Google Maps + Nano Banana PRO: 13 gotowych workflowów od pomysłu do realizacji

Google Maps i Google Earth dają coś, czego nie da Ci żaden „czysty” generator obrazów: realny kontekst miejsca. Ulice, skala zabudowy, sąsiedztwo, ukształtowanie terenu, punkty orientacyjne. Problem w tym, że z samego Maps/Earth rzadko da się wyjąć materiał „gotowy do użycia” — do koncepcji, prezentacji dla klienta czy szybkiej analizy. Nano Banana PRO (Google AI Studio): z kilku screenshotów potrafi zrobić czytelny rysunek wektorowy, street elevation, site plan w stylu CAD, wizualizację „z drona”, infografikę z anotacjami, a nawet szybki test-fit bryły na działce. Poniżej dostajesz 13 powtarzalnych workflowów, które możesz wdrożyć w biurze projektowym, w pracy marketingowej lub w procesie koncepcyjnym.

Dlaczego połączenie Maps/Earth + AI działa lepiej niż „AI od zera”

Jeśli generujesz grafikę z samego promptu, bardzo łatwo o efekt „ładny, ale oderwany od rzeczywistości”. Maps/Earth robią za kotwicę: narzucają geometrię i kontekst. Dzięki temu AI nie wymyśla miasta od nowa, tylko przetwarza realne dane wizualne.

W praktyce to oznacza:

• mniej czasu na poprawki „bo skala się nie zgadza”,

• mniej dyskusji z klientem na poziomie wrażeń („czy to tu w ogóle pasuje?”),

• szybkie iteracje — 3 warianty w godzinę zamiast 3 dni.

Ważne jest zrozumienie sensu tego mechanizmu - nie pracujesz ze zdjęciami, nie musisz kupować zdjęć stockowych, opierasz się na danych z Google Maps/Earth, a AI pomaga to zamienić na kolejne obrazy koncepcyjne. 

Co przygotować przed startem: dane wejściowe

W tych workflowach kluczowe jest nie to, jak „mocny” jest prompt, tylko jak dobre dane wejściowe, obrazy, opisy mu dasz. Co zresztą działa przy większości promptów. 

Minimalny zestaw (polecam jako standard):

1. Screenshot z Google Earth (top-down albo ukośny, zależnie od zadania).

2. 2–4 screenshoty z Google Maps Street View (gdy potrzebujesz fasad i detali).

3. Markery na obrazie (proste: strzałka, obrys, czerwony obszar, szkic ścieżki). To często podwaja trafność.

4. Render / bryła bez tła (jeśli wstawiasz projekt w teren).

Ustawienia praktyczne:

• Im bliższy kadr, tym lepsza jakość detalu (zbyt duży obszar = „rozjechane” budynki).

• Przy elewacjach i panoramach ustawiaj kadr poziomy (np. 16:9).

• Gdy Earth nie ma 3D — korzystaj z Street View i podawaj AI kilka ujęć.

Jak pisać prompty, żeby wyniki były przewidywalne?

Nano Banana PRO lubi precyzję, ale nie lubi „przegadania”. Najlepiej działa schemat:

(1) Co ma powstać → (2) styl/format → (3) ograniczenia → (4) priorytety

Przykład:

• „Stwórz wektorowy rysunek czarno-biały…” (co)

• „na białym tle, bez tekstów i etykiet…” (styl/format)

• „bez podpisów, bez cieni, bez perspektywy…” (ograniczenia)

• „wyraźnie odróżnij ścieżki, drogi i zieleń…” (priorytety)

Dodatkowe „bezpieczniki”, które warto dopisywać:

• no text / no labels (gdy chcesz czysto)

• true 2D plan view, no perspective (gdy AI próbuje robić perspektywę)

• keep proportions consistent (gdy liczy się skala)

• avoid distortion (gdy obiekt zaczyna się „topić”)

13 workflowów: od pomysłu do wykonania

Poniżej każdy punkt ma: Cel → Co robimy → Co chcemy uzyskać → Jak narzędzia pomagają → Dane wejściowe → Prompt (ENG) → Wskazówki.

1) Wektorowa mapa / plan sytuacyjny z Earth → do CAD

Cel: Zrobić szybki, czytelny podkład koncepcyjny (drogi, ciągi piesze, zieleń, woda, zabudowa) bez szumu zdjęcia satelitarnego.

• Co robimy: screenshot top-down w Earth → generacja rysunku „vector style” → ewentualnie konwersja do DWG/DXF.

• Co chcemy uzyskać: czysty linework jako baza do koncepcji i prezentacji.

• Jak narzędzia pomagają: Earth daje realny układ, AI „tłumaczy” go na rysunek.

• Dane wejściowe: 1 screenshot top-down (lepiej bliżej niż dalej).

• Prompt (ENG):

  • Create a vector style black and white drawing of this location on a white background. No text or labels. Properly distinguish spaces and pathways.

• Wskazówki: Jeśli budynki się rozmywają — zawęź kadr albo przybliż.

Po zakończeniu, możesz przenieść zapisaną grafikę np. do narzędzia typu Konwerter plików, np. convertio.co i zmienić obraz bitowy na wektorowy, albo dostosować go nawet do CAD. 

2) Street elevation / streetcape z Earth 3D (elewacje ulicy)

Cel: Uzyskać „twarz ulicy” (rytm fasad, wysokości, kolejność budynków) w formie czytelnej elewacji do analizy i slajdów.

• Co robimy: wybierasz obszar z 3D buildings → screenshot perspektywy → AI porządkuje w street elevation.

• Co chcemy uzyskać: panoramę elewacji z rozdzielonymi budynkami.

• Jak narzędzia pomagają: Earth 3D dostarcza bryły, AI upraszcza i separuje.

• Dane wejściowe: 1–2 screenshoty perspektywiczne (poziome).

• Prompt (ENG):

  • Create a clean street elevation drawing from the reference. Separate buildings individually, preserve relative order and façade proportions. Wide horizontal output (16:9).

• Wskazówki: Zaznacz zakres (marker/ramka), żeby AI nie „uciekło” w bok.

3) Street elevation bez 3D → Street View + kilka kadrów

Cel: Zrobić elewacje tam, gdzie Earth jest „płaski”, wykorzystując realne fasady z Street View.

• Co robimy: 2–4 kadry z Street View + 1 aerial → multi-image input → generacja spójnej elewacji.

• Co chcemy uzyskać: jeden czytelny streetcape, łączący detale fasad z kontekstem.

• Jak narzędzia pomagają: Street View daje prawdziwe fasady, Earth daje orientację, AI scala.

• Dane wejściowe: 3–6 screenów (ulica + aerial).

• Prompt (ENG):

  • Using the attached aerial and street view images, generate a clean street elevation of the visible building row. Keep proportions consistent. Output as a wide horizontal image (16:9).

• Wskazówki: Lepiej kilka ujęć z tego samego odcinka niż „ładne” ujęcia z różnych ulic.

4) „Podniesienie jakości” ujęć z Earth (fotoreal + atmosfera)

Cel: Z kadrów Earth zrobić prezentacyjny obraz typu „drone photo” — z klimatem, światłem i lepszą jakością.

• Co robimy: wybierasz najlepszy kadr ukośny → AI robi fotorealistyczny render (zachód słońca, mgła, zima).

• Co chcemy uzyskać: kadr, który wygląda jak ujęcie z drona, gotowy do oferty/slajdów.

• Jak narzędzia pomagają: Earth pilnuje geometrii, AI poprawia jakość i światło.

• Dane wejściowe: 1 screenshot.

• Prompt (ENG):

  • Change this aerial scene to a high-fidelity realistic photo during sunset.

  • (wariant) …early morning with light fog.

• Wskazówki: Dopisz light/subtle przy pogodzie, żeby nie zasłoniło detali.

Poniżej widzisz obraz 3D z Google Earth/Maps z widokiem na pl. Grunwaldzki w Szczecinie. 

Ten sam obraz wrzucony do Google Nano Banana:

5) Słabo zmapowane lokalizacje: Earth + zdjęcia referencyjne

Cel: Uzyskać spójny aerial view, gdy Earth ma mało danych albo słabą czytelność miejsca.

• Co robimy: screenshot Earth + 3–8 zdjęć z internetu/archiwum → AI tworzy spójny widok.

• Co chcemy uzyskać: „jedno ujęcie prawdy”, które nadaje się do prezentacji i analizy.

• Jak narzędzia pomagają: Earth trzyma układ terenu, zdjęcia dopowiadają detale, AI składa całość.

• Dane wejściowe: 1 screenshot + zdjęcia referencyjne.

• Prompt (ENG):

  • Create an aerial view photograph of this location using the attached images as reference. Keep the terrain and main landmarks consistent.

• Wskazówki: Dodaj 1–2 zdjęcia z wysokiego punktu, jeśli masz (ułatwia AI spójność).

6) Wstawienie projektu na działkę (test-fit + podstawowy site design)

Cel: Szybko „osadzić” bryłę w realnym kontekście działki, dodać podstawowe zagospodarowanie i dostać wizualizację.

• Co robimy: screenshot działki → markery (gdzie budynek/ścieżki/basen) → render bryły bez tła → AI składa w jedną scenę.

• Co chcemy uzyskać: wiarygodny obraz skali i usytuowania + pierwsza wersja zagospodarowania.

• Jak narzędzia pomagają: Earth daje perspektywę i otoczenie, markery prowadzą AI, Nano Banana PRO robi kompozycję i „domyka” światło.

• Dane wejściowe: 1 screenshot + 1 render bez tła + marker.

• Prompt (ENG):

  • Place the attached building render on the marked location in the site image. Design the site layout following the marked pathways and add a swimming pool where indicated. Generate an ultra-realistic aerial drone-style view.

• Wskazówki: Jeśli bryła „pływa” — dodaj informację: align to the road axis / match perspective.

7) Wycinanie obiektu z ujęcia (cutout na białe tło)

Cel: Szybko izolować budynek/landmark do prezentacji, moodboardu albo dalszej kompozycji.

• Co robimy: upload screenshot → AI usuwa tło i zostawia obiekt.

• Co chcemy uzyskać: czysty wycinek bez ręcznego maskowania.

• Jak narzędzia pomagają: AI robi segmentację i czyści krawędzie.

• Dane wejściowe: 1 screenshot.

• Prompt (ENG):

  • Remove the main building from the image and place it on a plain white background. Keep edges clean and preserve details.

• Wskazówki: Dla trudnych krawędzi dopisz: avoid halo / keep sharp edges.

8) Infografika / anotacje AR (wysokość, wymiary, opis)

Cel: Zamienić zwykły screenshot w materiał, który tłumaczy: co to jest, jakie ma parametry i dlaczego to ważne.

• Co robimy: screenshot → AI dodaje obrys, strzałki, opisy (styl AR/diagram).

• Co chcemy uzyskać: planszę do oferty, prezentacji, social media.

• Jak narzędzia pomagają: AI tworzy warstwę komunikacji wizualnej.

• Dane wejściowe: 1 screenshot.

• Prompt (ENG):

  • Highlight the main building with a red outline and add an annotation showing the height in meters. Use a clean AR visualization style.

• Wskazówki: Jeśli wstawiasz liczby — weryfikuj je w źródłach (AI bywa pewne siebie).

9) Czysta elewacja z zatłoczonego kadru (redukcja chaosu)

Cel: Uzyskać czytelne fasady bez elementów, które zasłaniają (łodzie, drzewa, znaki), bez ręcznego retuszu.

• Co robimy: screenshot → AI tworzy elewację frontową, „czyści” foreground.

• Co chcemy uzyskać: uporządkowana elewacja do analizy i slajdów.

• Jak narzędzia pomagają: AI selektywnie upraszcza scenę, zostawiając to, co istotne.

• Dane wejściowe: 1–2 screenshoty.

• Prompt (ENG):

  • Create an architectural elevation from the front row of these buildings. Remove unnecessary foreground elements and keep façade proportions consistent.

• Wskazówki: Dopisz: minimal background, focus on façades.

Poniżej obraz z Google Street View kamienicy na rynku w Krakowie.

Oraz wygenerowana fasada budynku. 

10) Czysty izometryk budynku (baza pod prezentację / 3D)

Cel: Dostać czytelny widok bryły (bez „foto-szumu”), który łatwo wkleisz do prezentacji lub wykorzystasz jako bazę.

• Co robimy: screenshot ukośny → AI generuje „clean isometric model” bez tła.

• Co chcemy uzyskać: neutralny, estetyczny izometryk.

• Jak narzędzia pomagają: Earth trzyma bryłę, AI czyści i upraszcza.

• Dane wejściowe: 1 screenshot.

• Prompt (ENG):

  • Create a clean rendered isometric model of the main building in this reference image, with no background. Preserve geometry and details, avoid distortion.

• Wskazówki: Jeśli pojawiają się „fantazje” na dachu — dopisz: do not invent new elements.

11) Site plan / roof plan w stylu CAD (2D linework)

Cel: Zrobić plan wyglądający „technicznie” (linie, hierarchia, czytelność) jako baza do dokumentów i koncepcji.

• Co robimy: top-down (north-up) → AI generuje linework 2D.

• Co chcemy uzyskać: uproszczony plan dachu/sytuacyjny z lineweightami.

• Jak narzędzia pomagają: Earth daje geometrię kontekstu, AI tłumaczy na język rysunku.

• Dane wejściowe: 1 screenshot top-down.

• Prompt (ENG):

  • Create a simplified architectural CAD line site roof plan drawing around the main buildings. Use line weights to emphasize main buildings. True 2D plan view, no perspective. No text.

• Wskazówki: Jeśli plan „ucieka” w perspektywę — powtórz: true 2D, orthographic.

12) Rzut parteru z ujęcia z góry (koncepcyjnie)

Cel: Szybki szkic funkcjonalny do rozmowy i iteracji (nie jako dokumentacja). Idealne na etap: „zanim wejdziemy w CAD”.

• Co robimy: top-down obrys → AI proponuje koncepcyjny układ parteru.

• Co chcemy uzyskać: orientacyjny plan jako punkt wyjścia.

• Jak narzędzia pomagają: AI generuje warianty szybko, a Ty wybierasz kierunek.

• Dane wejściowe: 1 screenshot.

• Prompt (ENG):

  • Generate a conceptual ground floor plan based on the building outline in the reference. Keep exterior footprint accurate; interior partitions should be minimal and clearly marked as conceptual.

• Wskazówki: Dobrze działa dopisanie: show rooms as zones, not precise walls.

13) Wstawienie projektu w „czerwony obszar” (test urbanistyczny)

Cel: W kilka minut sprawdzić skalę i ustawienie bryły w kwartale miasta — zanim wejdziesz w długą modelową produkcję.

• Co robimy: screenshot okolicy → zaznaczasz czerwony obszar → dodajesz referencję budynku → AI wstawia z orientacją na ulicę.

• Co chcemy uzyskać: szybkie „tak/nie” dla skali, masy i relacji do osi ulicy.

• Jak narzędzia pomagają: Earth daje kontekst urbanistyczny, marker precyzuje intencję, AI składa wizualny test.

• Dane wejściowe: screenshot + marker + referencja budynku.

• Prompt (ENG):

  • Paste the reference of this building in the red area facing the main road. Blend it naturally into the Google Earth scene and keep proportions consistent.

• Wskazówki: Przy trudnych działkach dopisz: align footprint within red boundary.