Formation incluse dans l'abonnement Elephorm
Introduction aux interfaces, limites et techniques de prompt sur NanoBanana
Objectifs
L’objectif majeur est de permettre aux participants de maîtriser l’accès et l’utilisation de NanoBanana via Gmini et AI Studio, tout en comprenant les notions essentielles de quota, de prompt, et d’alternatives. La formation vise également à préparer à la création de prompts adaptés afin d’obtenir des résultats visuels cohérents selon des besoins spécifiques.
Résumé
NanoBanana propose une solution avancée pour la génération d’images IA. Cette leçon détaille l’accès via Google Gmini et AI Studio, les quotas gratuits et expose les bases essentielles de l’art du prompt pour obtenir des visuels précis, tout en abordant les solutions alternatives pour poursuivre l’expérimentation.
Description
Dans cette leçon, vous serez initié à l’utilisation du modèle NanoBanana pour la génération d’images assistée par intelligence artificielle. Deux principales interfaces sont présentées : Google Gmini, recommandée pour sa simplicité et son approche intuitive des interactions avec l’IA, et Google AI Studio, davantage orientée vers les développeurs et les tests techniques. Les fonctionnalités spécifiques de Gmini sont explicitées : sélection de modèle, gestion des discussions, et espace de génération des images. Le module met en exergue la gratuité des essais pour les comptes non payants, soulignant que le quota journalier varie (environ 10 à 15 générations d’images), alors que les utilisateurs abonnés bénéficient de plus larges possibilités.
La vidéo détaille également comment, en cas de dépassement de quota, les utilisateurs peuvent soit souscrire à un compte Pro ou Ultra, soit basculer sur AI Studio pour continuer à exploiter NanoBanana. L’objectif de ce tutoriel est d’offrir une première expérience sans engagement financier, adaptée à l’expérimentation visuelle.
Un volet crucial porte sur la communication avec l’IA via des prompts. L’importance de la formulation précise des instructions est abordée, car elle conditionne la qualité des résultats. Ainsi, la prochaine étape de l’apprentissage consistera à explorer différentes techniques de prompting, allant de la création basique à l’enrichissement par des références ou des spécifications afin d’atteindre des images cohérentes et conformes aux attentes.