Texto a imagen
Crea imágenes con IA desde prompts de texto
Google/nano-banana-2.1-edit
nano-banana-2.1-edit
Edita imágenes con la API de Google Nano Banana 2.1 Edit mediante prompts e imágenes de referencia. Estable y asequible para imágenes de productos, anuncios y flujos creativos.
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Precios de Nano Banana 2.1 Edit
| Parámetros | Precio | Precio original | Descuento |
|---|
Ejemplos
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API Nano Banana 2.1 Edit rápida y asequible (edición de imágenes con IA de Google)
La API Nano Banana 2.1 Edit pone el modelo de edición de imágenes de alta eficiencia de Google a disposición de desarrolladores y equipos creativos en Flaq AI. Transforma imágenes existentes con instrucciones en lenguaje natural, combina varias imágenes de referencia y produce resultados refinados con mejores detalles, representación del texto y coherencia visual. Los controles flexibles de calidad y relación de aspecto ayudan a los equipos a adaptar el material original a una amplia variedad de necesidades de producción.
Funciones principales de la API Nano Banana 2.1 Edit
- Edición de imágenes en lenguaje natural: Describe los cambios que deseas y guía las modificaciones de sujetos, fondos, iluminación y composición mediante indicaciones.
- Compatibilidad con varias imágenes de referencia: Combina varias imágenes originales para orientar una nueva imagen conservando los sujetos y detalles de diseño importantes.
- Mayor coherencia visual: Mantén una mayor coherencia entre personajes, objetos y elementos de la escena en solicitudes de edición complejas.
- Texto y diseños más claros: Perfecciona gráficos que incluyan tipografía o elementos de infografía con una representación más precisa.
- Calidad de salida flexible: Elige entre varias resoluciones de hasta 4K según el nivel de detalle necesario para el material final.
- Relaciones de aspecto versátiles: Adapta imágenes a ubicaciones cuadradas, verticales, horizontales y panorámicas.
- Edición con búsquedas opcionales como referencia: Incorpora el contexto de búsquedas web o de imágenes a una edición cuando las instrucciones visuales requieran información actual o basada en referencias.
Cómo usar la API Nano Banana 2.1 Edit para editar imágenes en Flaq AI
- Entrada: Una o varias imágenes de referencia y una indicación en lenguaje natural que describa los cambios deseados.
- Salida: Imágenes editadas con la resolución y la relación de aspecto seleccionadas.
- Relaciones de aspecto: Varios formatos estándar y panorámicos para anuncios, páginas de productos, gráficos editoriales y contenido para redes sociales.
- Capacidades: Edición de imágenes mediante indicaciones, composición con varias imágenes, coherencia de sujetos y estilo, mejora del texto, búsquedas web y de imágenes opcionales y controles flexibles de calidad.
Principales casos de uso de la integración de la API Nano Banana 2.1 Edit
- Adaptación de materiales de campaña: Reutiliza creatividades existentes con nuevos mensajes, diseños y ubicaciones sin empezar desde cero.
- Actualización de imágenes de productos: Ajusta fondos, iluminación y contexto de la escena alrededor de productos de referencia para catálogos o promociones.
- Composiciones con varias imágenes: Integra sujetos y elementos visuales de varias imágenes en una nueva composición coherente.
- Variaciones de marca y personajes: Perfecciona una serie de imágenes manteniendo reconocibles los objetos, personajes y rasgos de estilo recurrentes.
- Renovación de contenido editorial y social: Actualiza gráficos, imágenes con texto y recortes específicos de cada plataforma mediante flujos de trabajo repetibles con la API.
Nota: Utiliza imágenes que tengas autorización para editar y asegúrate de que las indicaciones cumplan las directrices de seguridad de Google.
Las imágenes de referencia se cobran desde la primera imagen; cada opción de búsqueda activada añade un cargo fijo por generación, independientemente de la cantidad de imágenes. Consulta los precios vigentes.
Nano Banana 2.1 Edit frente a la competencia: análisis comparativo
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Nano Banana 2.1 Edit frente a Nano Banana 2 Edit: Nano Banana 2 Edit permite editar mediante indicaciones y trabajar con varias imágenes. Nano Banana 2.1 Edit mejora esa base con mayor fidelidad visual, mejor representación del texto y más coherencia en ediciones más elaboradas.
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Nano Banana 2.1 Edit frente a Nano Banana Pro: Nano Banana Pro se orienta a trabajos de precisión y diseño profesional complejo. Nano Banana 2.1 Edit ofrece una opción eficiente para equipos que necesitan ediciones de alta calidad y variaciones repetidas de sus materiales.
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Nano Banana 2.1 Edit frente a Nano Banana 2 Lite: Nano Banana 2 Lite se centra en la velocidad y en la generación y edición de bajo coste. Nano Banana 2.1 Edit se adapta a proyectos con abundantes referencias donde la composición, la tipografía y los detalles de sujetos recurrentes tienen mayor importancia.
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Nano Banana 2.1 Edit frente a GPT Image: GPT Image permite editar imágenes mediante la API de OpenAI. Nano Banana 2.1 Edit ofrece en Flaq AI un flujo de trabajo con un modelo de Google, varias imágenes de referencia, una amplia selección de relaciones de aspecto y búsquedas opcionales como referencia.
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Nano Banana 2.1 Edit frente a FLUX.2: FLUX.2 ofrece edición y composición de imágenes guiadas por referencias. Nano Banana 2.1 Edit combina la orientación de varias imágenes con la comprensión de indicaciones de Google y búsquedas web o de imágenes opcionales para actualizaciones visuales que tengan en cuenta el contexto.
Usa el modelo Nano Banana 2.1 Edit directamente en potentes herramientas de IA
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Imagen a imagen
Crea imágenes con IA desde imágenes y prompts de texto
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Crea videos con IA desde prompts de texto
Imagen a video
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Creador multimedia con IA
Crea imágenes y vídeos con IA en un espacio de trabajo unificado
Referencia a vídeo
Crea vídeos coherentes a partir de medios de referencia
Lienzo de IA
Crea flujos visuales de imágenes y vídeos con IA en un lienzo infinito
Ejemplos de API
Ejemplo de envio
// 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;
Ejemplo de sondeo
// 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));
}
Ejemplo de envio
# 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']
Ejemplo de sondeo
# 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)
Ejemplo de envio
# 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
}'
Ejemplo de sondeo
# 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"