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KI-Bilder aus Text-Prompts erstellen
Google/nano-banana-2.1-edit
nano-banana-2.1-edit
Bearbeiten Sie Bilder mit der Google Nano Banana 2.1 Edit API anhand von Prompts und Referenzbildern. Stabil und günstig für Produktbilder, Werbung und kreative Workflows.
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Preise für Nano Banana 2.1 Edit
| Parameter | Preis | Ursprünglicher Preis | Rabatt |
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Schnelle und günstige Nano Banana 2.1 Edit API (KI-Bildbearbeitung von Google)
Die Nano Banana 2.1 Edit API bringt Googles hocheffizientes Modell zur Bildbearbeitung für Entwickler und Kreativteams auf Flaq AI. Verändern Sie bestehende Bilder mit natürlichsprachlichen Anweisungen, kombinieren Sie mehrere Referenzbilder und erzeugen Sie verfeinerte Ergebnisse mit verbesserten Details, besserer Textdarstellung und höherer visueller Konsistenz. Flexible Einstellungen für Qualität und Seitenverhältnis helfen Teams, Ausgangsmaterial an unterschiedlichste Produktionsanforderungen anzupassen.
Hauptfunktionen der Nano Banana 2.1 Edit API
- Bildbearbeitung in natürlicher Sprache: Beschreiben Sie die gewünschten Änderungen und steuern Sie per Prompt Anpassungen an Motiven, Hintergründen, Beleuchtung und Komposition.
- Unterstützung mehrerer Referenzbilder: Kombinieren Sie mehrere Ausgangsbilder als Grundlage für ein neues Bild und bewahren Sie dabei wichtige Motive und Designdetails.
- Verbesserte visuelle Konsistenz: Sorgen Sie bei komplexen Bearbeitungsanfragen für eine stimmigere Darstellung von Figuren, Objekten und Szenenelementen.
- Klarere Texte und Layouts: Verfeinern Sie Grafiken mit Typografie oder Infografikelementen durch eine präzisere Darstellung.
- Flexible Ausgabequalität: Wählen Sie aus mehreren Auflösungen bis zu 4K entsprechend dem Detailgrad, den das fertige Bild benötigt.
- Vielseitige Seitenverhältnisse: Überarbeiten Sie Bilder für quadratische Formate sowie Hoch-, Quer- und Panoramaformate.
- Optionale suchgestützte Bearbeitung: Beziehen Sie Kontext aus der Web- oder Bildersuche in eine Bearbeitung ein, wenn das visuelle Briefing aktuelle oder referenzbasierte Informationen erfordert.
So nutzen Sie die Nano Banana 2.1 Edit API zur Bildbearbeitung auf Flaq AI
- Eingabe: Ein oder mehrere Referenzbilder und ein natürlichsprachlicher Prompt, der die gewünschten Änderungen beschreibt.
- Ausgabe: Bearbeitete Bilder mit der gewählten Auflösung und dem gewählten Seitenverhältnis.
- Seitenverhältnisse: Mehrere Standard- und Panoramaformate für Anzeigen, Produktseiten, redaktionelle Grafiken und Social-Media-Inhalte.
- Funktionen: Promptbasierte Bildbearbeitung, Komposition aus mehreren Bildern, Motiv- und Stilkonsistenz, Textverfeinerung, optionale Web- und Bildersuche sowie flexible Qualitätseinstellungen.
Die besten Einsatzbereiche für die Integration der Nano Banana 2.1 Edit API
- Anpassung von Kampagnenmaterial: Überarbeiten Sie bestehende Motive für neue Botschaften, Layouts und Platzierungen, ohne bei null anfangen zu müssen.
- Aktualisierung von Produktbildern: Passen Sie Hintergründe, Beleuchtung und Szenenkontext rund um Referenzprodukte für Kataloge oder Werbezwecke an.
- Kompositionen aus mehreren Bildern: Führen Sie Motive und visuelle Elemente aus mehreren Bildern zu einer stimmigen neuen Komposition zusammen.
- Marken- und Figurenvarianten: Verfeinern Sie eine Bildserie und erhalten Sie dabei den Wiedererkennungswert wiederkehrender Objekte, Figuren und Stilmerkmale.
- Aktualisierung redaktioneller und sozialer Inhalte: Aktualisieren Sie Grafiken, Bilder mit Text und plattformspezifische Bildausschnitte über wiederholbare API-Workflows.
Hinweis: Verwenden Sie Bilder, zu deren Bearbeitung Sie berechtigt sind, und achten Sie darauf, dass Prompts den Sicherheitsrichtlinien von Google entsprechen.
Referenzbilder werden ab dem ersten Bild berechnet; jede aktivierte Suchoption verursacht eine feste Zusatzgebühr pro Generierung, unabhängig von der Bildanzahl. Beachten Sie die aktuellen Preise.
Nano Banana 2.1 Edit im Vergleich zur Konkurrenz: Vergleichsanalyse
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Nano Banana 2.1 Edit im Vergleich zu Nano Banana 2 Edit: Nano Banana 2 Edit unterstützt promptgesteuerte Bearbeitung und Workflows mit mehreren Bildern. Nano Banana 2.1 Edit baut darauf auf und verbessert bei aufwendigeren Bearbeitungen die visuelle Wiedergabetreue, Textdarstellung und Konsistenz.
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Nano Banana 2.1 Edit im Vergleich zu Nano Banana Pro: Nano Banana Pro ist auf Präzisionsarbeit und komplexes professionelles Design ausgerichtet. Nano Banana 2.1 Edit bietet eine effiziente Option für Teams, die hochwertige Bearbeitungen und wiederholte Motivvarianten benötigen.
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Nano Banana 2.1 Edit im Vergleich zu Nano Banana 2 Lite: Nano Banana 2 Lite konzentriert sich auf Geschwindigkeit und kostengünstige Generierung und Bearbeitung. Nano Banana 2.1 Edit eignet sich für Briefings mit vielen Referenzen, bei denen Komposition, Typografie und Details wiederkehrender Motive stärker im Vordergrund stehen.
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Nano Banana 2.1 Edit im Vergleich zu GPT Image: GPT Image unterstützt die Bildbearbeitung über die API von OpenAI. Nano Banana 2.1 Edit bietet auf Flaq AI einen Workflow mit einem Google-Modell, mehreren Referenzbildern, einer breiten Auswahl an Seitenverhältnissen und optionaler Suchfundierung.
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Nano Banana 2.1 Edit im Vergleich zu FLUX.2: FLUX.2 bietet referenzgesteuerte Bildbearbeitung und Komposition. Nano Banana 2.1 Edit kombiniert die Steuerung durch mehrere Bilder mit Googles Prompt-Verständnis und optionaler Web- oder Bildersuche für kontextbezogene Bildaktualisierungen.
Nutzen Sie das Modell Nano Banana 2.1 Edit direkt in leistungsstarken KI-Tools
Erkunde mehrere KI-Erstellungstools fuer schnelle Bild- und Videoablaeufe direkt im Browser und skaliere erfolgreiche Ideen anschliessend mit produktionsreifen Modell-APIs von Flaq AI. Flaq AI bietet eine einheitliche API-Schicht fuer alle Modelle, damit Workflows einfach nutzbar und skalierbar bleiben.
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API-Beispiele
Anfragebeispiel
// 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-edit',
prompt: 'Add flying cars and neon lights to this cityscape',
image_url_list: ['https://example.com/input-image.jpg'],
width: 16,
height: 9,
resolution: '2k',
enable_web_search: false,
enable_image_search: true
})
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
Polling-Beispiel
// 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));
}
Anfragebeispiel
# 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-edit',
'prompt': 'Add flying cars and neon lights to this cityscape',
'image_url_list': ['https://example.com/input-image.jpg'],
'width': 16,
'height': 9,
'resolution': '2k',
'enable_web_search': False,
'enable_image_search': True
}
)
result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']
Polling-Beispiel
# 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)
Anfragebeispiel
# 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-edit",
"prompt": "Add flying cars and neon lights to this cityscape",
"image_url_list": ["https://example.com/input-image.jpg"],
"width": 16,
"height": 9,
"resolution": "2k",
"enable_web_search": false,
"enable_image_search": true
}'
Polling-Beispiel
# 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"