Da testo a immagine
Crea immagini AI da prompt testuali
Google/nano-banana-2.1-edit
nano-banana-2.1-edit
Modifica immagini con l’API Google Nano Banana 2.1 Edit usando prompt e immagini di riferimento. Accesso stabile e conveniente per immagini prodotto, annunci e flussi creativi.
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Prezzi di Nano Banana 2.1 Edit
| Parametri | Prezzo | Prezzo originale | Sconto |
|---|
Esempi
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API Nano Banana 2.1 Edit veloce e conveniente (modifica di immagini con l’IA di Google)
L’API Nano Banana 2.1 Edit rende disponibile su Flaq AI il modello di modifica delle immagini ad alta efficienza di Google per sviluppatori e team creativi. Trasforma immagini esistenti con istruzioni in linguaggio naturale, combina più immagini di riferimento e produci risultati rifiniti con dettagli, resa del testo e coerenza visiva migliorati. I controlli flessibili della qualità e del rapporto d’aspetto aiutano i team ad adattare il materiale di partenza a un’ampia gamma di esigenze produttive.
Funzionalità principali dell’API Nano Banana 2.1 Edit
- Modifica delle immagini in linguaggio naturale: Descrivi i cambiamenti desiderati e guida le modifiche a soggetti, sfondi, illuminazione e composizione tramite prompt.
- Supporto per più immagini di riferimento: Combina più immagini di partenza per guidare la creazione di una nuova immagine preservando i soggetti e i dettagli grafici importanti.
- Coerenza visiva migliorata: Mantieni una maggiore coerenza tra personaggi, oggetti ed elementi della scena nelle richieste di modifica complesse.
- Testo e impaginazioni più chiari: Perfeziona gli elementi grafici che includono tipografia o infografiche con una resa più accurata.
- Qualità di output flessibile: Scegli tra diverse risoluzioni fino al 4K in base al livello di dettaglio necessario per il materiale finale.
- Rapporti d’aspetto versatili: Rielabora le immagini per collocazioni quadrate, verticali, orizzontali e panoramiche.
- Modifica con ricerca facoltativa come riferimento: Integra il contesto della ricerca web o di immagini nelle modifiche quando il brief visivo richiede informazioni aggiornate o basate su riferimenti.
Come usare l’API Nano Banana 2.1 Edit per modificare immagini su Flaq AI
- Input: Una o più immagini di riferimento e un prompt in linguaggio naturale che descriva le modifiche desiderate.
- Output: Immagini modificate alla risoluzione e con il rapporto d’aspetto selezionati.
- Rapporti d’aspetto: Diversi formati standard e panoramici per annunci, pagine di prodotto, illustrazioni editoriali e contenuti social.
- Capacità: Modifica di immagini tramite prompt, composizione con più immagini, coerenza di soggetti e stile, perfezionamento del testo, ricerca web e di immagini facoltativa e controlli flessibili della qualità.
Principali casi d’uso dell’integrazione dell’API Nano Banana 2.1 Edit
- Adattamento dei materiali delle campagne: Rielabora creatività esistenti per nuovi messaggi, impaginazioni e collocazioni senza partire da zero.
- Aggiornamento delle immagini di prodotto: Modifica sfondi, illuminazione e contesto della scena attorno ai prodotti di riferimento per cataloghi o promozioni.
- Composizioni con più immagini: Riunisci soggetti ed elementi visivi di diverse immagini in una nuova composizione coerente.
- Varianti di marca e personaggi: Perfeziona una serie di immagini mantenendo riconoscibili oggetti, personaggi e tratti stilistici ricorrenti.
- Aggiornamenti editoriali e social: Aggiorna elementi grafici, immagini con testo e ritagli specifici per ogni piattaforma tramite flussi di lavoro ripetibili con l’API.
Nota: Usa immagini che sei autorizzato a modificare e assicurati che i prompt rispettino le linee guida di sicurezza di Google.
Le immagini di riferimento vengono addebitate a partire dalla prima immagine; ogni opzione di ricerca attivata aggiunge un costo fisso per generazione, indipendentemente dal numero di immagini. Consulta i prezzi attuali.
Nano Banana 2.1 Edit e i concorrenti: analisi comparativa
-
Nano Banana 2.1 Edit rispetto a Nano Banana 2 Edit: Nano Banana 2 Edit supporta la modifica guidata dai prompt e i flussi di lavoro con più immagini. Nano Banana 2.1 Edit sviluppa questa base con maggiore fedeltà visiva, migliore resa del testo e più coerenza nelle modifiche più articolate.
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Nano Banana 2.1 Edit rispetto a Nano Banana Pro: Nano Banana Pro è rivolto al lavoro di precisione e alla progettazione professionale complessa. Nano Banana 2.1 Edit offre un’opzione efficiente ai team che necessitano di modifiche di alta qualità e varianti ripetute dei propri materiali.
-
Nano Banana 2.1 Edit rispetto a Nano Banana 2 Lite: Nano Banana 2 Lite si concentra su velocità e bassi costi di generazione e modifica. Nano Banana 2.1 Edit è adatto a brief ricchi di riferimenti, in cui composizione, tipografia e dettagli dei soggetti ricorrenti hanno maggiore importanza.
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Nano Banana 2.1 Edit rispetto a GPT Image: GPT Image supporta la modifica delle immagini tramite l’API di OpenAI. Nano Banana 2.1 Edit offre su Flaq AI un flusso di lavoro basato su un modello Google con più immagini di riferimento, un’ampia scelta di rapporti d’aspetto e ricerche facoltative come riferimento.
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Nano Banana 2.1 Edit rispetto a FLUX.2: FLUX.2 offre modifica e composizione di immagini guidate da riferimenti. Nano Banana 2.1 Edit combina la guida di più immagini con la comprensione dei prompt di Google e la ricerca web o di immagini facoltativa per aggiornamenti visivi che tengono conto del contesto.
Usa il modello Nano Banana 2.1 Edit direttamente in potenti strumenti di IA
Esplora diversi strumenti di creazione AI per flussi rapidi di immagini e video nel browser, poi scala le idee migliori con le API dei modelli Flaq AI pronte per la produzione. Flaq AI fornisce un livello API unificato per tutti i modelli, rendendo facile usare e scalare i tuoi flussi.
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Crea video coerenti da contenuti multimediali di riferimento
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Crea flussi visivi di immagini e video IA su una tela infinita
Esempi API
Esempio di invio
// 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;
Esempio di 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));
}
Esempio di invio
# 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']
Esempio di 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)
Esempio di invio
# 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
}'
Esempio di 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"