Probé 3 prompts en Nano Banana 2 y los resultados me sorprendieron
Probé 3 prompts en Nano Banana 2 y los resultados me sorprendieron Llevaba un par de semanas viendo screenshots de gente sacando imágenes increíbles con Nano Banana 2 (el modelo de imagen de Gemini), pero la mayoría compartía el resultado sin el prompt. Decidí hacer mi propio experimento: tres pr…
Probé 3 prompts en Nano Banana 2 y los resultados me sorprendieron
Llevaba un par de semanas viendo screenshots de gente sacando imágenes increíbles con Nano Banana 2 (el modelo de imagen de Gemini), pero la mayoría compartía el resultado sin el prompt. Decidí hacer mi propio experimento: tres prompts diseñados para sacar provecho de tres "superpowers" distintos del modelo, ejecutarlos en serio, y documentar todo —prompt, resultado, lo que falló, lo que aprendí—.
Este post es ese registro completo. Si quieres replicar los resultados, los prompts están aquí en su forma final, listos para pegar.
Por qué Nano Banana 2 ≠ otro generador de imágenes
Antes de los prompts, vale la pena entender qué hace distinto a este modelo. Nano Banana 2 no es "el Midjourney de Google". Es un modelo construido sobre el reasoning de Gemini, lo que significa tres diferencias prácticas que cambian cómo lo prompteas:
- Procesa prompts conversacionales largos mejor que strings de keywords. Donde Midjourney premia listas tipo
cinematic, 8k, ultra-realistic, masterpiece, Nano Banana premia descripciones tipo "fotografía editorial estilo Kinfolk, luz golden hour, taza humeando".
- Mantiene identidad facial al editar fotos. Esto es lo que más me sorprendió. Si le pasas una foto tuya y le pides que cambie el contexto, mantiene tu cara intacta —no te "mejora", no te cambia los rasgos, no te hace genérico—.
- Itera sobre resultados anteriores con instrucciones, no con prompts nuevos. Después del primer output puedes decirle "más texturizado, menos AI-perfect" y modifica el output sin empezar de cero.
Cada uno de los 3 prompts que siguen está diseñado para demostrar uno de estos comportamientos.
El experimento
Mi setup:
- Modelo: Gemini 3 Pro con Nano Banana 2 activado
- Output: vertical 4:5 (1080x1350) — formato Instagram-friendly
- Brand visual: Editorial Zine, paleta cream + ink + terracotta
- Tiempo total: ~25 minutos para los 3 prompts (incluyendo iteraciones)
Nada de hacks, nada de plugins, nada de wrappers. Solo el modelo y los prompts.
Prompt 1 — Foto cinematográfica de workspace
Objetivo: generar una imagen que se vea como foto de stock premium, no como AI render genérico.
Superpower que demuestra: procesar prompts conversacionales largos.
El prompt completo
Photograph of a minimalist developer workspace shot on
35mm film. A vintage wooden desk by a window with golden
hour light streaming in. On the desk: an open MacBook Pro
displaying code in a dark editor (Catppuccin-style colors,
purple and cyan accents), a ceramic mug with steam, a small
notebook with a fountain pen, and a single dried flower in
a clear glass.
Background: warm cream-colored wall with subtle grain
texture, a small framed art print partially visible.
Mood: contemplative, editorial, "build in public" energy.
Slight film grain, shallow depth of field, warm color
grading with terracotta and ember accents. Vertical
composition, 4:5 ratio.
Style: editorial photography, Kinfolk magazine aesthetic,
not generic stock. Imperfect by design.
El resultado
Lo que funcionó
- La luz golden hour real entrando por la ventana (no esa "luz dorada AI" plástica)
- El vapor de la taza se ve natural
- La pantalla del MacBook muestra código con sintaxis real
- La madera del escritorio tiene grano visible y patina
- El frasco de cristal con la flor seca refleja la luz
Lo que aprendí
Mientras más específico el prompt, menos genérico el output. "MacBook Pro displaying code in a dark editor" daría una pantalla negra random. "Catppuccin-style colors, purple and cyan accents" forzó al modelo a renderizar una paleta específica que se ve como código real.
Regla: no describas la escena, descríbele al modelo qué cámara, qué luz, qué referencia visual quieres. Es la diferencia entre dirigir un set y pedir una imagen.
Prompt 2 — Poster editorial con typography
Objetivo: diseñar un poster con texto, layout y elementos gráficos —sin abrir Figma—.
Superpower que demuestra: iteración sobre resultados anteriores.
El primer intento (el que no funcionó)
Mi primer prompt salió muy plain —tipografía limpia, sin textura, sin profundidad—. Looked like Canva. En lugar de descartarlo y empezar de cero, le pedí al modelo que iterara sobre el resultado anterior agregando capas. Eso fue el cambio de juego.
El prompt de iteración
Iterate on this editorial poster. Keep the central
composition (crossed-out "M" in serif italic, "HTML" in
monospace below it, terracotta strikethrough), but make
it MUCH richer and more textured:
LAYERING & DEPTH:
- Add visible risograph misregistration — slight color
offset where the terracotta ink doesn't perfectly align
with the black ink. Like a real two-color print where
registration is intentionally imperfect.
- Add visible paper texture: warm cream paper with
noticeable fiber grain, small specks, slight age marks.
- The terracotta strikethrough should look like a real
brush stroke with visible texture, slight ink bleeding
at the edges, and a small dry-brush effect at the tail.
- Subtle ink bleed on the serif "M" — like the ink soaked
into the paper slightly.
ADDITIONAL ELEMENTS (break the symmetry):
- Top-left corner: a faded, half-cropped photo of an old
computer terminal or vintage Macintosh, printed in
monochrome black on the cream paper. Small, like a
postage stamp size. Slightly rotated.
- Right side, mid-height: a vertical strip of monospace
code text running sideways, very small and faded,
containing snippets like "<div>", "</section>",
"<article>". Rotated 90 degrees.
- Bottom-left: a hand-drawn arrow pointing toward "HTML"
with a small handwritten annotation in terracotta ink
that reads "← future" in messy sans-serif.
- Replace one of the brackets "[ ]" with a small circled
number "1." in terracotta, like an editor's mark.
- Add 2-3 small irregular ink dots/splatters scattered
across the composition, very subtle.
OVERALL:
- More layers, more density, more "human zine" feeling.
- Less centered/symmetric, more intentional asymmetry.
- Should look like a real printed zine page, not a digital
poster.
- Vertical 4:5 composition.
- Keep typography sharp and legible.
El resultado
Lo que funcionó
- El misregistration de print real se ve perfectamente —esa silueta naranja detrás del "M" y "HTML"—
- El vintage Macintosh rotado arriba-izquierda
- La brush stroke del strikethrough tiene textura real, no es una línea perfecta
- El code strip vertical con
<div> </section> <article> rotado 90°
- El "← future" handwritten en terracotta
- El "1." circled como editor's mark
- Los ink splatters scattered
- El paper grain visible
Lo que aprendí
No descartes outputs imperfectos. Itera sobre ellos. El segundo prompt no inventa la composición desde cero —respeta lo que ya estaba bien y agrega solo lo que faltaba—. Es como dirigir a un fotógrafo: "esa toma estuvo bien, ahora hazla con menos luz".
Esto solo funciona porque Nano Banana 2 puede ver el output anterior y editarlo, no regenerarlo. Es una capacidad única que la mayoría de generadores de imagen no tienen tan bien resuelta.
Prompt 3 — Selfie convertida en retrato editorial
Objetivo: tomar una selfie y convertirla en una imagen que se vea como cover de revista —sin alterar la cara—.
Superpower que demuestra: mantener identidad facial al editar fotos.
El prompt completo
Editorial magazine portrait, "Developer Issue" October
2026 cover style. Transform this photo into a cinematic
editorial portrait.
SETTING:
Place the person in a sun-drenched home developer studio.
Key elements visible in the scene:
- Warm wooden floors with visible grain
- An olive-green accent wall behind them
- A floating wooden shelf with dried flowers in a glass
vase and one small framed art print
- A vintage wooden desk with an open MacBook (slightly
out of focus in foreground or mid-ground)
- A ceramic mug
- Natural late-afternoon golden hour light streaming
through an unseen window from camera-left
COMPOSITION:
- The person should be the clear focal point, slightly
off-center (not centered).
- Medium portrait crop — head and upper torso visible.
- Shallow depth of field, background slightly soft but
recognizable.
- Vertical 4:5 ratio.
COLOR GRADE:
- Warm highlights with golden hour tone on skin and wood
- Slightly desaturated shadows (not blue, just muted)
- Terracotta and cream palette overall
- Subtle film grain throughout
- Slight teal-and-orange balance, very gentle
MOOD:
- Contemplative, "build in public" energy
- Editorial magazine, NOT corporate headshot
- Kinfolk magazine meets Wired profile aesthetic
- Imperfect by design, photographic, NOT AI-perfect
CRITICAL CONSTRAINTS:
- Keep the person's face, identity, skin tone, hair,
beard, glasses (if any), and clothing EXACTLY as they
are in the source photo.
- Do NOT alter their facial features.
- Do NOT make them more attractive or "AI-enhanced".
- Do NOT change their ethnicity or skin tone.
- Do NOT change their clothing.
- Only modify the background, lighting, and color grade.
This should look like a real photographer took it in
the person's actual studio, not a CGI render.
El resultado
Lo que funcionó
- La pared olive-green exacta, sin glitches
- El floating shelf de madera con lavender y eucalipto
- El vintage wooden desk con drawer y MacBook con código visible
- El golden hour real en la cara y el hombro (no luz dorada plástica)
- Mi cara intacta: lentes, sonrisa, rasgos, tono de piel, todo igual
- Tattoo del brazo preservado
- Apple Watch preservado
- Color grade warm + film grain editorial
Lo que aprendí
El bloque "CRITICAL CONSTRAINTS" al final del prompt es lo que evita que el modelo "mejore" tu cara —cosa que casi todos los generadores de imagen hacen por defecto—. Sin esas reglas explícitas, el modelo te haría más simétrico, te quitaría imperfecciones, te haría más AI-perfect.
Regla: si estás editando fotos de personas reales, escribe las restricciones como si estuvieras hablando con un photo editor obsesivo. Cualquier cosa que no prohibas explícitamente, el modelo lo puede cambiar.
Las 3 lecciones que me llevo
Después de los 3 prompts, estos son los principios que aplicarían a cualquier prompt nuevo:
1. Conversación, no keywords
Gemini responde mejor a prompts largos y descriptivos que a strings tipo Midjourney. Olvídate del 8k, ultra-realistic, trending on artstation. Describe la escena como se la describirías a un fotógrafo en un set.
Mal: developer workspace, cinematic, professional, 8k
Bien: Photograph of a minimalist developer workspace shot on 35mm film, vintage wooden desk by a window with golden hour light
2. Especifica el mood, no el estilo
"Editorial zine, imperfecto, golden hour" produce mejores resultados que "professional photo, ultra-realistic, masterpiece". El primero le dice al modelo qué sentimiento debe transmitir; el segundo le dice qué adjetivos usar.
Mal: beautiful, stunning, masterpiece, award-winning
Bien: contemplative, build in public energy, Kinfolk magazine aesthetic
3. Itera con instrucciones, no con prompts nuevos
Si el primer output no te convence, no empieces de cero. Pídele al modelo que modifique lo que ya tiene: "más texturizado, menos AI-perfect, agrega ink bleed, más asimetría". Vas a llegar mucho más rápido al resultado que quieres.
Lo que no funcionó (gotchas)
No todo fue perfecto:
- El primer intento del Prompt 2 salió completamente plain. Tuve que iterar 2 veces para llegar a algo decente.
- En el Prompt 1, el código en la pantalla del MacBook tiene typography "AI" (no es código real de un lenguaje específico). Si esto importa para tu use case, vas a tener que componer la imagen final con un mockup separado.
- Nano Banana 2 sigue luchando con texto largo dentro de las imágenes. Cualquier oración de más de 5 palabras dentro del frame puede salir warpeada o con typos. Si necesitas texto preciso, agrégalo después en Figma o Photoshop.
Cuándo (no) usar Nano Banana 2
Después de este experimento, mi take honesto:
Sí lo usaría para:
- Hero images de blog posts
- Covers de Instagram donde necesito flexibilidad rápida
- Mockups iniciales de campañas
- Prototipos visuales de productos antes de la sesión fotográfica real
- Editar fotos personales con cambios de contexto (background, lighting)
No lo usaría para:
- Producto final de campañas con presupuesto (sigue siendo AI, va a tener artifacts)
- Cualquier cosa que requiera texto preciso dentro de la imagen
- Imágenes que necesitan ser pixel-perfect a una guía de marca específica
- Reemplazar a un fotógrafo real cuando el tiempo y el budget lo permiten
Cierre
El mejor "prompt engineering" no es saber palabras mágicas. Es saber qué quieres ver, describirlo con la precisión de un director, y darle al modelo las restricciones para que no te sorprenda donde no quieres.
Si tienes 25 minutos esta semana, replica el experimento con tus propios prompts. Los 3 que están arriba son un buen punto de partida —cópialos, modifícalos, comparte qué te salió—.
¿Probaste alguno de los 3 prompts? Comparte el resultado en mis comentarios de Instagram @codewithgabo o en X @Gabbs279.