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nano-banana-2.1-edit

Retouchez des images avec l’API Google Nano Banana 2.1 Edit à l’aide de prompts et d’images de référence. Stable et abordable pour visuels produits, publicités et créations.

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Modèles Nano Banana 2.1 associés

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Documentation

Essayez dès maintenant le Générateur d'Images IA

Tarifs de Nano Banana 2.1 Edit

Paramètres	Prix	Prix d’origine	Remise

Résolution: 4k	$0.1282 par image	$0.1350 par image	95%
Résolution: 2k	$0.0570 par image	$0.0600 par image	95%
Résolution: 1k	$0.0380 par image	$0.0400 par image	95%
À partir de l’image de référence 1	$0.0019 par image de référence	$0.0020 par image de référence	95%
Supplément pour la recherche web (si activée)	$0.0133 par génération	$0.0140 par génération	95%
Supplément pour la recherche d’images (si activée)	$0.0133 par génération	$0.0140 par génération	95%

Exemples

README

API Nano Banana 2.1 Edit rapide et abordable (retouche d’images par l’IA de Google)

L’API Nano Banana 2.1 Edit met le modèle de retouche d’images à haute efficacité de Google à la disposition des développeurs et des équipes créatives sur Flaq AI. Transformez des visuels existants avec des instructions en langage naturel, combinez plusieurs images de référence et produisez des résultats soignés avec davantage de détails, un meilleur rendu du texte et une cohérence visuelle accrue. Les réglages flexibles de qualité et de format d’image aident les équipes à adapter leurs contenus sources à de nombreux besoins de production.

Principales fonctionnalités de l’API Nano Banana 2.1 Edit

Retouche d’images en langage naturel : Décrivez les changements souhaités et guidez les modifications des sujets, des arrière-plans, de l’éclairage et de la composition par vos instructions.
Prise en charge de plusieurs images de référence : Combinez plusieurs images sources pour guider un nouveau visuel tout en préservant les sujets et les détails graphiques importants.
Cohérence visuelle améliorée : Préservez davantage la cohérence des personnages, des objets et des éléments de scène lors de demandes de retouche complexes.
Texte et mises en page plus nets : Affinez les graphismes contenant de la typographie ou des éléments d’infographie grâce à un rendu plus précis.
Qualité de sortie flexible : Choisissez parmi plusieurs résolutions jusqu’à la 4K selon le niveau de détail nécessaire au visuel final.
Formats d’image variés : Retravaillez les images pour des supports carrés, verticaux, horizontaux et panoramiques.
Retouche avec recherche facultative : Apportez le contexte de la recherche Web ou d’images à une retouche lorsque le brief visuel nécessite des informations récentes ou fondées sur des références.

Comment utiliser l’API Nano Banana 2.1 Edit pour retoucher des images sur Flaq AI

Entrée : Une ou plusieurs images de référence et une description en langage naturel des changements souhaités.
Sortie : Des images retouchées à la résolution et au format sélectionnés.
Formats d’image : Plusieurs formats standard et panoramiques pour les publicités, les pages produits, les illustrations éditoriales et les contenus sociaux.
Fonctionnalités : Retouche d’images par instructions, composition à partir de plusieurs images, cohérence des sujets et du style, amélioration du texte, recherche Web et d’images facultative, et réglages flexibles de qualité.

Principaux cas d’utilisation de l’intégration de l’API Nano Banana 2.1 Edit

Adaptation des visuels de campagne : Retravaillez des créations existantes pour de nouveaux messages, mises en page et supports sans repartir de zéro.
Mise à jour des images de produits : Ajustez les arrière-plans, l’éclairage et le contexte de la scène autour des produits de référence pour des catalogues ou des promotions.
Compositions à partir de plusieurs images : Réunissez les sujets et les éléments visuels de plusieurs images dans une nouvelle composition cohérente.
Variantes de marque et de personnages : Affinez une série de visuels tout en conservant des objets, personnages et codes stylistiques récurrents reconnaissables.
Actualisation des contenus éditoriaux et sociaux : Mettez à jour les graphismes, les visuels comportant du texte et les recadrages propres à chaque plateforme grâce à des processus reproductibles via l’API.

Remarque : Utilisez des images que vous êtes autorisé à retoucher et veillez à ce que les instructions respectent les consignes de sécurité de Google.

Les images de référence sont facturées dès la première image ; chaque option de recherche activée ajoute un coût fixe par génération, indépendamment du nombre d’images. Consultez les tarifs en vigueur.

Nano Banana 2.1 Edit face à la concurrence : analyse comparative

Nano Banana 2.1 Edit face à Nano Banana 2 Edit : Nano Banana 2 Edit permet la retouche guidée par instructions et les processus utilisant plusieurs images. Nano Banana 2.1 Edit améliore cette base avec une fidélité visuelle, un rendu du texte et une cohérence accrus pour les retouches plus élaborées.
Nano Banana 2.1 Edit face à Nano Banana Pro : Nano Banana Pro vise les travaux de précision et le graphisme professionnel complexe. Nano Banana 2.1 Edit offre une solution efficace aux équipes qui ont besoin de retouches de haute qualité et de variantes répétées de leurs visuels.
Nano Banana 2.1 Edit face à Nano Banana 2 Lite : Nano Banana 2 Lite privilégie la rapidité et le faible coût de génération et de retouche. Nano Banana 2.1 Edit convient aux briefs reposant fortement sur des références, où la composition, la typographie et les détails des sujets récurrents comptent davantage.
Nano Banana 2.1 Edit face à GPT Image : GPT Image permet la retouche d’images via l’API d’OpenAI. Nano Banana 2.1 Edit propose sur Flaq AI un processus fondé sur un modèle Google avec plusieurs images de référence, un large choix de formats et un ancrage facultatif dans les résultats de recherche.
Nano Banana 2.1 Edit face à FLUX.2 : FLUX.2 propose la retouche et la composition d’images guidées par des références. Nano Banana 2.1 Edit associe le guidage par plusieurs images à la compréhension des instructions de Google et à la recherche Web ou d’images facultative pour des mises à jour visuelles tenant compte du contexte.

Utilisez directement le modèle Nano Banana 2.1 Edit dans de puissants outils d’IA

Explorez plusieurs outils de création IA pour des workflows rapides d'image et de vidéo dans votre navigateur, puis faites évoluer les idées réussies avec les API de modèles prêtes pour la production de Flaq AI. Flaq AI fournit une couche d'API unifiée pour tous les modèles, afin de faciliter l'utilisation et la mise à l'échelle de vos workflows.

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Exemples d'API

JavaScriptPythoncURL

Exemple d'envoi

// 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;

Exemple de polling

// 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));
}

Exemple d'envoi

# 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']

Exemple de polling

# 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)

Exemple d'envoi

# 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
  }'

Exemple de polling

# 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"

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Principales fonctionnalités de l’API Nano Banana 2.1 Edit

Comment utiliser l’API Nano Banana 2.1 Edit pour retoucher des images sur Flaq AI

Principaux cas d’utilisation de l’intégration de l’API Nano Banana 2.1 Edit

Nano Banana 2.1 Edit face à la concurrence : analyse comparative

Utilisez directement le modèle Nano Banana 2.1 Edit dans de puissants outils d’IA

Texte vers image

Image vers image

Texte vers vidéo

Image vers vidéo

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Référence en vidéo

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Exemple d'envoi

Exemple de polling

Exemple d'envoi

Exemple de polling

Exemple d'envoi

Exemple de polling

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