Формула Google для правок работает, но не гарантирует ни сохранённое лицо, ни то, что запрос вообще пройдёт цензуру — и это разные риски, которые нужно закрывать по-разному
Задача «промты фото для gemini» на практике распадается на два вопроса: как сформулировать правку и что вообще разрешено загружать. Ответы на них расходятся по времени и по источникам, и это стоит знать раньше, чем вы отправите в чат своё лицо.
20 ноября 2025 года Google представила Nano Banana Pro с обещанием держать точное сходство лица «до 5 персонажей» при смешивании до 14 изображений в одном запросе. Продакт-менеджер Google DeepMind Naina Raisinghani формулирует это прямо: «With Nano Banana Pro, you can blend more elements than ever before... maintaining the consistency and resemblance of up to 5 people» — официальный анонс. Примерно за два с половиной месяца до этого, 7 сентября 2025 года, журналист CNET Katelyn Chedraoui попробовала убрать отражение со своей фотографии в предыдущей версии модели, Gemini 2.5 Flash Image, и получила результат, который описывает как «scary-looking damage» — искажённые лица и потерю резкости на снимке — тест CNET. Обе цитаты не противоречат друг другу технически: разные версии модели, разные задачи. Но для человека, который сейчас загружает своё фото, разница между «вендор обещает» и «журналист получил» — это разница между рабочим инструментом и испорченным снимком.
Платите в рублях за Gemini API без наценки на токены через provod.ai
Формула, на которой держится всё остальное
Официальное руководство Google по промптам для Nano Banana даёт простой принцип: описывать правку как конкретное изменение, а не пересказывать сцену заново. Пример из документации — поменять цвет галстука, а не переписывать всю композицию фотографии словами — руководство по промптам. Это не гарантия качества, это способ уменьшить пространство для домыслов модели: чем конкретнее названо, что меняется и что остаётся, тем меньше у Gemini повода перерисовать заодно причёску или тон кожи.
Отсюда вырастает рабочая библиотека промптов — не универсальные фразы, а шаблон «что меняется / что остаётся неизменным» под пять типовых задач:
| Правка | Что меняется (называть явно) | Что остаётся неизменным (называть явно) |
|---|---|---|
| Смена фона | «Замени фон на светлую студийную стену нейтрального серого цвета» | «Не меняй позу, одежду, выражение лица и освещение на человеке» |
| Смена одежды | «Замени рубашку на тёмно-синий пиджак поверх белой футболки» | «Сохрани лицо, причёску, цвет кожи, позу и фон без изменений» |
| Смена света/цвета | «Сделай освещение тёплым, как на закате, добавь мягкие тени слева» | «Не меняй композицию, объекты в кадре и цвет одежды» |
| Ретушь | «Убери покраснение и мелкие пятна на коже, не трогая текстуру» | «Сохрани форму лица, морщины у глаз и общую резкость фото» |
| Серия в одном стиле | «Примени этот же холодный синий тон и зернистость ко всем следующим фото» | «На каждом фото сохрани исходную позу и лицо человека без изменений» |
Каждая строка — это фактически двойной промпт: сначала прямая команда, затем явный запрет на побочные изменения. Формула Google не описывает, что делать, если модель всё же промахнётся, — и здесь начинается вторая часть разговора.
Почему два независимых теста дали противоположный результат
Тест CNET с отражением и сравнительный тест TechRadar вышли почти одновременно, в сентябре 2025 года, на той же линейке моделей — и дали разные выводы. Автор TechRadar Eric Hal Schwartz сравнил смену одежды на одном фото в Gemini и в ChatGPT: «Gemini's image edits were fast and accurate, and mostly only changed what I asked» — Gemini сохранил выражение лица, причёску и позу, а ChatGPT непрошено изменил лицо и причёску — сравнение Gemini и ChatGPT. У Chedraoui в CNET задача была другой — не заменить объект, а убрать отражение, то есть смоделировать физику сцены, а не подменить деталь. Разница результатов подсказывает практическое правило: точечная замена одного элемента (одежда, фон, цвет) — задача, с которой модель справляется предсказуемо; реконструкция физически сложной детали (отражения, тени, перспектива) — зона повышенного риска артефактов, независимо от того, что обещает вендорская страница.
Оба независимых теста проводились на Gemini 2.5 Flash Image, и с тех пор вендор дважды обновлял модель: Nano Banana Pro вышла в ноябре 2025-го, Nano Banana 2 — в феврале 2026-го. То есть выводы сентябрьских тестов отстают от текущей версии на два релиза, а от даты их публикации прошёл почти год. Если результат правки критичен, а не для черновика, дешевле сравнить, как одна и та же задача решается разными актуальными моделями, чем гадать по годовалому обзору. Здесь и работает логика агрегатора вроде provod.ai (российский аналог OpenRouter) — один API и один интерфейс для сравнения моделей позволяют прогнать одну и ту же правку через несколько актуальных генераторов изображений без регистрации отдельного аккаунта у каждого вендора, и увидеть разницу своими глазами, а не по чужому обзору годовалой давности.
Что заблокирует модерация — и почему граница нестабильна
С обновлением безопасности Nano Banana 2 в феврале 2026 года загрузка фото узнаваемой знаменитости для редактирования блокируется целиком — включая попытки поменять одежду (outfit swap) или лицо (face swap), — пишет блог API-реселлера LaoZhang AI, разбирающий политику ограничений Google по людям на фото — разбор ограничений на людей. Это не редакционное СМИ и не официальный документ: наблюдения собраны из пользовательской практики и документации Google, прямой цитаты из политики Google там нет. Важная деталь: ограничение касается реальных узнаваемых людей — вымышленные персонажи, стилизованные портреты и иллюстрированные люди продолжают генерироваться без блокировки, согласно тому же разбору. То есть если вы редактируете своё собственное фото, а не чужую знаменитость, риск блокировки по «узнаваемости» невелик — но конкретный список того, что считается узнаваемым, Google публично в виде цитируемого документа не раскрывает.
Отдельная и жёсткая граница — возраст. С обновлением от 31 марта 2026 года генерация изображений через Nano Banana 2 открыта пользователям младше 18 лет, но редактирование загруженных фото остаётся доступно только пользователям 18+ — обновление Google Workspace. Это значит: если аккаунт помечен как несовершеннолетний, попытка отредактировать даже безобидное собственное фото (смена фона на школьном портрете) заблокируется на уровне доступа к функции, а не на уровне содержания запроса.
Насколько устойчивы эти правила? Тот же материал о механике ограничений фиксирует случаи, когда обходные формулировки запросов временно проходили модерацию до того, как Google закрывала лазейку постфактум — граница определяется реакцией вендора на обнаруженные обходы, а не заранее опубликованным списком правил. Практический вывод: сегодняшний список запрещённых сценариев — это снимок состояния фильтра, а не контракт. Проверять его нужно непосредственно перед использованием, а не доверять статье с фиксированной датой.
Технические ограничения, которые меняют результат независимо от промпта
Часть переменных вообще не зависит от формулировки запроса. Все изображения, отредактированные Nano Banana Pro, получают невидимый водяной знак SynthID независимо от тарифа — это указано на официальной странице модели Google DeepMind, без раскрытия точности его обнаружения при пересжатии или скриншоте — страница модели. Поверх невидимого знака на бесплатном и Pro-тарифах остаётся видимый значок-искра; убрать его можно только на AI Ultra или через Google AI Studio — это описано в ноябрьском анонсе Nano Banana Pro. Разрешение вывода тоже разное по тарифам: бесплатные пользователи получают до 1K, платные — до 2K, и это уже данные анонса Nano Banana 2 в Workspace Updates.
Дневные лимиты — источник путаницы. Для платных тарифов AI Pro и AI Ultra независимые пересказы сходятся на цифре около 1000 изображений в день; для бесплатного тарифа цифры расходятся от 20 до 100 в день между разными агрегаторами, при этом сама страница поддержки Google явного числа не публикует — отмечает Android Central в разборе лимитов Gemini — разбор лимитов. И ещё одна деталь для команд: у функции Nano Banana 2 в приложении Gemini официально отсутствуют административные настройки — организация не может централизованно ограничить или отключить редактирование фото сотрудникам, согласно тому же анонсу Workspace Updates. Если задача — не личное фото, а контроль над тем, кто в команде и с каким лимитом расходов пользуется генерацией изображений, разумнее вести это через корпоративное рабочее пространство с ролями доступа и контролем трат, а не через личные аккаунты сотрудников в Gemini — этот функционал есть у платформ вроде provod.ai именно потому, что сам Gemini его не предоставляет.
Итог для практики простой: формула «называй, что меняется, и что остаётся неизменным» работает и стоит того, чтобы её использовать в каждом промпте выше. Но она не защищает ни от искажений на сложных задачах вроде отражений и теней, ни от блокировки по возрасту или узнаваемости лица — эти границы нужно проверять отдельно и непосредственно перед использованием: Nano Banana 2 вышла 26 февраля 2026 года, а правила доступа по возрасту Google переписала уже 31 марта, то есть два изменения за два месяца.
provod.ai — общий AI-контур для команды агентов
Разделяйте роли между исследователем, разработчиком, критиком и исполнителем, не заводя отдельный кабинет для каждого: модели и расходы всей системы видны через одну платформу.
В одном каталоге — актуальные модели для текста и медиа: GPT от OpenAI, Claude от Anthropic, Gemini от Google, Grok от xAI, DeepSeek, Qwen, GLM, Kimi и MiniMax; для изображений — Nano Banana 2 Pro и GPT Image; для видео — последние версии Seedance, Kling, Veo и Google Omni. Также доступны модели для reasoning, поиска, документов, эмбеддингов, музыки и аудио.
Мультиагентность не означает цепочку посреднических наценок: каждый вызов оплачивается по официальной цене 1:1, без маржи provod.ai.
Объедините агентов в одном API: форма регистрации · цены на модели · защита данных по 152-ФЗ · API и интеграции
Источники
- Google (The Keyword) — анонс Nano Banana Pro, 20 ноября 2025
- Google Cloud Blog — руководство по промптам для Nano Banana
- Google DeepMind — страница модели Gemini 3 Pro Image
- Google Workspace Updates — анонс Nano Banana 2 в приложении Gemini
- CNET (через Yahoo Tech) — тест редактирования фото в Gemini
- TechRadar (через Yahoo Tech) — сравнение Gemini и ChatGPT по редактированию фото
- LaoZhang AI Blog — разбор ограничений Gemini на изображения людей
- Android Central — разбор дневных лимитов Gemini на изображения