> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://apidoc.cometapi.com/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# استخدام نماذج صور Gemini

> استدعِ نماذج صور Gemini ‏(Nano Banana 2 / Pro) على CometAPI باستخدام Google Gen AI SDK لإنشاء الصور من النص، وتحرير الصور من صورة إلى صورة، وتركيب عدة صور.

يوضح هذا الدليل كيفية استخدام نماذج صور Gemini عبر CometAPI باستخدام **Google Gen AI SDK**. ويغطي ما يلي:

* إنشاء الصور من النص
* تحرير الصور من صورة إلى صورة
* تركيب عدة صور
* حفظ الصور المُنشأة

<Info>
  - **Base URL:** `https://api.cometapi.com`
  - ثبّت SDK: `pip install google-genai` (Python) أو `npm install @google/genai` (Node.js)
</Info>

***

## الإعداد

هيّئ العميل باستخدام Base URL الخاص بـ CometAPI:

<CodeGroup>
  ```python Python theme={null}
  from google import genai
  from google.genai import types
  import os

  COMETAPI_KEY = os.environ["COMETAPI_KEY"]

  client = genai.Client(
      http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": "https://api.cometapi.com"},
      api_key=COMETAPI_KEY,
  )
  ```

  ```javascript Node.js theme={null}
  import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

  const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY;

  const ai = new GoogleGenAI({
    apiKey: COMETAPI_KEY,
    httpOptions: { apiVersion: "v1beta", baseUrl: "https://api.cometapi.com" },
  });
  ```

  ```go Go theme={null}
  package main

  import (
  	"context"
  	"os"
  	"google.golang.org/genai"
  )

  func main() {
  	ctx := context.Background()
  	apiKey := os.Getenv("COMETAPI_KEY")

  	client, _ := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
  		APIKey:  apiKey,
  		Backend: genai.BackendGeminiAPI,
  		HTTPOptions: genai.HTTPOptions{
  			BaseURL: "https://api.cometapi.com",
  		},
  	})
  	// use client below...
  }
  ```
</CodeGroup>

***

## توليد الصور من النص

أنشئ صورة من Prompt نصي واحفظها في ملف.

<CodeGroup>
  ```python Python theme={null}
  from google import genai
  from google.genai import types
  from PIL import Image
  import os

  client = genai.Client(
      http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": "https://api.cometapi.com"},
      api_key=os.environ.get("COMETAPI_KEY"),
  )

  response = client.models.generate_content(
      model="gemini-3.1-flash-image-preview",
      contents="Create a picture of a nano banana dish in a fancy restaurant with a Gemini theme",
      config=types.GenerateContentConfig(
          response_modalities=["TEXT", "IMAGE"],
      ),
  )

  final_image = None
  for part in response.parts:
      if getattr(part, "thought", False):
          continue
      if part.text is not None:
          print(part.text)
      elif part.inline_data is not None:
          final_image = part.as_image()

  if final_image:
      final_image.save("generated_image.png")
      print("Image saved to generated_image.png")
  ```

  ```javascript Node.js theme={null}
  import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
  import * as fs from "fs";

  const ai = new GoogleGenAI({
    apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
    httpOptions: { apiVersion: "v1beta", baseUrl: "https://api.cometapi.com" },
  });

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3.1-flash-image-preview",
    contents: "Create a picture of a nano banana dish in a fancy restaurant with a Gemini theme",
    config: { responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"] },
  });

  let finalImagePart;
  for (const part of response.candidates[0].content.parts) {
    if (part.thought === true) {
      continue;
    }
    if (part.text) {
      console.log(part.text);
    }
    if (part.inlineData) {
      finalImagePart = part;
    }
  }

  if (finalImagePart) {
    const buffer = Buffer.from(finalImagePart.inlineData.data, "base64");
    fs.writeFileSync("generated_image.png", buffer);
    console.log("Image saved to generated_image.png");
  }
  ```

  ```bash Shell theme={null}
  curl -s -X POST \
    "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent" \
    -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "contents": [{
        "parts": [{"text": "Create a picture of a nano banana dish in a fancy restaurant with a Gemini theme"}]
      }],
      "generationConfig": {
        "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"]
      }
    }'
  ```
</CodeGroup>

**احفظ جزء الصورة النهائي:**

توجد بيانات الصورة في `candidates[0].content.parts`، والتي قد تحتوي على أجزاء نصية و/أو أجزاء صور. يمكن لنماذج صور Gemini أيضًا إرجاع أجزاء thought وسيطة قبل الصورة النهائية، خاصةً عند طلب كل من النصوص والصور أو عند تمكين مخرجات التفكير صراحةً. لا تحفظ أول `inlineData` بشكل أعمى؛ تخطَّ الأجزاء التي يكون فيها `thought` مساويًا لـ `true`، ثم احفظ آخر جزء صورة متبقٍّ.

استجابة نموذجية تحتوي على الصورة النهائية فقط:

```json theme={null}
{
  "candidates": [{
    "content": {
      "parts": [
        { "text": "Here is your image..." },
        {
          "inlineData": {
            "mimeType": "image/png",
            "data": "<base64-encoded-image>"
          }
        }
      ]
    }
  }]
}
```

استجابة تحتوي على جزء نصي، وصورة thought وسيطة، والصورة النهائية:

```json theme={null}
{
  "candidates": [{
    "content": {
      "role": "model",
      "parts": [
        { "text": "Here is your image..." },
        {
          "inlineData": {
            "mimeType": "image/jpeg",
            "data": "<base64-encoded-intermediate-image>"
          },
          "thought": true
        },
        {
          "inlineData": {
            "mimeType": "image/jpeg",
            "data": "<base64-encoded-final-image>"
          },
          "thought": false,
          "thoughtSignature": "<signature>"
        }
      ]
    },
    "finishReason": "STOP"
  }]
}
```

استخدم قاعدة التحليل هذه لكل استجابة صورة من Gemini:

```javascript theme={null}
const imageParts = response.candidates[0].content.parts.filter(
  (part) => part.inlineData && part.thought !== true,
);
const finalImagePart = imageParts.at(-1);
```

***

## توليد صورة إلى صورة

حمّل صورة إدخال وحوّلها باستخدام Prompt نصي.

<CodeGroup>
  ```python Python theme={null}
  from google import genai
  from google.genai import types
  from PIL import Image
  import os

  client = genai.Client(
      http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": "https://api.cometapi.com"},
      api_key=os.environ.get("COMETAPI_KEY"),
  )

  # Load the source image
  source_image = Image.open("source.jpg")

  response = client.models.generate_content(
      model="gemini-3.1-flash-image-preview",
      contents=["Transform this into a watercolor painting", source_image],
      config=types.GenerateContentConfig(
          response_modalities=["TEXT", "IMAGE"],
      ),
  )

  final_image = None
  for part in response.parts:
      if getattr(part, "thought", False):
          continue
      if part.text is not None:
          print(part.text)
      elif part.inline_data is not None:
          final_image = part.as_image()

  if final_image:
      final_image.save("watercolor_output.png")
  ```

  ```javascript Node.js theme={null}
  import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
  import * as fs from "fs";

  const ai = new GoogleGenAI({
    apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
    httpOptions: { apiVersion: "v1beta", baseUrl: "https://api.cometapi.com" },
  });

  const imageData = fs.readFileSync("source.jpg").toString("base64");

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3.1-flash-image-preview",
    contents: [
      { text: "Transform this into a watercolor painting" },
      { inlineData: { mimeType: "image/jpeg", data: imageData } },
    ],
    config: { responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"] },
  });

  const imageParts = response.candidates[0].content.parts.filter(
    (part) => part.inlineData && part.thought !== true,
  );
  const finalImagePart = imageParts.at(-1);

  if (finalImagePart) {
    fs.writeFileSync("watercolor_output.png", Buffer.from(finalImagePart.inlineData.data, "base64"));
  }
  ```

  ```bash Shell theme={null}
  curl -s -X POST \
    "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent" \
    -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "contents": [{
        "role": "user",
        "parts": [
          { "text": "Transform this into a watercolor painting" },
          { "inline_data": { "mime_type": "image/jpeg", "data": "<base64-encoded-source-image>" } }
        ]
      }],
      "generationConfig": { "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"] }
    }'
  ```
</CodeGroup>

<Note>
  * تقبل Python SDK كائنات `PIL.Image` مباشرةً — ولا حاجة إلى ترميز Base64 يدويًا.
  * **لا** تُضمّن البادئة `data:image/jpeg;base64,` عند تمرير سلاسل Base64 الخام.
</Note>

***

## تركيب صور متعددة

أنشئ صورة جديدة من عدة صور إدخال. يدعم CometAPI نهجين:

### الطريقة 1: صورة كولاج واحدة

اجمع عدة صور مصدر في صورة كولاج واحدة، ثم صف المخرجات المطلوبة.

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/cometapi/OukMcVwzR05umRJn/images/image/gemini/6100640_569419.png?fit=max&auto=format&n=OukMcVwzR05umRJn&q=85&s=02d820e809bd8e21e3b7b0c58592c6ab" alt="مثال على صورة الكولاج المُدخلة" width="1200" height="754" data-path="images/image/gemini/6100640_569419.png" />
</Frame>

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/cometapi/OukMcVwzR05umRJn/images/image/gemini/6100640_569420.png?fit=max&auto=format&n=OukMcVwzR05umRJn&q=85&s=b8f128a921f62619b575926da824fd43" alt="المخرجات المُولَّدة" width="1200" height="733" data-path="images/image/gemini/6100640_569420.png" />
</Frame>

<CodeGroup>
  ```python Python theme={null}
  from google import genai
  from google.genai import types
  from PIL import Image
  import os

  client = genai.Client(
      http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": "https://api.cometapi.com"},
      api_key=os.environ.get("COMETAPI_KEY"),
  )

  collage = Image.open("collage.jpg")

  response = client.models.generate_content(
      model="gemini-3.1-flash-image-preview",
      contents=[
          "A model is posing and leaning against a pink BMW with a green alien keychain attached to a pink handbag, a pink parrot on her shoulder, and a pug wearing a pink collar and gold headphones",
          collage,
      ],
      config=types.GenerateContentConfig(
          response_modalities=["TEXT", "IMAGE"],
      ),
  )

  final_image = None
  for part in response.parts:
      if getattr(part, "thought", False):
          continue
      if part.inline_data is not None:
          final_image = part.as_image()

  if final_image:
      final_image.save("composition_output.png")
  ```

  ```bash Shell theme={null}
  curl -s -X POST \
    "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent" \
    -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "contents": [{
        "role": "user",
        "parts": [
          { "text": "A model is posing and leaning against a pink BMW with a green alien keychain attached to a pink handbag, a pink parrot on her shoulder, and a pug wearing a pink collar and gold headphones" },
          { "inline_data": { "mime_type": "image/jpeg", "data": "<base64-encoded-collage-image>" } }
        ]
      }],
      "generationConfig": { "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"] }
    }'
  ```
</CodeGroup>

### الطريقة 2: عدة صور منفصلة (حتى 14)

مرّر عدة صور مباشرة. تدعم نماذج Gemini 3 حتى 14 صورة مرجعية (عناصر + شخصيات):

<CodeGroup>
  ```python Python theme={null}
  from google import genai
  from google.genai import types
  from PIL import Image
  import os

  client = genai.Client(
      http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": "https://api.cometapi.com"},
      api_key=os.environ.get("COMETAPI_KEY"),
  )

  image1 = Image.open("image1.jpg")
  image2 = Image.open("image2.jpg")
  image3 = Image.open("image3.jpg")

  response = client.models.generate_content(
      model="gemini-3.1-flash-image-preview",
      contents=["Merge the three images", image1, image2, image3],
      config=types.GenerateContentConfig(
          response_modalities=["TEXT", "IMAGE"],
      ),
  )

  final_image = None
  for part in response.parts:
      if getattr(part, "thought", False):
          continue
      if part.inline_data is not None:
          final_image = part.as_image()

  if final_image:
      final_image.save("merged_output.png")
  ```

  ```bash Shell theme={null}
  curl -s -X POST \
    "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent" \
    -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "contents": [{
        "role": "user",
        "parts": [
          { "text": "Merge the three images" },
          { "inline_data": { "mime_type": "image/jpeg", "data": "<base64-image-1>" } },
          { "inline_data": { "mime_type": "image/jpeg", "data": "<base64-image-2>" } },
          { "inline_data": { "mime_type": "image/jpeg", "data": "<base64-image-3>" } }
        ]
      }],
      "generationConfig": { "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"] }
    }'
  ```
</CodeGroup>

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/cometapi/OukMcVwzR05umRJn/images/image/gemini/6100640_569429.png?fit=max&auto=format&n=OukMcVwzR05umRJn&q=85&s=2a1ea93ce3477491d8014283896c31e2" alt="نتيجة توليد صور متعددة" width="1248" height="832" data-path="images/image/gemini/6100640_569429.png" />
</Frame>

***

## توليد صور 4K

حدّد `image_config` باستخدام `aspect_ratio` و`image_size` للحصول على مخرجات عالية الدقة:

<CodeGroup>
  ```python Python theme={null}
  from google import genai
  from google.genai import types
  import os

  client = genai.Client(
      http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": "https://api.cometapi.com"},
      api_key=os.environ.get("COMETAPI_KEY"),
  )

  response = client.models.generate_content(
      model="gemini-3.1-flash-image-preview",
      contents="Da Vinci style anatomical sketch of a Monarch butterfly on textured parchment",
      config=types.GenerateContentConfig(
          response_modalities=["TEXT", "IMAGE"],
          image_config=types.ImageConfig(
              aspect_ratio="1:1",
              image_size="4K",
          ),
      ),
  )

  final_image = None
  for part in response.parts:
      if getattr(part, "thought", False):
          continue
      if part.text is not None:
          print(part.text)
      elif image := part.as_image():
          final_image = image

  if final_image:
      final_image.save("butterfly_4k.png")
  ```

  ```javascript Node.js theme={null}
  import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
  import * as fs from "fs";

  const ai = new GoogleGenAI({
    apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
    httpOptions: { apiVersion: "v1beta", baseUrl: "https://api.cometapi.com" },
  });

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3.1-flash-image-preview",
    contents: "Da Vinci style anatomical sketch of a Monarch butterfly on textured parchment",
    config: {
      responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"],
      imageConfig: { aspectRatio: "1:1", imageSize: "4K" },
    },
  });

  const imageParts = response.candidates[0].content.parts.filter(
    (part) => part.inlineData && part.thought !== true,
  );
  const finalImagePart = imageParts.at(-1);

  if (finalImagePart) {
    fs.writeFileSync("butterfly_4k.png", Buffer.from(finalImagePart.inlineData.data, "base64"));
  }
  ```

  ```bash Shell theme={null}
  curl -s -X POST \
    "https://api.cometapi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image-preview:generateContent" \
    -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "contents": [{"parts": [{"text": "Da Vinci style anatomical sketch of a Monarch butterfly on textured parchment"}]}],
      "generationConfig": {
        "responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
        "imageConfig": {"aspectRatio": "1:1", "imageSize": "4K"}
      }
    }'
  ```
</CodeGroup>

<Note>
  بالنسبة إلى الطلبات عالية الدقة، قيّم المخرجات بالاعتماد على جزء الصورة النهائي غير المصنّف كـ thought. إذا كان التكامل لديك يحفظ أول جزء `inlineData`، فقد يحفظ صورة thought وسيطة بدقة أقل من `imageSize` المطلوب.
</Note>

***

## تحرير الصور متعدد الأدوار (الدردشة)

استخدم ميزة الدردشة في SDK لتحسين الصور بشكل تكراري:

<CodeGroup>
  ```python Python theme={null}
  from google import genai
  from google.genai import types
  import os

  client = genai.Client(
      http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": "https://api.cometapi.com"},
      api_key=os.environ.get("COMETAPI_KEY"),
  )

  chat = client.chats.create(
      model="gemini-3.1-flash-image-preview",
      config=types.GenerateContentConfig(
          response_modalities=["TEXT", "IMAGE"],
      ),
  )

  ## First turn: Generate
  response = chat.send_message(
      "Create a vibrant infographic explaining photosynthesis as a recipe, styled like a colorful kids cookbook"
  )

  final_image = None
  for part in response.parts:
      if getattr(part, "thought", False):
          continue
      if part.text is not None:
          print(part.text)
      elif image := part.as_image():
          final_image = image

  if final_image:
      final_image.save("photosynthesis.png")
  ```

  ## الجولة الثانية: تحسين

  response = chat.send\_message("حدّث هذا الإنفوجرافيك ليكون باللغة الإسبانية. لا تغيّر أي عناصر أخرى.")

  final\_image = None
  for part in response.parts:
  if getattr(part, "thought", False):
  continue
  if part.text is not None:
  print(part.text)
  elif image := part.as\_image():
  final\_image = image

  if final\_image:
  final\_image.save("photosynthesis\_spanish.png")

  ````

  ```javascript Node.js
  import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
  import * as fs from "fs";

  const ai = new GoogleGenAI({
    apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
    httpOptions: { apiVersion: "v1beta", baseUrl: "https://api.cometapi.com" },
  });

  const chat = ai.chats.create({
    model: "gemini-3.1-flash-image-preview",
    config: { responseModalities: ["TEXT", "IMAGE"] },
  });

  // First turn: generate
  const response1 = await chat.sendMessage(
    "Create a vibrant infographic explaining photosynthesis as a recipe, styled like a colorful kids cookbook"
  );
  const imageParts1 = response1.candidates[0].content.parts.filter(
    (part) => part.inlineData && part.thought !== true,
  );
  const finalImagePart1 = imageParts1.at(-1);
  if (finalImagePart1) {
    fs.writeFileSync("photosynthesis.png", Buffer.from(finalImagePart1.inlineData.data, "base64"));
  }

  // Second turn: refine
  const response2 = await chat.sendMessage(
    "Update this infographic to be in Spanish. Do not change any other elements."
  );
  const imageParts2 = response2.candidates[0].content.parts.filter(
    (part) => part.inlineData && part.thought !== true,
  );
  const finalImagePart2 = imageParts2.at(-1);
  if (finalImagePart2) {
    fs.writeFileSync("photosynthesis_spanish.png", Buffer.from(finalImagePart2.inlineData.data, "base64"));
  }
  ````
</CodeGroup>

***

## نصائح

<AccordionGroup>
  <Accordion title="تحسين Prompt">
    حدّد كلمات مفتاحية للأسلوب (مثل "cyberpunk, film grain, low contrast")، ونسبة الأبعاد، والموضوع، والخلفية، والإضاءة، ومستوى التفاصيل.
  </Accordion>

  <Accordion title="تنسيق Base64">
    عند استخدام HTTP الخام، لا تُضمّن البادئة `data:image/png;base64,` — استخدم فقط سلسلة Base64 الخام. يتولى Python SDK هذا تلقائيًا باستخدام كائنات `PIL.Image`.
  </Accordion>

  <Accordion title="فرض إخراج الصورة">
    اضبط `"responseModalities"` على `["IMAGE"]` فقط لضمان إخراج صورة من دون نص.
  </Accordion>

  <Accordion title="لماذا تبدو صورتي ضبابية أو بدقة أقل؟">
    تحقق مما إذا كان الكود الخاص بك قد حفظ صورة تفكير وسيطة. قد تتضمن استجابات صور Gemini أجزاء صور يكون فيها `thought` مساويًا لـ `true`؛ وهذه ليست المخرجات النهائية. تخطَّ الأجزاء التي فيها `thought: true` واحفظ آخر جزء صورة يوجد فيه `inlineData` ولا يكون `thought` فيه مساويًا لـ `true`. إذا لم تكن بحاجة إلى إخراج نصي، فاطلب `"responseModalities": ["IMAGE"]` لتقليل التعامل مع الاستجابات المختلطة من نص/صورة.
  </Accordion>
</AccordionGroup>

لمزيد من التفاصيل، راجع [مرجع API](/api/image/gemini/gemini-generates-image).

**الوثائق الرسمية:** [إنشاء الصور باستخدام Nano Banana](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation)

* [فهم الصور في Gemini](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-understanding)
