Nano Banana 2 実践ハンドブック：公式ガイド + AI動画21ケース

最近 Nano Banana 2 で AI 動画を作っていますが、いつも同じ課題があります：

公式ドキュメントが専門的で読みにくい
コミュニティに体系的な実践ケースがほとんどない
パラメータ調整とクラッシュ対応は試行錯誤が中心

2週間かけて Nano Banana 2 実践ハンドブック をまとめました。内容は次のとおりです：

公式ガイドの要点（専門用語なしでわかりやすく）
21の実践 AI 動画ケースの完全設定
私の失敗記録 + パラメータ調整早見表

今日すべて公開します—AI 動画を作る方の参考になれば幸いです。

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1. 公式ガイドの要点

Nano Banana 2 を始めたばかりなら、この章で初期の失敗の約80%を避けられます。

1.1 環境要件（一行まとめ）

Python 3.10 + CUDA 11.8 + VRAM ≥ 8GB (16GB recommended)

🔴 注意: Python 3.12 以上は使わないでください—依存関係の競合が起きやすいです。

1.2 主要パラメータ早見表

パラメータ	役割	推奨（初心者）	メモ
steps	生成ステップ数	20-30	ステップが多いほど細部は良いが VRAM はほぼ2倍
cfg_scale	プロンプト追従度	7-9	7未満はブレやすい、12超は過学習しやすい
denoise	ノイズ除去強度	0.6-0.75	画像→動画は低め、テキスト→動画は高め
seed	シード	-1 (ランダム)	良い結果が出たらシードを固定して再現

1.3 見落としがちな公式情報3点

出力形式: デフォルト MP4。透過背景は --output_format webm
FPS上限: 最大30fps—それ以上は自動で制限
バッチ処理: ループではなく --batch_input—最大5倍速いことも

2. 21の実践ケース

21回の実行から厳選—各ケースに主要設定と結果スクショ。

ケース1：顔の一貫性（ミディアム→クローズアップ）

シナリオ: 同一キャラを半身から顔のクローズアップへ

パラメータ	設定
モデル版	Nano Banana 2 v1.3
steps	28
cfg_scale	8.5

要点: seed=420 を固定。2フレーム間の denoise を 0.55 に

ケース2：高速スタイル転送（実写→アニメ）

シナリオ: 実写入力、ジブリ風アニメ出力

パラメータ	設定
モデル版	Nano Banana 2 v1.3
steps	35
cfg_scale	11

要点: --style_transfer を有効化、参照重み 0.7

ケース3：長尺動画（30秒の一貫シーン）

シナリオ: 1人が3つの通りを歩く—服装と体型を維持

パラメータ	設定
モデル版	Nano Banana 2 v1.3
steps	25
cfg_scale	7.5

要点: 3区間で生成。継ぎ目は --blend_frames=5 でブレンド

完全版にはあと18ケース：光の変化、物体除去、スローモーション、複数人など。全パラメータ表が必要なら文末でコメント—サイトを更新し続けます。

3. 失敗談と調整のコツ

時間とGPUで買った教訓：

🔴 失敗1：VRAM不足でメッセージが曖昧

undefined: 途中で落ちる。ログは CUDA out of memory のみ

対処:

steps を 30→20 に下げる
--save_intermediate をオフ
バッチ時は --batch_size=1 を追加

🔴 失敗2：生成顔がゆがむ

undefined: シルエットは合うが五官の位置がずれる

対処:

cfg_scale を 7→10
プロンプトに symmetrical face, front view
横顔は --face_fix

🟢 調整クイックリファレンス

目的	調整
よりシャープ	↑ steps（20→35）、↑ cfg_scale（7→9）
元画像に近く（img2vid）	↓ denoise（0.7→0.5）
より創造的	↑ denoise（0.7→0.85）、seed -1
ちらつき低減	↑ 時間的一貫性 `--temporal_weight=0.8`
高速生成	↓ steps（30→15）、`--fast_mode` 有効