Resumen rápido: mejoré la calidad de generación de imágenes de Gemini 2.5 Flash Image Nano Banana pasando de 49/100 a 95/100. Construí un servidor MCP con optimización inteligente de prompts que realmente funciona. El sistema realza automáticamente las indicaciones aplicando siete buenas prácticas, preserva el contexto multimodal y elimina la necesidad de ingeniería manual de prompts.
Por qué importa optimizar prompts: incluso modelos potentes como Gemini 2.5 Flash Image necesitan instrucciones detalladas para producir resultados consistentes. Muchos usuarios escriben indicaciones superficiales como hacer sonreír a una persona y correr por la carretera y luego se sorprenden cuando la imagen sale extraña. La optimización de prompts permite que la intención creativa se traduzca en coherencia espacial, detalle visual y fidelidad de estilo.
Cómo construimos la capa de orquestación: la idea nació de un comentario constructivo en un artículo previo. Implementamos una capa inteligente como servidor MCP que transforma prompts simples en instrucciones ricas y estructuradas. En lugar de depender únicamente de esquemas rígidos, optamos por optimización dinámica con un LLM para mantener flexibilidad y adaptar el prompt al contexto real de cada imagen.
Por qué no bastó un enfoque basado en esquemas: los esquemas son previsibles y rápidos pero rígidos frente a entradas creativas y casos límite. La alternativa basada en LLM añade latencia y coste, pero proporciona adaptabilidad y mejores resultados para tareas artísticas. Nuestra medición mostró que la optimización con Gemini 2.0 Flash toma alrededor de 2.4 segundos y merece la espera por la mejora visual obtenida.
Qué hace exactamente el MCP: toma una indicación breve y la transforma en una descripción ampliada con consistencia espacial, coherencia de personajes y dirección artística. Por ejemplo, un prompt simple sobre una chica anime corriendo se convierte en una escena detallada que incluye peinados distintivos, ropa con diseño, iluminación, composición y control de cámara para enfatizar la sensación de movimiento, evitando deriva de estilo entre generaciones.
Implementación de las 7 buenas prácticas de Phil Schmid: incorporamos esas reglas en el prompt del sistema para que la optimización sea automática. El MCP convierte descripciones vagas en especificaciones hiperespecíficas, usa negativos semánticos en positivo para describir escenas despejadas y añade terminología fotográfica que el modelo comprende. El resultado es mayor adherencia al prompt y mejor lógica espacial.
Aprendizajes sobre procesamiento multimodal: al inicio la optimización funcionaba para generar imágenes nuevas pero fallaba al editar una imagen original porque el modelo perdía el estilo de la imagen base. La solución fue incluir la imagen original durante la fase de generación del prompt para que el optimizador vea el estilo y pueda mantenerlo. También aprendimos a controlar tokens porque Gemini 2.5 Flash Image empieza a degradar rendimiento más allá de unos 1000 tokens. Mantuvimos prompts alrededor de 500 tokens y temperatura en 0.7 para equilibrar creatividad y coherencia.
Resultados medidos: la transformación fue notable tras varios intentos y ajustes finos. Métricas comparadas antes y después muestran mejoras en coherencia espacial, consistencia de escena y adherencia al prompt. Puntaje total pasó de 49/100 a 95/100 gracias a validaciones que van más allá de la apariencia superficial y verifican relaciones espaciales y lógica de la escena.
Detalles operativos: usamos Gemini 2.0 Flash para optimizar prompts y Gemini 2.5 Flash Image para la generación final. Optimización de prompt aproximadamente 2.4 segundos, generación de imagen 5 10 segundos. Mantener un flujo de dos modelos nos permite rapidez en la orquestación y alta calidad en la salida.
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