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En este artículo explicamos cómo usar Firebase AI Logic y el modelo multimodal NanoBanana con Angular para editar imágenes de forma iterativa en un chat de múltiples turnos. El enfoque por chat es preferible al de una sola interacción porque conserva el contexto entre turnos y permite refinar una imagen existente mediante instrucciones en lenguaje natural sin perder el historial.
La configuración típica comienza por inicializar la aplicación Firebase y crear el modelo generativo, luego se inicia una sesión de chat que actúa como contexto persistente. En cada turno se envía un mensaje que puede combinar un prompt en texto y la imagen previa codificada en base64, y el modelo devuelve nuevas partes inline con la imagen editada. Este flujo evita tener que reconstruir el contexto desde cero y facilita procesos iterativos de diseño, retoque o generación creativa.
En Angular se implementa un servicio que mantiene la instancia del chat y expone métodos para iniciar la edición, enviar el prompt con la imagen previa y finalizar la sesión. El componente de interfaz mantiene la última imagen editada y añade un marcador de espera en la conversación hasta que el modelo responde. Cuando llega la respuesta, el marcador se reemplaza por la imagen generada y la señal de la última imagen se actualiza para el siguiente turno. Este patrón de múltiples turnos permite una experiencia de edición contextual potente y natural.
Desde el punto de vista técnico conviene gestionar correctamente la serialización de los datos inline, el manejo de mime type y la extracción de las partes generadas por el modelo. También es recomendable integrar controles de seguridad, auditoría y límites de uso para proteger los activos y optimizar coste y rendimiento en producción.
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