頃なNano Banana 2編集オプションです。高速な画像編集を実現します。

By WaveSpeedAI 2 min read
Google Nano Banana.2 Edit Fast
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Google Nano Banana 2 Edit FastがWaveSpeedAIに登場

AIで画像を編集する最速の方法：Nano Banana 2 Edit FastがWaveSpeedAIに登場

スピードは重要です。商品撮影の繰り返し編集、カタログ全体の背景差し替え、締め切り前のキャラクターデザインの調整など、あらゆる場面で一秒一秒が重要です。だからこそ、Google Nano Banana 2 Edit FastをWaveSpeedAIにお届けできることを嬉しく思います。Nano Banana 2編集ラインナップの中で最も安価で最速のバリアントであり、1枚あたりわずか$0.045から始まります。

Gemini 3.1 Flash Imageアーキテクチャを基盤とするNano Banana 2 Edit Fastは、不要なオーバーヘッドを排除し、デフォルト2K出力とオプションの4K解像度で、自然言語指示による高速AIパワード画像編集を実現します。

WaveSpeedAIでNano Banana 2 Edit Fastを試す

Nano Banana 2 Edit Fastとは？

Nano Banana 2 Edit Fastは、GoogleのNano Banana 2モデルファミリーにおける速度最適化された編集バリアントです。標準のNano Banana 2 Editが0.5Kから4Kまでの複数解像度で最大の柔軟性を優先しているのに対し、Edit Fastバリアントは高速な繰り返し作業のために特化して設計されています。リリース後数時間でArtificial Analysis Image Arenaのトップランクモデルに輝いたNano Banana 2の高い視覚品質を維持しながら、より速く編集画像を生成します。

基盤技術は、Nano Banana 2ファミリー全体を支える同じGemini 3.1 Flash Imageモデルです。つまり、同じセマンティック理解、同じ自然言語編集機能、同じマルチ画像参照サポートを——ただしより速く、ラインナップ最安値で——利用できます。

スピードのアドバンテージをわかりやすく言うと：GoogleのFlashアーキテクチャはProクラスのモデルと比べて一貫して2〜3倍速い生成時間を実現しており、独立したベンチマークではNano Banana 2がProバリアントの25〜35秒と比べて13〜15秒で編集を完了することが示されています。Edit Fast構成は、パイプラインを高速ターンアラウンドに特化して最適化することで、これをさらに推し進めています。

主な機能

最安値での超高速編集

2K出力が1枚あたり$0.045、4Kが$0.05のNano Banana 2 Edit Fastは、Nano Banana 2ファミリーの中で最も手頃な選択肢です。数百〜数千枚の画像を処理するチームにとって、この価格設定は品質を犠牲にすることなく大幅なコスト削減をもたらします。

自然言語による画像編集

手動マスクや選択ツールはもう不要です。編集したい内容を平易な言葉で説明するだけです：

  • 「男性のスーツをネイビーからチャコールグレーに変更する」
  • 「背景をモダンなオフィス空間に置き換える」
  • 「ゴールデンアワーのように照明を暖かくする」
  • 「看板のテキストを削除して「SALE」に置き換える」

モデルは空間関係、照明条件、視覚的なコンテキストを理解します。単純に貼り付けるのではなく、影や反射、色温度を調整して、あらゆる編集が自然に見えるようにします。

マルチ画像参照サポート

複雑な編集やコンポジションのために、最大14枚の参照画像をアップロードできます。これにより、以下のような強力なワークフローが可能になります：

  • ある画像から別の画像へのビジュアルスタイルの転送
  • 一連の編集出力にわたるキャラクターの一貫性の維持
  • 複数のソース画像からの要素を一つのまとまったシーンへのコンポジット

高解像度出力

高速な繰り返し作業には2K解像度（デフォルト）、プロダクション品質の出力には4K解像度を選択できます。どちらのオプションも鮮明なディテールと自然な色再現を維持します。

柔軟なアスペクト比

1:1、16:9、4:3などの標準フォーマットから、超ワイドの21:9、1:8や8:1などの極端な比率まで、14種類のアスペクト比をサポート。どのプラットフォームやユースケースにも、クロップなしで編集を適合させることができます。

組み込みプロンプトエンハンサー

編集指示の言い回しに迷ったときは、組み込みのプロンプトエンハンサーが自動的に説明を洗練させてより良い結果を導き出し、曖昧な指示を正確な編集コマンドに変換します。

ウェブ検索統合

ウェブ検索を有効にすることで、リアルタイムの情報に基づいた編集が可能になります。モデルは現在の画像やデータを参照して正確なレンダリングを生成できます。実際の製品、場所、または最新の出来事を反映した編集が必要な場合に役立ちます。

実際のユースケース

Eコマース商品撮影

商品モックアップの生成、カタログ全体の背景差し替え、シンプルなスタジオ写真からライフスタイルショットの作成が可能です。1枚の編集が$0.045で、500枚のカタログ処理にかかるコストは$25未満——従来のレタッチ費用のほんの一部です。

ファッションとバーチャル試着

人物と衣類のアイテムをアップロードするだけで、リアルなコーディネートのプレビューを生成できます。Nano Banana 2の優れたキャラクター一貫性により、顔の特徴や体の比率を正確に保ちながら、衣服を自然に着用させます。

マーケティングとソーシャルメディアコンテンツ

キャンペーンビジュアルのプラットフォーム別バリエーションを数秒で作成できます。YouTubeサムネイル用の16:9、Instagram用の1:1、ストーリーズ用の9:16で同じメインビジュアルが必要ですか？一度編集し、アスペクト比を調整して、すべてに公開できます。

ゲームデザインとコンセプトアート

キャラクターデザイン、環境コンセプト、UI要素を素早く繰り返し作成できます。Edit Fastのスピードは、チームが多数のビジュアル方向性を素早く評価する必要がある初期段階の探索に理想的です。

写真の修復と補正

昼のシーンを夜に変換、気象効果の追加、照明条件の調整、古い写真の修復と補正が可能です。物理的な光の振る舞いに対するモデルの理解が、手動で達成するには何時間もかかるリアルな結果を生み出します。

WaveSpeedAIで始める

WaveSpeedAIでNano Banana 2 Edit Fastを使用するには、数行のコードだけで十分です：

import json
import os
import time
from urllib.request import Request, urlopen

api_key = os.environ["WAVESPEED_API_KEY"]
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json"}
payload = {
    "prompt": "A cinematic ocean wave at sunrise, highly detailed",
    "images": [
        "https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-images/painted-hand-298-332.jpg"
    ],
    "aspect_ratio": "1:1",
    "resolution": "2k",
    "enable_web_search": False,
    "output_format": "png"
}

def request_json(url, data=None):
    request = Request(url, data=data, headers=headers, method="POST" if data else "GET")
    with urlopen(request) as response:
        return json.load(response)

# 1. Submit the prediction.
submit_body = request_json("https://api.wavespeed.ai/api/v3/google/nano-banana-2/edit-fast", json.dumps(payload).encode())
task = submit_body.get("data", submit_body)
prediction_id = task.get("id")
if not prediction_id:
    raise RuntimeError("Submission response did not contain a prediction id")
result_url = task.get("urls", {}).get("get") or f"https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{prediction_id}/result"

# 2. Poll until the prediction finishes.
while True:
    body = request_json(result_url)
    result = body.get("data", body)
    status = result.get("status")
    if status == "completed":
        print(result.get("outputs", []))
        break
    if status in {"failed", "cancelled", "timeout"}:
        raise RuntimeError(result)
    if status not in {"created", "processing"}:
        raise RuntimeError(f"Unexpected status: {status}")
    time.sleep(2)

4K出力には、resolutionパラメータを追加します：

import json
import os
import time
from urllib.request import Request, urlopen

api_key = os.environ["WAVESPEED_API_KEY"]
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json"}
payload = {
    "prompt": "A futuristic city at blue hour with soft volumetric light",
    "images": [
        "https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-images/painted-hand-298-332.jpg"
    ],
    "aspect_ratio": "3:2",
    "resolution": "4k",
    "enable_web_search": False,
    "output_format": "jpeg"
}

def request_json(url, data=None):
    request = Request(url, data=data, headers=headers, method="POST" if data else "GET")
    with urlopen(request) as response:
        return json.load(response)

# 1. Submit the prediction.
submit_body = request_json("https://api.wavespeed.ai/api/v3/google/nano-banana-2/edit-fast", json.dumps(payload).encode())
task = submit_body.get("data", submit_body)
prediction_id = task.get("id")
if not prediction_id:
    raise RuntimeError("Submission response did not contain a prediction id")
result_url = task.get("urls", {}).get("get") or f"https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{prediction_id}/result"

# 2. Poll until the prediction finishes.
while True:
    body = request_json(result_url)
    result = body.get("data", body)
    status = result.get("status")
    if status == "completed":
        print(result.get("outputs", []))
        break
    if status in {"failed", "cancelled", "timeout"}:
        raise RuntimeError(result)
    if status not in {"created", "processing"}:
        raise RuntimeError(f"Unexpected status: {status}")
    time.sleep(2)

WaveSpeedAIがすべてのインフラを管理します——プロビジョニングするGPUも、待機するコールドスタートも、管理すべき複雑なデプロイパイプラインもありません。最初のAPI呼び出しは1分以内に実行できます。

料金

解像度1枚あたりのコスト
2K（デフォルト）$0.045
4K$0.05
ウェブ検索+$0.014

今すぐ高速編集を始めよう

Nano Banana 2 Edit Fastは、Googleの最先端画像モデルの視覚的知性と、プロダクションワークフローが求めるスピードと手頃さを組み合わせています。単一のメインビジュアルを編集する場合でも、数千枚の商品写真を処理する場合でも、自然言語編集、マルチ画像参照、高解像度出力の組み合わせにより、最も汎用性の高い画像編集APIの一つです。

WaveSpeedAIでNano Banana 2 Edit Fastを試す — セットアップ不要、コールドスタートなし、使った分だけお支払い。

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