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nano-banana-pro-edit

Édition d'images précise propulsée par Google Gemini 3.0 Pro API avec sortie native 2K/4K. Offre des modifications locales fiables et une haute stabilité à un coût par requête abordable.

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Modèles Nano Banana Pro associés

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Documentation

Essayez dès maintenant le Générateur d'Images IA

Tarifs de Nano Banana Pro Edit

Paramètres	Prix	Prix d’origine	Remise

Résolution: 4k	$0.1920 par image	$0.2400 par image	80%
Résolution: 2k	$0.1120 par image	$0.1400 par image	80%
Résolution: 1k	$0.1120 par image	$0.1400 par image	80%

Exemples

README

API Nano Banana Pro Edit rapide et abordable (intégration d'édition d'images Gemini 3.0 Pro)

L'API Google Nano Banana Pro Edit (propulsée par le modèle Gemini 3.0 Pro Image) fournit une édition d'images par IA rentable et prête pour la production aux développeurs et équipes créatives. Cette intégration premium d'API d'édition d'images Gemini vous aide à transformer des visuels existants en sorties haute résolution jusqu'à 4K via des instructions en langage naturel. Le modèle Gemini apporte un raisonnement sémantique pour les éditions complexes, tandis que l'API fournit une intégration stable pour des workflows évolutifs sur Flaq AI.

Fonctionnalités clés de l'API Nano Banana Pro Edit

Édition d'images haute fidélité jusqu'à 4K : Produisez des images éditées 4K nettes et prêtes pour la production avec des détails fins, des textures réalistes et des contours propres grâce à l'intégration d'API d'édition d'images Gemini.
Édition sémantique contextuelle d'images : Éditez des images avec des prompts en langage naturel tout en préservant les relations entre objets, la logique d'éclairage et la cohérence de scène avec le modèle Gemini 3.0 Pro Image.
Édition de typographie multilingue dans l'image : Ajoutez, remplacez et affinez du texte dans l'image en plusieurs langues avec une meilleure clarté de police et un rendu sensible à la traduction.
Contrôles d'API de style caméra professionnel : Ajustez la perspective d'objectif, la mise au point, la profondeur de champ (bokeh) et l'étalonnage des couleurs pour une direction visuelle avancée dans les pipelines d'édition basés sur API.
Flexibilité complète des rapports d'aspect : L'API prend en charge les sorties 1:1, 4:3, 16:9, 21:9 et 9:16, adaptées aux publicités, réseaux sociaux, pages produit et mises en page cinématographiques.
Rendu cohérent des personnages et de la marque : Maintenez la cohérence d'identité, les éléments de marque et le style visuel sur plusieurs images éditées.

Comment utiliser l'API Nano Banana Pro Edit pour l'édition professionnelle d'images 4K sur Flaq AI

Entrée : Image(s) existante(s) (JPEG/PNG) plus prompts d'édition en langage naturel
Sortie : Images éditées en haute résolution jusqu'à 4K (JPEG/PNG) via l'intégration de l'API Nano Banana Pro Edit
Rapports d'aspect : 11 formats pris en charge, dont 16:9, 9:16, 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 4:5, 5:4, 21:9 et 9:21.
Capacités : Édition basée sur prompts, transfert de style, relighting intelligent, remplacement d'arrière-plan et manipulation au niveau des objets propulsés par le modèle Gemini Pro Image

Meilleurs cas d'usage pour l'intégration de l'API Nano Banana Pro Edit

Marketing et branding : Localisez et rafraîchissez rapidement les créations de campagne avec des workflows d'API d'édition d'images IA de haute qualité.
Optimisation de photographie produit : Mettez à jour les arrière-plans, l'éclairage et la composition pour des visuels produit prêts pour catalogue sans reshoots complets.
Production de contenu pour réseaux sociaux : Générez de nombreuses variantes d'images avec un style cohérent et un alignement de marque pour une publication multiplateforme.
Itération de design professionnel : Accélérez l'affinage de concepts avec des éditions d'images sémantiques et contrôlées jusqu'à 4K pour les équipes créatives et design.

Remarque Veillez à ce que vos prompts respectent les consignes de sécurité de Google. Si une erreur survient, vérifiez que votre prompt ne contient pas de contenu restreint, ajustez-le puis réessayez.

Nano Banana Pro Edit face aux concurrents : analyse comparative

Nano Banana Pro Edit vs. FLUX.1 [dev]
FLUX.1 [dev] se concentre sur les workflows de génération technique riches en détails. L'API Nano Banana Pro Edit met l'accent sur l'édition sémantique guidée par instructions avec des changements conscients de la mise en page, ce qui la rend plus forte pour les scénarios pratiques d'édition en production.
Nano Banana Pro Edit vs. GPT-Image-1 (OpenAI)
GPT-Image-1 est un modèle d'image créatif généraliste avec une large gamme stylistique. L'API Nano Banana Pro Edit est optimisée pour les éditions ciblées, la gestion de la typographie multilingue et un contrôle prévisible de sortie pour les équipes professionnelles.
Nano Banana Pro Edit vs. Nano Banana original
Nano Banana original est optimisé pour les itérations rapides et légères. Nano Banana Pro Edit privilégie l'édition de qualité premium avec un meilleur raisonnement, un rendu de texte plus net et une cohérence renforcée dans les éditions complexes en plusieurs étapes.
Nano Banana Pro Edit vs. Seedream
Seedream est fort pour la génération visuelle stylisée et rapide. Nano Banana Pro Edit est calibré pour une typographie fiable, une édition photoréaliste et une composition mixed-media contrôlée dans les pipelines de production.
Nano Banana Pro Edit vs. Qwen Image 2509
Qwen Image fonctionne bien dans les contextes open-source et de rendu documentaire. L'API Nano Banana Pro Edit se distingue par une qualité d'édition haute fidélité jusqu'à 4K et un contrôle de design multilingue robuste pour les opérations de contenu global.

Utilisez directement le modèle Nano Banana Pro 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.

Texte vers image

Créer des images IA à partir de prompts textuels

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Créer des images IA à partir d'images et de prompts textuels

Texte vers vidéo

Créer des vidéos IA à partir de prompts textuels

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Animer des images en vidéos IA

Créateur de médias IA

Créez des images et des vidéos IA dans un espace de travail unifié

Référence en vidéo

Créez des vidéos cohérentes à partir de médias de référence

Exemples d'API

JavaScriptPythoncURL

Exemple d'envoi

// Step 1: Submit generation request
// width and height must be aspect-ratio integers such as 16 and 9,
// not pixel dimensions like 768 and 1280.
// Currently all width/height values are passed as ratio integers,
// and the backend does not support custom pixel dimensions for these fields.
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-pro-edit',
    prompt: 'Transform this image into a watercolor painting style',
    width: 16, // Aspect-ratio value, not pixel width
    height: 9, // Aspect-ratio value, not pixel height
    resolution: '2k', // Supported values: '1k', '2k', '4k'
    image_url_list: [
      'https://example.com/image1.jpg',
      'https://example.com/image2.jpg'
    ]
  })
});

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-pro-edit',
        'prompt': 'Transform this image into a watercolor painting style',
        'width': 16,  # Aspect-ratio value, not pixel width
        'height': 9,  # Aspect-ratio value, not pixel height
        'resolution': '2k',  # Supported values: '1k', '2k', '4k'
        'image_url_list': [
            'https://example.com/image1.jpg',
            'https://example.com/image2.jpg'
        ]
    }
)

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-pro-edit",
    "prompt": "Transform this image into a watercolor painting style",
    "width": 16,
    "height": 9,
    "resolution": "2k",
    "image_url_list": [
      "https://example.com/image1.jpg",
      "https://example.com/image2.jpg"
    ]
  }'

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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Exemple d'envoi

Exemple de polling

Exemple d'envoi

Exemple de polling

Exemple d'envoi

Exemple de polling

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