
من النص إلى صورة
أنشئ صور AI من مطالبات نصية
أنشئ الصور عبر Google Nano Banana 2.1 API. وصول مستقر وميسور لصور المنتجات والإعلانات وسير العمل الإبداعي، مع خيار الاستناد إلى نتائج البحث. اختر نسبة الأبعاد والدقة.
جرب مولد الصور بالذكاء الاصطناعي الآن
| المعلمات | السعر | السعر الأصلي | الخصم |
|---|
تتيح واجهة Nano Banana 2.1 API نموذج Google عالي الكفاءة لتوليد الصور للمطورين والفرق الإبداعية على Flaq AI. أنشئ صورًا غنية بالتفاصيل انطلاقًا من أوصاف باللغة الطبيعية، مع التزام أفضل بالتعليمات وتفاصيل واقعية وعرض أوضح للنصوص مقارنةً بـ Nano Banana 2. وتتيح أدوات التحكم المرنة في جودة المخرجات ونسبة العرض إلى الارتفاع استخدام واجهة Google للصور في مهام متنوعة، بدءًا من التصورات السريعة ووصولًا إلى مواد الحملات المصقولة.
ملاحظة: احرص على توافق الأوصاف وأي محتوى يستند إلى البحث مع إرشادات السلامة لدى Google.
يضيف كل خيار بحث مفعّل رسومًا ثابتة لكل عملية توليد؛ راجع الأسعار الحالية.
Nano Banana 2.1 مقارنةً بـ Nano Banana 2: يظل Nano Banana 2 نموذجًا قويًا وعالي الكفاءة للصور. ويطوّر Nano Banana 2.1 إمكاناته من خلال تحسين الجودة البصرية والالتزام بالتعليمات وعرض النصوص وإنتاج صور بانورامية أنقى، مع الحفاظ على كفاءة مسار عمل التوليد.
Nano Banana 2.1 مقارنةً بـ Nano Banana Pro: صُمّم Nano Banana Pro لأكثر مهام التصميم الجرافيكي والإبداع الدقيق تطلبًا. ويقدّم Nano Banana 2.1 خيارًا أوفر للفرق التي تحتاج إلى جودة بصرية قوية وتوليد متكرر للصور.
Nano Banana 2.1 مقارنةً بـ Nano Banana 2 Lite: يركّز Nano Banana 2 Lite على تقليل زمن الاستجابة والتكلفة إلى أدنى حد للإنتاج واسع النطاق. أما Nano Banana 2.1 فهو أنسب للموجزات التي تتطلب تفاصيل أغنى وعرضًا أفضل للنصوص وتكوينًا أكثر عناية.
Nano Banana 2.1 مقارنةً بـ GPT Image: يدعم GPT Image توليد الصور الإبداعية وتحريرها ضمن منظومة OpenAI. ويوفّر Nano Banana 2.1 على Flaq AI خيارًا من نماذج Google مع إمكانية الاستناد إلى البحث على الويب وعن الصور وتخطيطات بانورامية مرنة.
Nano Banana 2.1 مقارنةً بـ FLUX.2: يدعم FLUX.2 توليد الصور وتحريرها للاستخدام الإنتاجي مع تحكم يستند إلى المراجع. ويقدّم Nano Banana 2.1 فهم Google للأوصاف وإمكانية الإنشاء المستند إلى البحث للفرق التي تبني مسارات عمل للصور على Flaq AI.
استكشف عدة أدوات إنشاء AI لسير عمل سريع للصور والفيديو داخل متصفحك، ثم وسّع الأفكار الناجحة باستخدام واجهات API لنماذج Flaq AI الجاهزة للإنتاج. يوفر Flaq AI طبقة API موحدة لكل النماذج، مما يسهل استخدام سير العمل وتوسيعه.

أنشئ صور AI من مطالبات نصية

أنشئ صور AI من الصور والمطالبات النصية

أنشئ فيديوهات AI من مطالبات نصية

حوّل الصور إلى فيديوهات AI متحركة

أنشئ صورًا وفيديوهات بالذكاء الاصطناعي في مساحة عمل موحدة

أنشئ فيديوهات متناسقة من الوسائط المرجعية

أنشئ سير عمل مرئيًا للصور والفيديو بالذكاء الاصطناعي على لوحة لا نهائية
// Step 1: Submit generation request
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/image/task', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
body: JSON.stringify({
model_name: 'nano-banana-2.1',
prompt: 'A beautiful sunset over mountains',
width: 16,
height: 9,
resolution: '2k',
enable_web_search: true,
enable_image_search: false
})
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
// Step 2: Poll for results
const taskId = data.task_id;
const pollResult = async (taskId) => {
const res = await fetch(`https://api.flaq.ai/api/v1/image/${taskId}`, {
headers: { 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY' }
});
return res.json();
};
while (true) {
const pollResultData = await pollResult(taskId);
const status = pollResultData.data.task_status;
if (status === 'succeed') {
console.log(pollResultData.data.task_result.images[0].url);
break;
}
if (status === 'failed') {
console.error(pollResultData.data.task_status_msg);
break;
}
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 10000));
}
# Step 1: Submit generation request
import requests
response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/image/task',
headers={
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
json={
'model_name': 'nano-banana-2.1',
'prompt': 'A beautiful sunset over mountains',
'width': 16,
'height': 9,
'resolution': '2k',
'enable_web_search': True,
'enable_image_search': False
}
)
result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']
# Step 2: Poll for results
task_id = response.json()['data']['task_id']
poll_url = f"https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}"
while True:
poll_result = requests.get(poll_url, headers={'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}).json()
status = poll_result['data']['task_status']
if status == 'succeed':
print(poll_result['data']['task_result']['images'][0]['url'])
break
if status == 'failed':
print(poll_result['data']['task_status_msg'])
break
time.sleep(10)
# Step 1: Submit generation request
curl -X POST https://api.flaq.ai/api/v1/image/task \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model_name": "nano-banana-2.1",
"prompt": "A beautiful sunset over mountains",
"width": 16,
"height": 9,
"resolution": "2k",
"enable_web_search": true,
"enable_image_search": false
}'
# Step 2: Poll for results
# Replace {task_id} with the task_id returned from the submit response
curl -X GET "https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"