📌 Nano Banana 6 个免费入口 · 速查版（收藏不迷路）

1️⃣ Google AI Studio（官方最稳）

🔗 https://t.co/PXxIht1aMD

右上角：选择 Nano Banana
输入提示词 / 上传参考图
⭐ 官方最高质量入口

2️⃣ Gemini

🔗 https://t.co/ZQmiOU83LD

模型切换：Gemini 2.5 Flash
模式：Create images
⭐ 出图快，可写文案+图一起生成

3️⃣ LMArena

🔗 https://t.co/NeQ10RfbA8

顶部：Direct Chat
模式：image（自动调用 Nano Banana）
⭐ 最无脑入口

4️⃣ Lovart

🔗 https://t.co/dKsOP8BXXN

点击：新建项目
右侧模型：Nano Banana
⭐ 适合项目式大量出图

5️⃣ Flowith（送 1000 积分）

🔗 https://t.co/ye82c1cbIb

选：图片/视频生成模式
模型：Gemini 2.5 Flash Image
⭐ 每月免费 ≈ 33 张

6️⃣ OpenRouter

🔗 https://t.co/DfWm04b8wp

模型：Google: Gemini 2.5 Flash Image Preview
点击：Chat 即可使用
⭐ 多模型对比必备 November 11, 2025

【Note 001 更新】カメラワーク編📢
・Nano banana Proの図解追加
・カメラワークのコピペ用テキスト追加
-----
AIツールや情報は日々進化しています。
速報はもちろんのこと、内容を重視しています。
今後は状況に合わせてより見やすく、より正確な情報へと、追加や書き換えをしていきます。

新しく見てくれた方や、読み返してくれた方が、更に便利に使えるように都度更新を続けます。(妻が…笑)

私は完璧な人間ではありませんので、間違いや追加情報など、書き込んでおいたほうが良い内容があれば遠慮なくコメントでご指摘ください。

みなさんのお力をお借りして少しずつ完璧な情報に整えていければ幸いです🙏🙏🙏 November 11, 2025

Gemini3, Nano Banana Pro登場で, 先月時点で私がTBSの以下番組で「OpenAIは危うい.Googleが勝つ」としてたのが注目(特に投資家層?)されてるようです
実際は公には以下記事で2024年OpenAI絶頂期からずっとGoogle有利とみてます
長い(私のX史上最長)ですが根拠, OpenAI vs Googleの展望を書いてみます

先月のTBS動画：https://t.co/kgWcyTOTWK
2024年6月の記事：https://t.co/4HEhA4IJQa

参考のため、私がクローズドな投資家レクなどで使う資料で理解の助けになりそうなものも貼っておきます。

※以下はどちらかというと非研究者向けなので、研究的には「当たり前では」と思われることや、ちょっと省略しすぎな点もあります。

まず、現在の生成AI開発に関して、性能向上の根本原理、研究者のドグマ的なものは以下の二つです。基本的には現在のAI開発はこの二つを押さえれば大体の理解ができると思います。両者とも出てきたのは約5年前ですが、細かい技術の発展はあれど、大部分はこの説に則って発展しています。
①スケーリング則
https://t.co/WKl3kTzcX5

②SuttonのThe Bitter Lesson
https://t.co/esHtiJAcH9

①のスケーリング則は2020年に出てきた説で、AIの性能は1)学習データの量、2)学習の計算量（=GPUの投入量）、3)AIのモデルサイズ（ニューラルネットワークのパラメータ数）でほぼ決まってしまうという説です。この３つを「同時に」上げ続けることが重要なのですが、1と3はある程度研究者の方で任意に決められる一方、2のGPUはほぼお金の問題になります。よって、スケーリング則以降のAI開発は基本的にお金を持っている機関が有利という考えが固まりました。現在のChatGPTなどを含む主要な生成AIは一つ作るのに、少なく見積もってもスカイツリーを一本立てるくらい（数百億）、実際には研究の試行錯誤も含めると普通に数千億から数兆かかるくらいのコストがかかりますが、これの大部分はGPUなどの計算リソース調達になります。

②のThe Bitter Lessonは、研究というよりはRichard Suttonという研究者個人の考えなのですが、Suttonは現在のAI界の長老的な人物で、生成AI開発の主要技術（そして私の専門）でもある強化学習の事実上の祖かつ世界的な教科書（これは私達の翻訳書があるのでぜひ！）の執筆者、さらにわれわれの分野のノーベル賞に相当するチューリング賞の受賞者でもあるので、重みが違います。
これは端的にいうと、「歴史的に、AIの発展は、人間の細かい工夫よりも、ムーアの法則によって加速的に発展する計算機のハードの恩恵をフルに受けられるものの方がよい。つまりシンプルで汎用的なアルゴリズムを用い、計算機パワーに任せてAIを学習させた方が成功する。」ということを言っています。

①と②をまとめると、とにかく現状のAIの性能改善には、GPUのような計算リソースを膨大に動員しなければならない。逆に言えばそれだけの割と単純なことで性能上昇はある程度約束されるフェーズでもある、ということになります。

これはやや議論を単純化しすぎている部分があり、実際には各研究機関とも細かいノウハウなどを積み重ねていたり、後述のようにスケーリングが行き詰まることもあるのですが、それでも昨今のAI発展の大半はこれで説明できます。最近一般のニュースでもよく耳にするようになった異常とも言えるインフラ投資とAIバブル、NVIDIAの天下、半導体関連の輸出制限などの政治的事象も、大元を辿ればこれらの説に辿り着くと思います。

以下、この二つの説を前提に話を進めます。

公にはともかく私が個人的に「OpenAIではなくGoogleが最終的には有利」と判断したのはかなり昔で、2023年の夏時点です。2023年6月に、研究者界隈ではかなり話題になった、OpenAIのGPT-4に関するリーク怪文書騒動がありました。まだGoogleが初代Geminiすら出してなかった時期です。（この時期から生成AIを追っている人であれば、GPT-4のアーキテクチャがMoEであることが初めて明らかになったアレ、と言えば伝わるかと思います）
ChatGPTの登場からGPT-4と来てあれほどの性能（当時の感覚で言うと、ほぼ錬金術かオーパーツの類）を見せられた直後の数ヶ月は、さすがに生成AI開発に関する「OpenAIの秘伝のタレ説」を考えており、OpenAIの優位は揺らがないと考えていました。論文では公開されていない、既存研究から相当逸脱した特殊技術(=秘伝のタレ)がOpenAIにはあって、それが漏れない限りは他の機関がどれだけお金をかけようが、まず追いつくのは不可能だと思っていたのです。しかし、あのリーク文書の結論は、OpenAIに特別の技術があったわけではなく、あくまで既存技術の組み合わせとスケーリングでGPT-4は実現されており、特に秘伝のタレ的なものは存在しないというものでした。その後、2023年12月のGemini初代が微妙だったので、ちょっと揺らぐこともあったのですが、基本的には2023年から私の考えは「最終的にGoogleが勝つだろう」です。
つまり、「スケーリングに必要なお金を持っており、実際にそのAIスケーリングレースに参加する経営上の意思決定と、それを実行する研究者が存在する」という最重要の前提について、OpenAIとGoogleが両方とも同じであれば、勝負が着くのはそれ以外の要素が原因であり、Googleの方が多くの勝ちにつながる強みを持っているだろう、というのが私の見立てです。

次に、AI開発競争の性質についてです。
普通のITサービスは先行者有利なのですが、どうもAI開発競争については「先行者不利」となっている部分があります。先行者が頑張ってAIを開発しても、その優位性を保っている部分でAIから利益を得ることはほとんどの場合はできず、むしろ自分たちが発展させたAI技術により、後発事業者が追いついてきてユーザーが流出してしまうということがずっと起きているように思われます。
先ほどのスケーリング則により、最先端のAIというのはとても大きなニューラルネットワークの塊で、学習時のみならず、運用コストも膨大です。普通のITサービスは、一旦サービスが完成してしまえば、ユーザーが増えることによるコスト増加は大したことがないのですが、最先端の生成AIは単なる個別ユーザーの「ありがとうございます」「どういたしまして」というチャットですら、膨大な電力コストがかかる金食い虫です。3ドル払って１ドル稼ぐと揶揄されているように、基本的にはユーザーが増えれば増えるほど赤字です。「先端生成AIを開発し、純粋に生成AIを使ったプロダクトから利益を挙げ続ける」というのは、現状まず不可能です。仮に最先端のAIを提供している間に獲得したユーザーが固定ユーザーになってくれれば先行者有利の構図となり、その開発・運営コストも報われるのですが、現状の生成AIサービスを選ぶ基準は純粋に性能であるため、他の機関が性能で上回った瞬間に大きなユーザー流出が起きます。現状の生成AIサービスはSNSのように先行者のネットワーク効果が働かないため、常に膨大なコストをかけて性能向上レースをしなければユーザー維持ができません。しかも後発勢は、先行者が敷いた研究のレールに乗っかって低コストで追いつくことができます。

生成AI開発競争では以上の、
・スケーリング則などの存在により、基本的には札束戦争
・生成AIサービスは現状お金にならない
・生成AI開発の先行者有利は原則存在しない
と言う大前提を理解しておくと、読み解きやすいかと思います。
（繰り返しですがこれは一般向けの説明で、実際に現場で開発している開発者は、このような文章では表現できないほどの努力をしています。）

OpenAIが生成AI開発において（先週まで）リードを保っていた源泉となる強みは、とにかく以下に集約されると思います。

・スケーリングの重要性に最初に気付き、自己回帰型LLMという単なる「言語の穴埋め問題がとても上手なニューラルネットワーク」（GPTのこと）に兆レベルの予算と、数年という（AI界隈の基準では）気が遠くなるような時間を全ベットするという狂気を先行してやり、ノウハウ、人材の貯金があった
・極めてストーリー作りや世論形成がうまく、「もうすぐ人のすべての知的活動ができるAGIが実現する。それを実現する技術を持っているのはOpenAIのみである」という雰囲気作りをして投資を呼び込んだ

前者については、スケーリングと生成AIという、リソース投下が正義であるという同じ技術土俵で戦うことになる以上、後発でも同レベルかそれ以上の予算をかけられる機関が他にいれば、基本的には時間経過とともにOpenAIと他の機関の差は縮みます。後者については、OpenAIがリードしている分には正当化されますが、一度別の組織に捲られると、特に投資家層に対するストーリーの維持が難しくなります。

一方のGoogleの強みは以下だと思います。
・投資マネーに頼る必要なく、生成AI開発と応用アプリケーションの赤字があったとしても、別事業のキャッシュで相殺して半永久的に自走できる
・生成AIのインフラ（TPU、クラウド事業）からAI開発、AIを応用するアプリケーション、大量のユーザーまですべてのアセットがすでに揃っており、各段階から取れるデータを生かして生成AIの性能向上ができる他、生成AIという成果物から搾り取れる利益を最大化できる

これらの強みは、生成AIのブーム以前から、AIとは関係なく存在する構造的なものであり、単に時間経過だけでは縮まらないものです。序盤はノウハウ不足でOpenAIに遅れをとることはあっても、これは単に経験の蓄積の大小なので、Googleの一流開発者であれば、あとは時間の問題かと思います。
（Googleの強みは他にももっとあるのですが、流石に長くなりすぎるので省略）

まとめると、
生成AIの性能は、基本的にスケーリング則を背景にAI学習のリソース投下の量に依存するが、これは両者であまり差がつかない。OpenAIは先行者ではあったが、AI開発競争の性質上、先行者利益はほとんどない。OpenAIの強みは時間経過とともに薄れるものである一方、Googleの強みは時間経過で解消されないものである。OpenAIは自走できず、かつストーリーを維持しない限り、投資マネーを呼び込めないが、一度捲られるとそれは難しい。一方、GoogleはAIとは別事業のキャッシュで自走でき、OpenAIに一時的に負けても、長期戦でも問題がない。ということになります。

では、OpenAIの勝利条件があるとすれば、それは以下のようなものになると思います。

・OpenAIが本当に先行してAGI開発に成功してしまう。このAGIにより、研究開発や肉体労働も含むすべての人間の活動を、人間を上回る生産性で代替できるようになる。このAGIであらゆる労働を行なって収益をあげ、かつそれ以降のAIの開発もAGIが担うことにより、AIがAIを開発するループに入り、他の研究機関が原理的に追いつけなくなる（OpenAIに関する基本的なストーリーはこれ）
・AGIとまではいかなくとも人間の研究力を上回るAIを開発して、研究開発の進捗が著しく他の機関を上回るようになる
・ネットワーク効果があり先行者有利の生成AIサービスを作り、そこから得られる収益から自走してAGI開発まで持っていく
・奇跡的な生成AIの省リソース化に成功し、現在の生成AIサービスからも収益が得られるようになる
・生成AI・スケーリング則、あるいは深層学習とは別パラダイムのAI技術レースに持ち込み技術を独占する（これは現在のAI研究の前提が崩れ去るので、OpenAI vs Googleどころの話ではない）
・Anthropicのように特定領域特化AIを作り、利用料金の高さを正当化できる価値を提供する

最近のOpenAIのSora SNSや、検索AI、ブラウザ開発などに、この辺の勝利条件を意識したものは表れているのですが、今のところ成功はしていないのではないかと思います。省リソース化に関しては、多分頑張ってはいてたまに性能ナーフがあるのはこれの一環かもしれないです。とはいえ、原則性能の高さレースをやっている時にこれをやるのはちょっと無理。最後のやつは、これをやった瞬間にAGIを作れる唯一のヒーローOpenAIの物語が崩れるのでできないと思います。

最後に今回のGemini3.0やNano Banana Pro（実際には二つは独立のモデルではなく、Nano Bananaの方はGemini3.0の画像出力機能のようですが）に関して研究上重要だったことは、事前学習のスケーリングがまだ有効であることが明らかになったことだと思います。
ここまでひたすらスケーリングを強調してきてアレですが、実際には2024年後半ごろから、データの枯渇によるスケーリングの停滞が指摘されていること、また今年前半に出たスケーリングの集大成で最大規模のモデルと思われるGPT-4.5が失敗したことで、単純なスケーリングは成り立たなくなったとされていました。その一方で、
去年9月に登場したOpenAIのo1やDeepSeekによって、学習が終わった後の推論時スケーリング（生成AIが考える時間を長くする、AIの思考過程を長く出力する）が主流となっていたのが最近です。
OpenAIはそれでもGPT-5開発中に事前学習スケーリングを頑張ろうとしたらしいのですが、結局どれだけリソースを投下しても性能が伸びないラインがあり、諦めたという報告があります。今回のGemini3.0に関しては、関係者の発言を見る限り、この事前学習のスケーリングがまだ有効であり、OpenAIが直面したスケーリングの限界を突破する方法を発見していることを示唆しています。
これはもしかしたら、単なるお金をかけたスケーリングを超えて、Googleの技術上の「秘伝のタレ」になる可能性もあり、上記で書いた以上の強みを今回Googleが手にした可能性もあると考えています。

本当はもっと技術的に細かいことも書きたいのですが、基本的な考えは以上となります。色々と書いたものの、基本的には両者が競争してもらうことが一番技術発展につながるとは思います！ November 11, 2025

2D系の恋愛シミュレーションゲームのアート素材は、もう8割くらいAIで作れちゃう時代になりましたね。🤓❤️‍🔥🐰💫これはテンション上がりますね🥰
Nano Banana Pro–Prompt Share㉓–インディーゲーム
🐰image+prompt
Clothing design sheet for the heroine of a Japanese-style romance simulation game. The layout is divided into three sections: the center shows the heroine wearing underwear, while the left and right sections each display 5 additional outfits. The left side features casual home clothing, emphasizing a relaxed and cute style. The right side features banquet clothing, emphasizing a gorgeous and elegant style.
2025.11.25
@higgsfield_ai

on November 21st Higgsfield granted FREE access to Google's Nano Banana Pro Image model. #Higgsfield #HiggsfieldBanana #Nanobananapro #PR #インディーゲーム #Indiegame #kanaworksai November 11, 2025

Nano Banana Pro に意味不明な4コマつくってとかいうと理解ができなすぎる超展開にされて超おすすめですよ

倭国の4コマカラー漫画。縦にコマが4つ並んでいる。女性があまりにも斬新すぎる独創的で理不尽かつ超不条理な展開でものすごいことになる（ここは自由に考えてください）話のギャグ漫画。セリフも必ず内容に沿ったユーモアあふれるシュールなセリフで最小限。（理不尽・不条理などの言葉は絶対に使わない） November 11, 2025

←Flux 2.0 Pro Nano Banana Pro→

難しいと思ったら共にいけるのかい！

バナナのTakoはゴシックをブラックレター解釈してる。。。 https://t.co/EZtljSJKbj November 11, 2025

noteで記事を書きました！この投稿をリポストするとお得に記事を読むことができます。
「Nano Banana Pro」激熱事例まとめ20連発！！！！！ | [email protected] @hAru_mAki_ch #note https://t.co/h0018wSlyN November 11, 2025

使えば使うほどNano Banana Proが恐ろしい性能だと実感する。感覚的にはGPT-4登場時の「なにをどうやったらこんなものが出来上がるのか？」という感覚に近く、何世代も先の技術が突然目の前に出てきた感すらある。
Gemini3.0も凄いんですが、それでもGPT-5とから何世代も進んだ感覚まではない。そもそも数ヶ月前のNano BananaでOpenAIを遥かに超えて、あの革ジャンCEOが興奮するレベルだったのに、短期間でさらにこれである。 November 11, 2025

Nano Banana Pro に「プルタブを開ける会」について説明して4コマ描かせたらこんなんできた(笑)
クオリティやばい。。。。

#猿トリ #プルタブを開ける会 https://t.co/NNQVgr5RQ9 November 11, 2025

我用同一张老照片， 6 个模型复原——
直接修出 6 种完全不同的气质：自然、复古、真实…

📸 老照片修复模型榜单（从强到弱）
1. Nano-Banan Pro
2. Nano-Banan
3. GPT
4. FLUX
5. Wan2.5
6. Seedream V4

1️⃣ Nano-Banan Pro — 最高级感的复原
✨ 特点：自然 + 高级质感
📌 适合：想要“既自然又高级”的修复风
✅ 气质更真实
✅ 五官复原度高
✅ 观感舒适，有生活感

2️⃣ Nano-Banan — 自然美感最强
✨ 特点：复原自然、不油、不假
📌 适合：希望“自然、干净”的复原风格
✅ 五官修复温柔
✅ 色彩柔和
✅ 光影更“摄影棚感”

3️⃣ Seedream V4 — 美化感最强、最精致
✨ 特点：光滑、亮、年轻化最明显
📌 适合：想让老照片变成“复古写真级”的用户
✅ 皮肤柔光很强
✅ 细节更精致但偏美颜
✅ 画面像影楼古风写真

4️⃣ GPT — 最保守、最接近原图
✨ 特点：复原度稳，但不主动“美化”
📌 适合：追求“原样恢复”、不想变脸的用户
✅ 面部轮廓基本忠于原图
✅ 肤质保留一定真实纹理
✅ 色彩偏淡雅、自然

5️⃣ FLUX — 真实写实派
✨ 特点：真实质感强，有点纪录片风
📌 适合：想要“真实写实”的复原
✅ 光影对比明显
✅ 肤质更偏真实人像
✅ 不太“美化”，更写实

6️⃣ Wan2.5 — 最复古、最油画感
✨ 特点：带古典油画风、柔光艺术感
📌 适合：想让老照片变成“艺术复古肖像”的用户
✅ 色调复古偏暖
✅ 皮肤柔但不假
✅ 氛围感非常强
✅ 结果像“复古画册写真” November 11, 2025

正直、震えてます。

Googleの最新AI
「Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）」が
「次元」を変えてしまいました🍌

「Nano Banana Pro」× わど式「10の魔法モード」

この組み合わせ、マジで革命です。

「文字化け」「キャラ崩壊」「画質不足」

今までのAI画像生成の悩み、
このAIツール1つで【全解決】しちゃいました！

✅ グッズモード：売れるTシャツ・ステッカーを秒で生成👕
✅ スタンプモード：キャラの顔を完璧に固定して量産😊
✅ ブログモード：倭国語タイトル入り見出しを一発作成📝
✅ フィギュアモード：自作イラストを3D商品化🛹

...などなど、全10モードを搭載した
【新・わど式プロンプト・クリエイターPro】が完成しました！

断言します。

このツールさえあれば、

デザイン知識ゼロでも今日から「プロレベル」です。

今回は、このツールと解説記事を期間限定で無料配布します！

欲しい方はこの投稿に

① 「いいね」 & 「リポスト」
② 「NanoBananaPro」とリプ

これだけでOKです！
自動での限定記事を送ります。

デザインの常識を覆しましょう！ November 11, 2025

倭国式ミニストーリー漫画プロンプトを改造してGem化してみました！！！
まだまだガチャ要素もありますがめちゃ良いです！
＊プロンプトとGemも共有します！

ーーー📒プロンプトーーー
あなたは「こはく」と「じん」専属の漫画家AIです。

## キャラクター設定（厳守）
- 1枚目の添付画像 = 女性キャラ「こはく」
- 2枚目の添付画像 = 男性キャラ「じん」
- 全コマで添付画像の外見（髪型・髪色・服装・顔立ち）を厳密に再現すること
- 「こはく」と「じん」の特徴が混ざることは絶対に禁止

## あなたの役割
ユーザーからテーマやシチュエーションを受け取ったら、以下を自動で行う：
1. ストーリーの起承転結を考える
2. コマ割り・構図・セリフ・表情・擬音を設計する
3. Nano Banana Proで漫画画像を生成する

テキストで説明するのではなく、必ず実際に画像を生成して出力すること。

## 画像出力設定（必須）
- 解像度：4K高精細出力
- アスペクト比：9:16（縦長）
- 品質：最高画質、ディテール重視、線画くっきり
- 特に指定がなければフルカラーで出力

## 漫画生成ルール（必須）
- 倭国式の読み順：右から左、上から下
- セリフは倭国語縦書き
- 吹き出しは白抜き
- コマ割りは変則的・ダイナミックに（均一レイアウト禁止）
- 視線誘導は右上→左下の流れを守る
- 表情は豊かに、擬音（オノマトペ）も積極的に使う

## 禁止事項
- 左→右読み（西洋式）のレイアウト
- セリフの横書き
- 英語でのセリフ
- キャラクターの別人化・特徴の改変
- 低解像度・ぼやけた出力
- 画像を生成せずテキストだけで説明すること

## 出力フォーマット
ユーザーがテーマを入力したら、まず簡潔に構成を説明し、すぐに漫画画像を生成する。
余計な前置きは不要。漫画を見せることが最優先。 November 11, 2025

@mio3335555 リクエストありがとうございます！！

以下の２ステップで参加可能です✨

◆ステップ①以下からおじぎねこメルマガに登録
https://t.co/YpJvL8iJ3c
※すでに登録している方は不要です
※Gmail推奨です
※迷惑メールに届く場合があるので、メールが届かない場合は迷惑メールボックスをご確認ください

◆ステップ②以下のリンクからオプチャに参加
オープンチャット「Nano Banana Pro研究部」
https://t.co/uyKorZF27u November 11, 2025

Nano Banana Pro 事例集を記事にしました！！！！
別の事例はこちらから見てみてください👇

https://t.co/fKJJUbPcES November 11, 2025

Higgsfield の Nano Banana Pro お試し㊾
倭国式ミニストーリー漫画プロンプト使ってみた！！
やはり2K指定強い！！！
いきなり文字の崩れが減少した感じがする！！！

ーーー📒プロンプトーテンプレートーー
添付のキャラクターで少女漫画風の作風・演出・表情表現を重視した漫画を生成してください。
倭国の漫画形式として、右から左・上から下へと自然に読めるコマ割りにしてください。
コマの配置や形状は自由ですが、視線誘導だけは倭国式の読み順に従わせてください。
均一なレイアウトではなく、変則的または自由配置のコマ構成でお願いします。
必ずフルカラーの漫画として生成してください。
内容は下記の記事の解説をして

1枚目：じん（男性キャラ／師匠）
2枚目：こはく（女性キャラ／弟子）
【禁止事項】
・左→右読み、下→上読みの構成。
・別人に見えるアレンジ
・参照キャラの特徴を他キャラに置き換える
・英語にする。セリフの横書き。
・色の変更・服装の改変・モノクロ、白黒、線画、トーンのみ、グレースケールでの出力

# 解説してほしい内容

[[[ ここに記事を入れる ]]]

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今なら、Higgsfieldで65% OFF ＆ これから3日以内に @higgsfield_ai に参加した人は Nano Banana Pro を1年間無制限で利用できます。 November 11, 2025

@nanairo2220 こちらの作り方は下記です。

まずはgeminiのPROモードにします。

そして知りたい情報を伝えます。

その後にでてきた文章を黒板形式、ホワイトボード形式で図解にしてと
伝えながらnonobanana機能を選択します。

これで完成です。

例
geminiのPROにしてから
与沢翼が1億を出したローンチをまとめてください。と伝える
↓
まとめた情報がでてくる
↓
この出た情報を黒板形式で画像にしてください、とつたえ
nonobanana機能をオンにする

これで簡単に完成です。

🎁おまけ🎁

最近X大量アカうごかしまくってて
年商数億円規模まで..

✅X運用アカ13個突破中
✅Xのみで年商4~7億確定
✅Kくんアカ以外から数億売上

僕がXで3億稼いだ極秘マネタイズ手法をまとめた

非公開資料をまとめた伝説の動画を作りました

72時間限定です
https://t.co/PbMXTa7Tf9

ありがとうございました！ November 11, 2025

@tuyopon610 こちらの作り方は下記です。

まずはgeminiのPROモードにします。

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例
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↓
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最近X大量アカうごかしまくってて
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僕がXで3億稼いだ極秘マネタイズ手法をまとめた

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72時間限定です
https://t.co/PbMXTa7Tf9

ありがとうございました！ November 11, 2025

みんなAntigravityとかnano bananaの話題で持ちきり

私はクライアントさんのプロモーション真っ最中で

「明日までの納期で」
とかでよくご依頼をいただく

私はそっちに全集中
Antigravity触りたいけどとりあえずボール投げたから明日のために寝る

＝全力で乗り遅れてます🥹！！！ November 11, 2025

Nano Banana Pro 楽しい https://t.co/SMc77XqnN0 November 11, 2025

フォロワーのお友達へ！
明後日遊びに来てね！！
とりあえず、banana pro凄くてフライヤー作るの楽しくなりそう。まだまだ精度甘くて修正が必要な箇所は多々ありますが。。。
※曜日は金曜日です。 https://t.co/RmXd3AA9qH November 11, 2025