Imagen から Gemini Nano Banana モデルに移行する


すべての Imagen モデルは非推奨となり、早ければ 2026 年 8 月 17 日に提供が終了します。このサポート終了とシャットダウンは、Google 全体、Gemini Developer API と Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) の両方に適用されます。

サービスの中断を避けるため、このシャットダウン日より前に、このガイドの説明に沿って、Imagen モデルから Gemini Nano Banana モデルにアプリを移行する必要があります。

このサポート終了とシャットダウンに関連する緊急の問題が発生した場合は、Firebase サポートにお問い合わせください。

交換用 Nano Banana モデル

次の表は、アプリの代替 Nano Banana モデルを選択する際に役立ちます。

Imagen 個のモデル Gemini Nano Banana 個のモデル
imagen-4.0-fast-generate-001 gemini-nano-banana-2.1（思考レベル MINIMAL）
imagen-4.0-generate-001 gemini-nano-banana-2.1（思考レベル HIGH）
imagen-4.0-ultra-generate-001 gemini-3-pro-image
imagen-3.0-capability-001 gemini-nano-banana-2.1

アプリを移行する

このセクションでは、Imagen モデルから Gemini Nano Banana モデルに移行する前後の例を示します。

テキストから画像を生成する

Gemini API プロバイダをクリックして、このページでプロバイダ固有のコンテンツとコードを表示します。

テキストから画像を生成するには、次の変更を行ってアプリを移行します。

  • 適切な代替 Nano Banana モデル（gemini-nano-banana-2.1 など）を使用してください。

  • GenerativeModel インスタンスを作成します（ImagenModel インスタンスではなく）。

  • Nano Banana モデルに対応するようにモデル構成オプションを更新します。

    • この構成の一部として、レスポンス モダリティを IMAGE に設定します。
      Nano Banana モデルは、画像とテキストの両方を返すように構成できます。

Swift

変更前


import FirebaseAILogic

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())

// Create an `ImagenModel` instance with a model that supports your use case.
let model = ai.imagenModel(modelName: "IMAGEN_MODEL_NAME")

// Provide an image generation prompt.
let prompt = "An astronaut riding a horse"

// To generate an image, call `generateImages` with the text prompt.
let response = try await model.generateImages(prompt: prompt)

// Handle the generated image.
guard let image = response.images.first else {
  fatalError("No image in the response.")
}
let uiImage = UIImage(data: image.data)

変更後


import FirebaseAILogic

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())

// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output.
let model = ai.generativeModel(
  modelName: "GEMINI_NANOBANANA_MODEL_NAME",
  generationConfig: GenerationConfig(
    responseModalities: [.image],
    imageConfig: ImageConfig(aspectRatio: .landscape4x3)
  )
)

// Provide an image generation prompt.
let prompt = "An astronaut riding a horse"

// To generate an image, call `generateContent` with the text prompt.
let response = try await model.generateContent(prompt)

// Handle the case where no images were generated.
guard let inlineDataPart = response.inlineDataParts.first else {
  fatalError("No image in the response.")
}

// Process the image.
guard let uiImage = UIImage(data: inlineDataPart.data) else {
  fatalError("Failed to convert data to UIImage.")
}

Kotlin

変更前


// Initialize the Gemini Developer API backend service.
val ai = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())

// Create an `ImagenModel` instance with an Imagen model that supports your use case.
val model = ai.imagenModel("IMAGEN_MODEL_NAME")

// Provide an image generation prompt.
val prompt = "An astronaut riding a horse"

// To generate an image, call `generateImages` with the text prompt.
val imageResponse = model.generateImages(prompt)

// Handle the generated image.
val image = imageResponse.images.first()

val bitmapImage = image.asBitmap()

変更後


// Initialize the Gemini Developer API backend service.
val ai = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())

// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output.
val model = ai.generativeModel(
    modelName = "GEMINI_NANOBANANA_MODEL_NAME",
    generationConfig = generationConfig {
      responseModalities = listOf(ResponseModality.IMAGE),
      imageConfig = imageConfig {
        aspectRatio = AspectRatio.LANDSCAPE_4x3
      }
    }
)

// Provide an image generation prompt.
val prompt = "An astronaut riding a horse"

// To generate an image, call `generateContent` with the text prompt.
val imageResponse = model.generateContent(prompt)

if (imageResponse.finishReason == FinishReason.NO_IMAGE) {
  // Handle the case where no images were generated.
} else {
  // Handle the generated image.
  val bitmapImage = imageResponse.candidates.first().content.parts.filterIsInstance().firstOrNull()?.image
}

Java

変更前


// Initialize the Gemini Developer API backend service.
// Create an `ImagenModel` instance with an Imagen model that supports your use case.
ImagenModel imagenModel = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
        .imagenModel(
                /* modelName */ "IMAGEN_MODEL_NAME");

ImagenModelFutures model = ImagenModelFutures.from(imagenModel);

// Provide an image generation prompt.
String prompt = "An astronaut riding a horse";

// To generate an image, call `generateImages` with the text prompt.
Futures.addCallback(model.generateImages(prompt), new FutureCallback<ImagenGenerationResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(ImagenGenerationResponse result) {
        if (result.getImages().isEmpty()) {
            Log.d("TAG", "No images generated");
        }
        Bitmap bitmap = result.getImages().get(0).asBitmap();
        // Use the bitmap to display the image in your UI.
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        // ...
    }
}, Executors.newSingleThreadExecutor());

変更後


// Initialize the Gemini Developer API backend service.
// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output.
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
    "GEMINI_NANOBANANA_MODEL_NAME",
    new GenerationConfig.Builder()
        .setResponseModalities(Arrays.asList(ResponseModality.IMAGE))
        .setImageConfig(new ImageConfig(AspectRatio.LANDSCAPE_4x3, null))
        .build()
);

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);

// Provide a text prompt instructing the model to generate an image.
Content prompt = new Content.Builder()
        .addText("An astronaut riding a horse")
        .build();

// To generate an image, call `generateContent` with the text input.
Executor executor = Executors.newSingleThreadExecutor();
ListenableFuture response = model.generateContent(prompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        if (result.finishReason == FinishReason.NO_IMAGE) {
            // handle the case where no images were generated
            return;
        }
        // iterate over all the parts in the first candidate in the result object.
        for (Part part : result.getCandidates().get(0).getContent().getParts()) {
            if (part instanceof ImagePart) {
                ImagePart imagePart = (ImagePart) part;
                // The returned image as a bitmap
                Bitmap generatedImageAsBitmap = imagePart.getImage();
                break;
            }
        }
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

Web

変更前


import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, getImagenModel, GoogleAIBackend } from "firebase/ai";

// TODO(developer): Replace the following with your app's Firebase configuration
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Create an `ImagenModel` instance with an Imagen model that supports your use case.
const model = getImagenModel(ai, { model: "IMAGEN_MODEL_NAME" });

// Provide an image generation prompt.
const prompt = "An astronaut riding a horse.";

// To generate an image, call `generateImages` with the text prompt.
const response = await model.generateImages(prompt)

// If fewer images were generated than were requested,
// then `filteredReason` will describe the reason they were filtered out.
if (response.filteredReason) {
  console.log(response.filteredReason);
}

if (response.images.length == 0) {
  throw new Error("No images in the response.")
}

const image = response.images[0];

変更後


import { initializeApp } from "firebase/app";
import {
  getAI,
  getGenerativeModel,
  GoogleAIBackend,
  ResponseModality,
  ImageConfigAspectRatio,
  FinishReason
} from "firebase/ai";

// TODO(developer): Replace the following with your app's Firebase configuration
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case.
const model = getGenerativeModel(ai, {
  model: "GEMINI_NANOBANANA_MODEL_NAME",
  generationConfig: {
    responseModalities: [ResponseModality.IMAGE],
    imageConfig: {
      aspectRatio: ImageConfigAspectRatio.LANDSCAPE_4x3
    }
  },
});

// Provide an image generation prompt.
const prompt = "An astronaut riding a horse.";

// To generate an image, call `generateContent` with the text prompt.
const result = await model.generateContent(prompt);

// Handle the generated image.
try {
  const response = result.response;
  if (response.candidates?.[0].finishReason == FinishReason.NO_IMAGE) {
    // Handle the case where no images were generated.
  }
  const inlineDataParts = response.inlineDataParts();
  if (inlineDataParts?.[0]) {
    const image = inlineDataParts[0].inlineData;
    // Use this mimeType and base64 data to display the image using your preferred tooling.
    console.log(image.mimeType, image.data);
  }
} catch (err) {
  console.error('Prompt or candidate was blocked:', err);
}

Dart

変更前


import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';

// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
final ai = FirebaseAI.googleAI();

// Create an `ImagenModel` instance with an Imagen model that supports your use case.
final model = ai.imagenModel(model: 'IMAGEN_MODEL_NAME');

// Provide an image generation prompt.
const prompt = 'An astronaut riding a horse.';

// To generate an image, call `generateImages` with the text prompt.
final response = await model.generateImages(prompt);

if (response.images.isNotEmpty) {
  final image = response.images[0];
  // Process the image.
} else {
  // Handle the case where no images were generated.
  print('Error: No images were generated.');
}

変更後


import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';

// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
final ai = FirebaseAI.googleAI();

// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output.
final model = ai.generativeModel(
  model: 'GEMINI_NANOBANANA_MODEL_NAME',
  generationConfig: GenerationConfig(
    responseModalities: [ResponseModalities.image],
    imageConfig: ImageConfig(aspectRatio: ImageAspectRatio.landscape4x3)
  ),
);

// Provide a text prompt instructing the model to generate an image.
final prompt = [Content.text('An astronaut riding a horse.')];

// To generate an image, call `generateContent` with the text prompt.
final response = await model.generateContent(prompt);
if (response.inlineDataParts.isNotEmpty) {
  final imageBytes = response.inlineDataParts.first.bytes;
  // Process the image.
} else {
  // Handle the case where no images were generated.
  print('Error: No images were generated.');
}

Unity

変更前


using Firebase.AI;

// Initialize the Gemini Developer API backend service
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());

// Create an `ImagenModel` instance with a model that supports your use case
var model = ai.GetImagenModel(modelName: "IMAGEN_MODEL_NAME");

// Provide an image generation prompt
var prompt = "An astronaut riding a horse";

// To generate an image, call `generateImages` with the text prompt
var response = await model.GenerateImagesAsync(prompt: prompt);

// Handle the generated image
if (response.Images.Count == 0) {
  throw new Exception("No image in the response.");
}
var image = response.Images[0].AsTexture2D();

変更後


using Firebase;
using Firebase.AI;

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());

// Create a `GenerativeModel` instance with a Gemini model that supports image output.
var model = ai.GetGenerativeModel(
  modelName: "GEMINI_NANOBANANA_MODEL_NAME",
  generationConfig: new GenerationConfig(
    responseModalities: new[] { ResponseModality.Image },
    imageConfig: new ImageConfig(aspectRatio: ImageConfig.AspectRatio.Landscape4x3)
  )
);

// Provide an image generation prompt.
var prompt = "An astronaut riding a horse";

// To generate an image, call `GenerateContentAsync` with the text prompt.
var response = await model.GenerateContentAsync(prompt);

if (response.Candidates.First().FinishReason == FinishReason.NoImage) {
  // Handle the case where no images were generated.
}

// Handle the generated image.
var imageParts = response.Candidates.First().Content.Parts
                         .OfType<ModelContent.InlineDataPart>()
                         .Where(part => part.MimeType == "image/png");

foreach (var imagePart in imageParts) {
  // Load the Image into a Unity Texture2D object.
  UnityEngine.Texture2D texture2D = new(2, 2);
  if (texture2D.LoadImage(imagePart.Data.ToArray())) {
    // Do something with the image.
  }
}

交換の構成オプション

このセクションでは、モデルのレスポンスを制御するために、さまざまなモデル構成オプションの置換オプションについて説明します。

安全性設定

Imagen モデルの安全性設定は、ImagenSafetySettings を使用して構成します。ただし、Nano Banana モデルの場合は、SafetySetting を使用するように移行する必要があります。

モデル構成パラメータ

Imagen モデルは ImagenGenerationConfig で構成します。ただし、Nano Banana モデルの場合は、GenerationConfig と、必要に応じてネストされた ImageConfig を使用するように移行する必要があります（これは、2026 年 5 月上旬のバージョンの SDK から利用できます）。

GenerationConfig の一部として、IMAGE のレスポンス モダリティを設定します（このガイドの「変更後」のコードサンプルを参照）。Nano Banana モデルを構成して、IMAGE と TEXT の両方を返すようにすることもできます。

次の表は、モデル構成パラメータを Imagen モデルから Nano Banana モデルに移行する方法を理解するのに役立ちます。

Imagen 個のモデル Gemini Nano Banana 個のモデル
addWatermark

非対応

Nano Banana モデルは、常に SynthID の透かしを含む生成画像を返します。
aspectRatio

ImageConfig で aspectRatio を使用する

コードサンプルとサポートされている値については、Nano Banana モデルガイドの画像生成を構成するをご覧ください。
imageFormat

非対応

Nano Banana モデルは、生成画像を常に PNG 形式で返します。
negativePrompt

非対応

ネガティブ プロンプトはレガシー機能であり、imagen-3.0-generate-002 以降（または Imagen 4 モデル）ではサポートされていません。
numberOfImages

非対応

Nano Banana モデルは常に、生成画像を 1 つ返します。
回避策として、生成をループで実行して同じ結果を得ることができます。候補数は代替として機能しないことに注意してください。
personGeneration

非対応

デフォルトでは、Nano Banana モデルは人物の画像を生成できます。