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nano-banana-pro-edit

Google Gemini 3.0 Pro 정밀 이미지 편집 API로 네이티브 2K/4K 고해상도 출력 지원. 신뢰할 수 있는 세밀한 국소 수정과 뛰어난 안정성, 그리고 저렴한 요청당 비용을 자랑합니다. 상품 보정·배경 교체·디테일 조정 등 모든 편집 수요와 자동화 워크플로우에 탁월하게 적합하면서도 높은 작업 효율과 비용대비 뛰어난 성능을 제공합니다.

Image to ImageMulti-Image

Nano Banana Pro Edit 가격

매개변수	가격	원래 가격	할인

해상도: 4k	$0.1920 / 이미지	$0.2400 / 이미지	80%
해상도: 2k	$0.1120 / 이미지	$0.1400 / 이미지	80%
해상도: 1k	$0.1120 / 이미지	$0.1400 / 이미지	80%

예시

README

빠르고 경제적인 Nano Banana Pro Edit API (Gemini 3.0 Pro 이미지 편집 통합)

Google Nano Banana Pro Edit API(Gemini 3.0 Pro Image 모델 기반)는 개발자와 크리에이티브 팀을 위한 비용 효율적인 프로덕션급 AI 이미지 편집을 제공합니다. 이 프리미엄 Gemini 이미지 편집 API 통합은 자연어 지시를 통해 기존 비주얼을 최대 4K의 고해상도 출력으로 변환하는 데 도움을 줍니다. Gemini 모델은 복잡한 편집을 위한 의미론적 추론을 제공하며, API는 Flaq AI에서 확장 가능한 워크플로를 위한 안정적인 통합을 제공합니다.

Nano Banana Pro Edit API의 주요 기능

최대 4K의 고해상도 이미지 편집: Gemini 이미지 편집 API 통합을 통해 세밀한 디테일, 사실적인 텍스처, 깨끗한 엣지를 갖춘 선명한 프로덕션급 4K 편집 이미지를 생성합니다.
컨텍스트 인식 의미론적 이미지 편집: Gemini 3.0 Pro Image 모델을 사용하여 객체 관계, 조명 논리, 장면 일관성을 유지하면서 자연어 프롬프트로 이미지를 편집합니다.
다국어 이미지 내 타이포그래피 편집: 향상된 폰트 선명도와 번역 인식 렌더링으로 여러 언어에 걸쳐 이미지 내 텍스트를 추가, 교체 및 개선합니다.
전문 카메라 스타일 API 제어: API 기반 편집 파이프라인에서 렌즈 원근감, 초점, 피사계 심도(보케), 색 보정을 조정하여 고급 비주얼 연출을 구현합니다.
완전한 종횡비 유연성: API는 1:1, 4:3, 16:9, 21:9, 9:16 출력을 지원하며, 광고, 소셜 미디어, 제품 페이지, 시네마틱 레이아웃에 적합합니다.
일관된 캐릭터 및 브랜드 렌더링: 여러 편집 이미지에서 아이덴티티 일관성, 브랜드 요소, 비주얼 스타일을 유지합니다.

Flaq AI에서 최대 4K의 전문 이미지 편집을 위한 Nano Banana Pro Edit API 사용 방법

입력: 기존 이미지(JPEG/PNG) + 자연어 편집 프롬프트
출력: Nano Banana Pro Edit API 통합을 통한 최대 4K의 고해상도 편집 이미지(JPEG/PNG)
크기: 1:1, 4:3, 16:9, 21:9, 9:16 및 커스텀 크롭을 위한 유연한 API 지원
기능: Gemini Pro Image 모델 기반의 프롬프트 기반 편집, 스타일 전이, 스마트 리라이팅, 배경 교체, 객체 수준 조작

Nano Banana Pro Edit API 통합의 최적 사용 사례

마케팅 및 브랜딩: 고품질 AI 이미지 편집 API 워크플로를 통해 캠페인 크리에이티브를 신속하게 현지화하고 새로 고칩니다.
제품 사진 최적화: 전체 재촬영 없이 배경, 조명, 구도를 업데이트하여 카탈로그급 제품 비주얼을 제작합니다.
소셜 미디어 콘텐츠 제작: 멀티 플랫폼 퍼블리싱을 위해 일관된 스타일과 브랜드 정렬을 갖춘 대량의 이미지 변형을 생성합니다.
전문 디자인 반복: 크리에이티브 및 디자인 팀을 위한 제어된 최대 4K의 의미론적 이미지 편집으로 컨셉 개선을 가속화합니다.

참고 프롬프트가 Google의 안전 가이드라인을 준수하는지 확인하세요. 오류가 발생하면 프롬프트에 제한된 콘텐츠가 있는지 검토하고 조정한 후 다시 시도하세요.

Nano Banana Pro Edit vs 경쟁사 비교 분석

Nano Banana Pro Edit vs. FLUX.1 [dev] FLUX.1 [dev]는 디테일이 풍부한 기술적 생성 워크플로에 중점을 둡니다. Nano Banana Pro Edit API는 의미론적, 지시 기반 편집과 레이아웃 인식 변경을 강조하여 실제 프로덕션 편집 시나리오에서 더 강력합니다.
Nano Banana Pro Edit vs. GPT-Image-1 (OpenAI) GPT-Image-1은 광범위한 스타일 범위를 가진 포괄적인 크리에이티브 이미지 모델입니다. Nano Banana Pro Edit API는 타겟 편집, 다국어 타이포그래피 처리, 전문 팀을 위한 예측 가능한 출력 제어에 최적화되어 있습니다.
Nano Banana Pro Edit vs. Original Nano Banana Original Nano Banana는 빠르고 가벼운 반복에 최적화되어 있습니다. Nano Banana Pro Edit는 더 나은 추론, 더 선명한 텍스트 렌더링, 복잡한 다단계 편집에서 더 강력한 일관성을 갖춘 프리미엄 품질 편집을 우선시합니다.
Nano Banana Pro Edit vs. Seedream Seedream은 스타일화되고 빠른 비주얼 생성에 강점이 있습니다. Nano Banana Pro Edit는 프로덕션 파이프라인에서 안정적인 타이포그래피, 사실적인 편집, 제어된 혼합 미디어 구성에 맞춰져 있습니다.
Nano Banana Pro Edit vs. Qwen Image 2509 Qwen Image는 오픈소스 및 문서 스타일 컨텍스트에서 우수한 성능을 보입니다. Nano Banana Pro Edit API는 글로벌 콘텐츠 운영을 위한 최대 4K의 고해상도 편집 품질과 강력한 다국어 디자인 제어로 차별화됩니다.

강력한 AI 도구에서 Nano Banana Pro Edit 모델을 직접 사용하세요

브라우저에서 빠른 이미지 및 비디오 워크플로를 위한 여러 AI 제작 도구를 살펴본 뒤, 성공한 아이디어를 Flaq AI의 프로덕션 준비 모델 API로 확장하세요. Flaq AI는 모든 모델을 위한 통합 API 레이어를 제공해 워크플로를 쉽게 사용하고 확장할 수 있게 합니다.

텍스트를 이미지로

텍스트 프롬프트에서 AI 이미지 만들기

이미지를 이미지로

이미지와 텍스트 프롬프트에서 AI 이미지 만들기

텍스트를 비디오로

텍스트 프롬프트에서 AI 비디오 만들기

이미지를 비디오로

이미지를 AI 비디오로 애니메이션화

AI 미디어 크리에이터

하나의 통합 작업 공간에서 AI 이미지와 동영상 제작

참조 미디어로 동영상 생성

참조 미디어로 일관된 동영상 제작

API 예제

JavaScriptPythoncURL

제출 예제

// 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;

폴링 예제

// 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));
}

제출 예제

# 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']

폴링 예제

# 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)

제출 예제

# 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"
    ]
  }'

폴링 예제

# 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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텍스트를 이미지로

이미지를 이미지로

텍스트를 비디오로

이미지를 비디오로

AI 미디어 크리에이터

참조 미디어로 동영상 생성

API 예제

제출 예제

폴링 예제

제출 예제

폴링 예제

제출 예제

폴링 예제

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