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@pan0x11

まだPhotoshopで一枚一枚手作業で画像を直してるの？PythonとNano Banana APIを使って、一気に処理しちゃう方法があるよ！

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こんなんどかしいこと、あったことない？

商品の画像がたくさんあるのに、値段とかキャンペーンの文字が変わっちゃって…。Photoshopで一枚ずつ開いて、文字のレイヤーを探して、そーっと直して、名前つけて保存…。10枚くらいやっただけで、もう頭ん中がグルグルしちゃうよね。時間かかるし、しかもミスしやすいって、最悪な組み合わせ。うっかり一個でも修正し忘れてたら、もう見てられないもんね。

昔は、こんな感じでやってたよね：

  1. まずPhotoshopを立ち上げて…
  2. 画像を読み込んで…
  3. 文字のレイヤーを探し出して…
  4. テキストを書き換えて…
  5. 画像を書きだして…
  6. これを、えんえんと繰り返すの…

数十枚、数百枚の画像が目の前にあったら、正真正銘、肉体労働だよ。

でも今は、こうできる：

  1. Pythonのスクリプトを一個、ポチッと実行。
  2. コーヒーでも飲んで、スマホいじってるあいだに…
  3. すべての画像が勝手に修正されて、フォルダの中にスッキリ保存されてる。

この間に起こる魔法、それが今回紹介したい主役、AIによる画像編集機能ってわけです。

主役のツール：Nano Banana API

ざっくり言うと、**Nano Banana API**っていうのは、めちゃくちゃパワフルなAIツールでして、デザイナーさんに「こうやって」ってお願いするみたいに、テキストで簡単な説明を書くだけで、画像の中身を直接いじれるんです。

「この画像の『¥19.9』ってところを『¥9.9』に変えて」って言うだけで、AIが意味をわかって修正してくれるってすごいでしょ？

準備：たったの3ステップだから安心してね

大丈夫、準備は超カンタン。3分もかかりませんよ。

  1. Pythonをインストールしよう：お使いのパソコンにPython 3が入ってるか、まずチェックしてみてね。
  2. ライブラリをインストールしよう：必要なのは、Webにリクエストを送るためのrequestsライブラリだけ。ターミナルかコマンドプロンプトで、下のコマンドを叩いてみてください。 
    pip install requests
  3. APIキーをゲットしよう：APIを提供しているサイトでアカウント登録をして、APIキーを手に入れます。これがサービスを呼び出すための「合言葉」みたいなものです。

これで準備はバッチリ！めちゃくちゃ簡単じゃない？

実践編：コピペするだけで使える完成版コード

ってことで、ここに完成版のPythonスクリプトを用意してみました。YOUR_API_KEYって書いてあるところを、ご自身のキーに差し替えて、画像のURLとプロンプト（指示文）を修正したら、もうすぐに実行できちゃいます。

コードの中には、どうやってAPIを使うのかがよくわかるように、詳しいコメントもつけておきましたよ。

import requests
import time
import json

# --- 1. 準備：APIキーとURLを設定 ---
# ここは自分のAPIキーに書き換えてね
API_KEY = "YOUR_API_KEY" 
# APIのベースURL（公式ドキュメントで確認してね）
BASE_URL = "https://api.defapi.org" 
# 認証用のヘッダー。ドキュメントだと "Bearer <your-api-key>"って書式だよ
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

def edit_image_with_text(image_url: str, prompt: str):
    """
    Nano Banana APIを使って、テキストの指示で画像を編集する関数です。
    
    :param image_url: 編集したい画像のURL
    :param prompt: 編集内容の指示（例：「画像の価格ラベルを99円に変更」）
    :return: 編集後の画像のURL。失敗したときはNoneを返すよ
    """
    print(f"🚀 画像処理をスタートします: {image_url}")
    print(f"📝 編集の指示: {prompt}")

    # --- 2. 画像編集のタスクを依頼する ---
    # タスクを作るためのAPIのURL
    gen_url = f"{BASE_URL}/api/image/gen"
    
    # AIに何をしてほしいかを伝えるためのデータを作成
    # model: "google/nano-banana"というモデルを使うよ
    # prompt: 編集の指示
    # images: 元の画像のURLをリスト形式で指定（最大4枚）。今回は1枚だけ
    payload = {
        "model": "google/nano-banana",
        "prompt": prompt,
        "images": [image_url]
    }

    try:
        # POSTリクエストを送って、非同期のタスクを作成
        response = requests.post(gen_url, headers=headers, json=payload)
        response.raise_for_status()  # もしリクエストが失敗したら（例：401, 400）、エラーを出すようにする
        
        # レスポンスからtask_idを取得。これがタスクの状況を追いかけるための唯一のID
        task_id = response.json().get("data", {}).get("task_id")
        if not task_id:
            print("❌ エラー：task_idが取得できませんでした")
            return None
            
        print(f"✅ タスクの作成、成功！タスクID: {task_id}")

        # --- 3. タスクの結果を定期的に確認しに行く ---
        # タスクの状況をチェックするAPIのURL
        query_url = f"{BASE_URL}/api/task/query"
        
        # タスクが成功するか失敗するまでループして確認
        while True:
            # task_idをパラメータにつけてGETリクエストを送信
            params = {"task_id": task_id}
            query_response = requests.get(query_url, headers=headers, params=params)
            query_response.raise_for_status()
            
            result_data = query_response.json().get("data", {})
            status = result_data.get("status")
            
            print(f"⏳ 今のタスク状況: {status}...")
            
            if status == "success":
                # タスク成功！resultフィールドから編集後の画像URLを取得
                edited_image_url = result_data.get("result", [{}])[0].get("image")
                print(f"🎉 画像の編集が完了しました！新しい画像のURL: {edited_image_url}")
                return edited_image_url
            elif status == "failed":
                # タスク失敗。失敗した理由を表示
                reason = result_data.get("status_reason", {}).get("message", "原因不明のエラー")
                print(f"❌ タスクが失敗しちゃいました: {reason}")
                return None
            else:
                # タスクまだ進行中（例：in_progress, pending）なので、5秒待ってもう一度
                time.sleep(5)

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"❌ ネットワークのリクエストでエラーが発生しました: {e}")
        return None
    except json.JSONDecodeError:
        print("❌ APIからの返答を解析できませんでした。ちゃんとしたJSON形式じゃないみたい。")
        return None


if __name__ == "__main__":
    # --- ここで画像と指示をカスタマイズしてね ---
    # サンプル画像：値札がついた商品の画像
    target_image_url = "https://cdn.openai.com/API/docs/images/body-lotion.png"
    # サンプル指示：価格を新しい値に変更
    modification_prompt = "Change the price text on the bottle to $9.99"
    
    # 関数を呼び出して一括処理を開始（今回は例として1枚だけ）
    # 画像URLのリストを作ってループさせれば、本当の一括処理もできるよ
    final_image_url = edit_image_with_text(target_image_url, modification_prompt)
    
    if final_image_url:
        print("\n処理が完了しました。上のURLにアクセスして結果を確認してみてください。")
    else:
        print("\n処理は終わったけど、編集後の画像の取得に失敗しました。")

使い方ガイド

  1. コードを保存しよう：上のコードをbatch_edit.pyみたいな名前で、Pythonファイルとして保存します。
  2. キーを入れよう：API_KEY = "YOUR_API_KEY"っていう行を探して、YOUR_API_KEYを自分の実際のキーに書き換えてください。
  3. 画像と指示を決めよう：if __name__ == "__main__":って書いてあるあたりで、target_image_urlとmodification_promptっていう2つの変数を編集します。
  4. スクリプトを走らせよう：ターミナルでpython batch_edit.pyって実行します。

あとは、ターミナルに処理の状況がリアルタイムで表示されるのを、ぼーっと見てるだけです。もし一気に処理したいなら、画像のURLとそれに対応する指示をリストにして、edit_image_with_text関数をループで呼び出せばOKです。

これでもう、面倒な単純作業の地獄から解放されるってわけ！さっそく試してみようよ！

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