著者注：インテリア用品のECを手がける読者が、Nano Banana を使って出窓用クッションの色違い商品のシーン画像を一括編集していました。緑、赤、青、グレー、オフホワイト、カーキと、フォルダには20枚以上の完成画像があります。読者の言葉を借りると、「赤みが出るケースは少なくなく、かなり頻繁です。画像全体が赤っぽくなり、毎回手作業で調整しています」とのこと。普段は Nano Banana 2 を使っているそうですが、ツールを開くとデフォルトで選ばれているため、モデルやチャネルを意識したことはなかったといいます。
これは、Nano Banana で画像を編集すると赤みが出る典型的なケースです。プロンプトで暖色を指定していないのに、完成画像が全体的に赤っぽく、暖色寄りになります。「モデルを変えれば解決」と一言で片づけられる問題ではありません。色かぶりは、参照画像、プロンプト、解像度、チャネル、出力時の圧縮のいずれでも起こりうるため、順番に一つずつ原因を探る必要があります。
この記事でわかること：赤みがどの段階で生じているのか、まず何から試すべきか、一通り比較するのにどれくらいの費用がかかるのかを判断できるようになります。本文で扱う情報は、Google の公式ドキュメント（2026-10-30 閲覧）、Google 公式フォーラムでのユーザーによる検証結果（公式見解ではありません）、APIYI のドキュメントとプラットフォームに関する情報（2026-10-30 確認）の3つに分かれます。
Nano Banana の画像編集で赤みが出るときの5つのチェックポイント
まずは全体像を表にまとめました。5項目は「費用がかからず、検証しやすいもの」から順に並べています。いきなりモデルを変えるのではなく、上から順に確認するのがおすすめです。
| チェック項目 | 赤みが出る理由 | 30秒でできる確認 | 優先したい対処法 |
|---|---|---|---|
| 参照画像 | Display P3の色が認識されていない、URLで画像が実際には渡されていない、前回の生成結果を続けて編集している | ICCプロファイルと、promptTokensDetails にIMAGEがあるか確認 |
sRGBに変換、base64に変更、毎回元画像から編集 |
| プロンプトの光に関する言葉 | 暖色光、夕暮れ、雰囲気を表す言葉が画像全体の色調整を引き起こす | 光に関する言葉を削除して再実行 | ニュートラルなホワイトバランスを指定する肯定的な表現に書き換える |
| モデルと解像度 | 2K/4Kでは赤みが見える一方、1Kではほとんど見えないというユーザー報告がある | 同じ画像とプロンプトで1Kを試す | 解像度を変えて比較し、2.1・2・Proをそれぞれ試す |
| 呼び出し経路 | ツールの表示名と、実際のモデルやグループが一致しないことがある | トークンのグループ、呼び出しログ、画像のファイルサイズを確認 | グループを変えてA/B比較する |
| 出力時の圧縮 | 二次圧縮によって色の細部が失われる | ピクセル寸法とファイルサイズを確認 | 元ファイルを取得し、圧縮は最後に行う |
🎯 チェックのヒント：5項目のうち3、4番目は、同じ画像を複数のモデルやグループで処理して比較する必要があります。APIYI（apiyi.com）なら、同じAPIキーで
modelパラメータを変更するだけで、2.1・2・Proの3種類を比較できます。それぞれアカウントを作る必要はありません。
Nano Banana の画像編集で赤みが出たら、まずファイル自体の色を確認
チェックを始める前に、まず「ディスプレイや画像閲覧ソフトの問題」を除外しましょう。画像内のニュートラルな領域（白い壁、白い窓枠、灰色の床など）のLAB値を読み取ります。LABは人の目による知覚に基づいて設計された色空間です。Lは明るさ、aは赤と緑の軸（値が大きいほど赤い）、b*は黄と青の軸（値が大きいほど黄色い）を表します。Photoshopのスポイトツールなど、LAB値を読み取れるツールを使い、元画像と生成画像の同じ位置でそれぞれ値を取ってください。
以下は経験上の目安であり、公式の基準ではありません。ニュートラルな領域のaの中央値が元画像より2以上高いと、通常は肉眼でも分かります。4以上高い場合は、明らかな色かぶりといえます。aがほとんど変わらず、赤く見えるだけなら、問題は表示側やカラープロファイルにある可能性が高いため、以下の5項目を急いで調べる必要はありません。
Nano Banana の画像編集で赤みが強くなる5つの原因を順にチェック
1項目目：参照画像自体に色かぶりの原因がある
なぜ赤みが出るのか：参照画像には、よくある落とし穴が3つあります。1つ目は、Apple製デバイスから書き出した画像の色空間です。Apple製デバイスでは Display P3（Appleがよく使う広色域）が使われることが多く、ファイルには P3 の ICC プロファイル（画像の色の基準をソフトウェアに伝える情報）が含まれます。処理経路によっては ICC を認識せず、sRGB として読み込むため、色がずれてしまいます。
2つ目は、参照画像がそもそも送信されていないケースです。APIYI のドキュメントによると、Nano Banana シリーズの参照画像は base64 で渡す必要があり、OpenAI 形式には対応していません。OpenAI 互換形式の image_url フィールドに URL を入れても、モデルには元画像が見えていないのと同じです。そのため、テキストを頼りに画像を「推測」して生成することになります。
3つ目は、複数回の編集によるずれの蓄積です。前回の出力画像をさらに編集すると、ずれが重なっていきます。
この蓄積については、Google 公式フォーラムに参考になるユーザーの実測報告があります。ただし、これはユーザーの報告であり、Google の公式見解ではありません。同じユーザーが 4K 画像を連続で3回編集したところ、中性領域の a* 値は 2.02 → 3.65 → 5.81 → 7.78 と推移しました。毎回約 +2.1〜2.4 増加し、ΔE00（2つの色の差を測る指標）は約 2.9〜3.7。中性ピクセルの98%以上が赤方向に移動しました。
30秒で確認する方法：
- 画像ビューアーの「情報を表示」などの機能で、参照画像に Display P3 の ICC プロファイルが含まれているか確認する。
- レスポンスの
usageMetadata.promptTokensDetailsを見て、IMAGE に分類されるトークンがあるか確認する。なければ、画像がモデルに渡っていないことになる。 - 1回目と3回目の生成画像で白い壁の a* 値を比較する。編集のたびに上がっていれば、ずれが蓄積している。
対処法：アップロード前に画像を sRGB に統一して変換し、参照画像は URL ではなく base64 で渡します。また、前回の結果を続けて編集するのではなく、毎回元画像から編集しましょう。どうしても複数回の編集が必要な場合、Google は推論コンテキストを保持するために thought signature を返すことを推奨しています。APIYI では、ネイティブ Gemini エンドポイントが真の複数ターン編集に対応しています（前回の出力画像を role:model の inlineData として戻します）。リバースチャネルは対応していないため、毎回画像を渡し直す必要があります。
第2項：プロンプトに含まれる暖色系の光を表す言葉
なぜ色が偏るのか：Nano Banana の編集は、局所的なピクセルだけを変更するものではありません。Google の公式ドキュメントには色調の調整も編集機能として挙げられており、公式の使用例には「光と影を屋外環境に合わせる」という指示もあります。つまり、モデルは画像全体の光と影をなじませる処理を行います。プロンプトに「温かみのある」「午後の日差し」「夕暮れ」「雰囲気のある」「インスタ風」といった言葉が含まれていると、モデルが画像全体を暖色寄りにする可能性があります。
また、フォーラムの別の投稿では、「服だけを変更し、光と背景は変えない」と書いても、彩度や肌色が赤っぽくなるという報告もあります。そのため、この項目への対処で色が偏る可能性は下げられますが、原因がこれだけとは限りません。
30秒で確認する方法：プロンプトから光、雰囲気、色調に関する言葉をすべて削除し、それ以外は変えずに再生成します。ニュートラルな領域の a* 値が明らかに下がるかを確認してください。
修正方法：公式の「不要なものではなく、実現したいことを記述する」という原則に沿って、維持したい商品の色も詳しく指定します。例えば、次のプロンプトに変更できます。
出窓用クッションの色と柄だけを変更し、商品以外のすべての要素を維持してください。元画像の撮影時の光、ホワイトバランス、影の方向、背景を保ってください。白い窓台と壁はニュートラルな白のままにしてください。暖色フィルター、夕日、暖色の照明、ろうそくの光、フィルム調の色味は追加しないでください。全体をニュートラルな昼光の色温度にし、商品の色は指定した色コード（例：深緑 #2F4F4F）に合わせてください。
英語でも考え方は同じです。「Keep whites neutral」「Use a neutral daylight color temperature」と指定し、16進数の色コードも添えます。フォーラムユーザーの実測では、こうした書き方は「効果があるときもあるが、毎回うまくいくわけではない」とのことです。変更後に1〜2回再試行し、それでも色が偏る場合は第3項に進みましょう。
項目3：2K/4Kで色が偏り、1Kではほとんど分からない
なぜ色が偏る？：Google公式フォーラムのピンクがかる現象に関する投稿では、2K・4Kの出力で色の偏りが見える一方、1Kでは見えないか、ほとんど分からないという報告があります。Nano Banana ProとNano Banana 2の両方で発生し、PNGとJPGのどちらでも確認されています。Googleはこの投稿内で修正に関する結論を示していません。つまり、同じプロンプトを使っていても、解像度の設定自体が影響している可能性があります。
もう一つ誤解しやすいのが、出力解像度はリクエストの imageSize と aspectRatio で決まるという点です。プロンプトに「4K、高画質、超高画質」と書いても決まりません。
| アスペクト比 | 1K | 2K | 4K |
|---|---|---|---|
| 1:1 | 約 1024×1024 | 約 2048×2048 | 約 4096×4096 |
| 16:9 | 約 1376×768 | 約 2752×1536 | 約 5504×3072 |
| 判断方法 | 1024ピクセル級なら1K | 2048ピクセル級なら2K | 4096ピクセル級なら4K。ツールのラベルを見るより確実 |
30秒で確認するには：同じ画像とプロンプトを使い、imageSize を1Kに変えてもう一度実行します。1Kでは正常で、2K/4Kでは色が偏る場合は、プロンプトよりも高解像度の出力パイプラインを先に疑いましょう。
どう対処する？：1Kで十分な場合（メイン画像のサムネイルや商品詳細ページの小さな画像など）は、まず1Kで生成します。大きな画像が必要な場合は、3モデルでそれぞれ1回ずつ生成して比較しましょう。各モデルの状況は次のとおりです。Nano Banana 2.1（gemini-nano-banana-2.1）は2026年10月6日リリースで、1K/2K/4Kに対応し、512pxには対応していません。Nano Banana 2（gemini-3.1-flash-image）は512px/1K/2K/4Kに対応し、新規プロジェクトでは2.1への移行が公式に推奨されています。Nano Banana Pro（gemini-3-pro-image）は品質が最も高いモデルです。ただし、フォーラムの報告はProとNano Banana 2の両方に及んでいるため、Proに変えれば必ず色の偏りがなくなるとは限りません。2.1については、検索した範囲では公開された色の偏りの報告はまだありませんが、それだけで偏りがないと判断することもできません。
| モデル | model パラメータ | 解像度の選択肢 | 1回あたりの料金 |
|---|---|---|---|
| Nano Banana 2.1 | gemini-nano-banana-2.1 |
1K / 2K / 4K | $0.045/回 |
| Nano Banana 2 | gemini-3.1-flash-image |
512px / 1K / 2K / 4K | $0.055/回 |
| Nano Banana Pro | gemini-3-pro-image |
1K / 2K / 4K | $0.09/回 |
| 利用可能なプラットフォーム | APIYI apiyi.com | 同じAPIキーで切り替え可能 | 2026年10月30日調査 |
料金は2026年10月30日時点の調査によるものです。モデルと料金は、プラットフォームのモデル一覧をご確認ください。この表で計算すると、同じ画像を3モデルでそれぞれ1回ずつ生成して約$0.19。さらに1Kでの比較を1回追加しても、一通りの比較は合計$0.20強で済み、20枚以上の画像を手作業で調整するよりもずっと安くなります。
📷 スクリーンショット枠 1（APIYIの呼び出しログ画面）：呼び出しログ一覧の「使用モデル、入力／出力トークン、課金額、ステータス」の4列を表示します。比較実験の各リクエストで実際に使われたモデルと費用を確認するための画像です。
項目4：ツールに表示されたモデルが実際のモデルとは限らない
色が偏る理由：読者の事例では、ツールを開くと「デフォルトでBanana 2」になっていました。しかし、画面上のラベルだけでは、実際のリクエストに使われたモデル、グループ、エンドポイントは証明できません。APIYIでは、Nano BananaシリーズにAI StudioとVertexの2つの経路が用意されています。デフォルトグループは公式経由のAI Studioを使用し、Vertexはデフォルトグループに含まれない独立したグループです。APIYIの赤み偏りに関するFAQによると、Nano Banana Proでは画像編集後に赤みや暖色に偏ることが比較的多く、Vertexグループへの切り替えやgpt-image-2との比較を試せます。ただし、フォーラムではReplicateとVertexの両方で色の偏りを再現したユーザーもいます。経路だけが原因とは限らず、Vertexへの切り替えはA/B比較であって、改善を保証するものではありません。
30秒で確認する方法：
- トークン画面で、そのAPIキーがどのグループに紐づいているか確認します。グループはトークンに設定されており、個々のログには表示されません。
- 呼び出しログで、実際のモデル名、トークン数、費用を確認します。
- 4K画像1枚あたりのファイルサイズを確認します。Vertexは約18〜20MB、AI Studioは約9〜10MBで、経路を間接的に判断できます。
- レスポンスの
modelVersionを確認し、ツールが別のモデルに切り替えていないか確かめます。
📷 スクリーンショット枠 2（APIYIのトークングループ画面）：トークンの作成・編集時に表示されるグループのドロップダウンを示し、DefaultグループとVertex関連グループの位置を明示します。「経路の切り替えはトークンのグループを変更するだけで、コードの変更は不要」と説明します。
どう対処するか：Vertexグループに紐づけたトークンを新しく作成し、同じ画像とプロンプトでもう一度実行します。呼び出し方法は変わりません。OpenAI互換の呼び出しでは、base_urlに https://api.apiyi.com/v1 を指定します。ただし、画像編集の参照画像は引き続きGeminiの要件に従ってbase64で渡してください。互換形式だからといって、image_url にURLを入れないようにしましょう。両方のグループで色が偏る場合は、gpt-image-2も試してみてください。APIYIのドキュメントによると、gpt-image-2は画像編集時の色再現性が通常より高く、「元画像の微調整」に向いています。一方、Banana Proは「画風を変えた描き直し」に寄るため、切り替える際はプロンプトの調整が必要です。具体的なモデルと料金は、プラットフォームのモデル一覧を確認してください。また、まずはimagen.apiyi.comのWeb画面で同じ参照画像と指示を使って再テストし、自社コードに問題がないか切り分けることもできます。
第5項目：出力画像が再圧縮されている
なぜ色がずれるのか：モデルが生成した画像は、ツールや画像ホスティングサービス、ECサイトの管理画面などで再圧縮されることがあります。圧縮には、明るさの細部を残しつつ色の細部を間引く「色差サブサンプリング」がよく使われます。フォーラムでは、モデルの出力自体も色差信号の解像度が低いように見え、後からの補正が難しいという報告があります。ただし、JPEG圧縮によって色が濁ったり、輪郭に色のブロックが生じたりすることはあっても、画像全体が均一に赤く傾く現象は説明できません。均一な赤みの主な原因は、モデル、参照画像、プロンプトにあります。
30秒で確認するには：ファイルのプロパティを確認します。4K画像のファイルサイズが1〜2MBしかない場合や、ピクセル数が4096レベルに達していない場合は、再圧縮されたか、そもそも imageSize が適用されていない可能性があります。APIYI のドキュメントにある画像生成成功時の例では、inlineData.mimeType は image/jpeg です。parts にはテキストや中間画像が混在することがあるため、最後の画像を取得してください。
修正方法：まず、モデルが返した元のファイルを保存し、圧縮は納品前の最後のステップで行います。生成画像を次の入力に使う場合は、入力画像の基準に従って圧縮します。1.5MBを超える場合にのみ圧縮し、長辺は2048px以下、品質は0.9、形式は元のままにします。最後の手段は後処理での補正です。元画像を基準にニュートラル領域のa/bの中央値のずれを測り、画像全体にLAB平行移動を適用します。変更するのはa/bのみで、L*は変更しません。フォーラムユーザーの実測では、この補正後の残差は3回とも0.3未満で、画像の構造や明るさも変わらなかったとのことです。スクリプトによる一括処理にも適しています。
Nano Bananaの画像編集で赤みが強くなる場合の10分チェック手順
上の5項目を、順番に確認できる手順にまとめました。各ステップの合格基準を満たしてから次へ進み、満たさなければそのステップで修正します。
| ステップ | やること | 合格基準 |
|---|---|---|
| 1. 記録を残す | 元画像と生成画像を保存し、ピクセル数、ファイルサイズ、MIMEタイプ、ICCプロファイルの有無を記録する | 両画像の情報がそろい、再現できる |
| 2. 色かぶりを測る | 無彩色領域のa/bを測定する | a*が元画像より2以上高ければ次へ進む。そうでなければ表示環境を確認する |
| 3. 参照画像を確認 | sRGBに変換し、base64とIMAGEトークンを確認する | promptTokensDetailsにIMAGEがある |
| 4. 元画像に戻る | 前回の生成結果を使わず、元画像から編集する | 1回の編集ではa*が回を重ねるごとに上昇しなくなる |
| 5. プロンプトを変える | ニュートラルなホワイトバランスを指定する表現に変え、1〜2回再試行する | 無彩色領域のa*が元画像との差+2以内に戻る |
| 6. 1Kと比較 | 同じ画像とプロンプトでimageSizeを1Kに設定する |
「1Kは正常で、2K/4Kでは色がずれる」かを判断する |
| 7. モデルを変更 | 2.1 → 2 → Proをそれぞれ1回実行する | 色ずれが最も少ないモデルを見つけ、費用を記録する |
| 8. 接続先を変更 | Vertexのグループを変更するか、gpt-image-2を試す | 両者を比較し、接続先に関連する問題かを確認する |
| 9. 後処理で対応 | 元画像を基準にLAB値を平行移動する | 無彩色領域と元画像との差が0に近づき、補正パラメータが保存されている |
症状と原因の対応関係も覚えておきましょう。同じプロンプトで繰り返し実行して色ずれの程度が毎回異なる場合は、サンプリングによるばらつきなので、1〜2回再試行します。編集のたびに赤みが増す場合は、複数回の編集による累積が原因です。特定のツールやグループでのみ色がずれる場合は、接続先、パラメータ、またはエンコーディングの問題が考えられます。APIは1回ごとに独立した呼び出しのため、同じプロンプトと画像でも、結果が良いときと悪いときがあります。再試行自体が有効な手段です。
💡 比較のヒント：ステップ7と8は、同じプラットフォーム上で行うと比較しやすくなります。APIYI（apiyi.com）なら、同じキーで異なるモデルを実行したり、2つのトークンで異なるグループを試したりできます。呼び出しログに毎回のモデルと費用が記録されるため、結果を一目で比較できます。
よくある質問 FAQ
Q1：Nano Banana で画像を編集すると赤みが出るのは、Google が公式に認めたバグですか？
公式の結論ではありません。Google の公式フォーラムでは、編集後に画像がわずかにピンクや赤に偏るというユーザー報告があり、a* の測定データも示されています。ただし、Google はその投稿内で原因を確認したり、修正について説明したりしていません。この記事で引用している数値は、すべてユーザーによる実測値です。
Q2：Nano Banana Pro に変えれば、赤みは出なくなりますか？
必ずしもそうとは限りません。フォーラムの報告は Pro と Nano Banana 2 の両方を対象としており、APIYI の FAQ でも、Pro は画像編集時に暖色に偏ることが多いとされています。感覚でモデルを切り替えるのではなく、同じ画像とプロンプトで3モデルをそれぞれ1回ずつ試し、a* の数値を比較しましょう。
Q3：Nano Banana 2.1 では赤みが出る問題は修正されましたか？
修正に関する公開情報はありません。2.1 は 2026-10-06 にリリースされ、公式には画質と複数ターンでの一貫性が向上したとされています。調査した範囲では色偏りの報告はまだありませんが、偏りがないとは限りません。公式は新規プロジェクトに 2.1 を推奨しているため、比較対象の筆頭として試すとよいでしょう。
Q4：Vertex グループに切り替えれば必ず解決しますか？
保証はありません。フォーラムでは Vertex 経由でも色偏りが再現されたという報告があり、グループの切り替えはあくまで A/B 比較の一つです。APIYI apiyi.com では、トークンのグループを変更するだけで Vertex に切り替えられ、コードを変更する必要もありません。比較の手間が少ないので、一度試す価値はあります。
Q5：API で生成した画像は色が偏るのに、Web 版では正常に見えるのはなぜですか？
Web 版 Gemini はエージェントとして動作するため、プロンプトを書き換えたり、内部で再試行して最適な結果を選んだりする可能性があります。一方、API は単発の呼び出しで、プロンプトがそのままモデルに渡されます。もう一つよくある原因は、参照画像が実際には送信されていないことです。APIYI apiyi.com のドキュメントでは、参照画像に base64 を使い、`promptTokensDetails` に IMAGE トークンが含まれているか確認することを推奨しています。
Q6：すでに赤みが出てしまった20枚以上の画像を、一括で補正するにはどうすればよいですか？
LAB の平行移動で一括補正できます。未編集の元画像を基準に、中性色領域の a*/b* のずれの中央値を測定し、画像全体の a*/b* だけを逆方向に平行移動します。フォーラムのユーザーによる実測では、補正後の残差は 0.3 未満でした。これは事後補正なので、根本原因については引き続き10分間の手順に沿って特定しましょう。
Nano Bananaの画像編集で赤みが出る問題：重要ポイント
- まず測定、次に修正：中性色領域のa*値が元画像より2以上高ければ、画像ファイル自体に色かぶりが生じていると判断できます。
- 参照画像は適切に準備：sRGBに変換してbase64を使用し、
image_urlにURLを入れないようにします。 - 毎回元画像から編集：ユーザーの実測では、4K画像を3回連続で編集したところ、a*値が2.02から7.78に上昇しました。
- 光の表現は肯定形で書く：「中性の白」「昼光の色温度」「元画像のホワイトバランスを維持する」といった表現を使います。
- 1Kで手早く比較：1Kでは正常で、2Kや4Kで色が偏る場合は、まず高解像度の処理パイプラインを疑います。
- モデルとチャネルをA/Bテスト：同じAPIキーでmodelやグループを切り替え、ログで費用を確認します。
- 最終手段はLAB値の平行移動：a/bだけを調整し、一括補正をスクリプト化できます。
まとめ
Nano Bananaの画像編集で赤みが出る場合は、次のポイントを確認しましょう。
- まず画像ファイル自体の色かぶりを確認：中性色領域のa*値を読み取り、表示環境の問題を除外してから、5項目の調査に進みます。
- コストの低い順に調査：参照画像 → プロンプトの光に関する表現 → モデルと解像度 → 呼び出しチャネル → 出力時の圧縮の順に確認します。各項目には30秒で試せる検証方法があります。
- 推測より比較が有効：1Kでの比較、3モデルの比較、2グループの比較を一通り行う費用は、0.2ドル余りです。
- 限界を理解する：現時点では、どの手順でも赤みを確実に解消できるとは限りません。発生確率を下げ、原因を特定してから補正することが大切です。
商品画像をまとめて編集するチームは、「毎回元画像から編集する」「中性的なホワイトバランスをプロンプトで指定する」「1Kで比較する」という手順を定常フローに組み込むのがおすすめです。APIYI apiyi.comでは、同じAPIキーでモデルとチャネルを比較し、呼び出しログで各リクエストのモデルと費用を確認できます。
📚 参考資料
- Gemini API「Nano Banana image generation」：モデル、解像度、編集機能に関する説明
- リンク：
ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation -
説明：
imageSize、aspectRatio、thought signature、細部を保持するための記述方法に関する公式資料（2026-10-30 アクセス） -
Google Cloud「Gemini image generation best practices」：プロンプトのベストプラクティス
- リンク：
docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/models/capabilities/gemini-image-generation-best-practices -
説明： 「不要なものではなく、求めるものを記述する」という原則の出典
-
Gemini API 廃止予定一覧：各モデルのリリース状況と提供終了状況
- リンク：
ai.google.dev/gemini-api/docs/deprecations -
説明： 2 と Pro の正式版について、提供終了日が発表されていないことを確認
-
Google 公式フォーラムのピンク色かぶりに関する投稿：編集後に画像がわずかにピンク色に偏るというユーザーの実測結果
- リンク：
discuss.ai.google.dev/t/edited-images-return-with-a-slight-pink-color-cast-after-migration-from-preview-to-image/176315 -
説明： a* の累積データ、1K/2K/4K の違い、LAB 補正後の残差はいずれもユーザーの実測結果
-
APIYI ドキュメントセンター：「banana pro で画像を編集した後、画面が赤みがかったらどうすればよい？」「Nano Banana シリーズ開発ガイド」「画像圧縮と出力解像度の説明」「呼び出しログ」
- 説明： グループ、チャネル、base64 による画像送信、出力サイズ、ログフィールドに関するプラットフォームの仕様（2026-10-30 確認）。ドキュメントセンターでタイトルから検索可能
著者：APIYI 技術チーム
技術交流：APIYI のサイトトップページからお気軽にお問い合わせください。画像モデルの導入に関するその他の資料は docs.apiyi.com のドキュメントセンターをご覧ください。
