Texto para Imagem
Crie imagens de IA a partir de prompts de texto
Google/nano-banana-pro-edit
nano-banana-pro-edit
Edição precisa de imagens alimentada pelo Google Gemini 3.0 Pro API com saída nativa 2K/4K. Oferece modificações locais confiáveis e alta estabilidade a um custo por solicitação acessível.
Image to ImageMulti-Image
Modelos Nano Banana Pro relacionados
Experimente agora o Gerador de Imagens por IA
Preços de Nano Banana Pro Edit
| Parâmetros | Preço | Preço original | Desconto |
|---|
Exemplos
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API Rápida e Acessível Nano Banana Pro Edit (Integração de Edição de Imagens Gemini 3.0 Pro)
A API Nano Banana Pro Edit do Google (alimentada pelo modelo de imagem Gemini 3.0 Pro) oferece edição de imagens com IA econômica e pronta para produção para desenvolvedores e equipes criativas. Esta integração premium de API de edição de imagens Gemini ajuda você a transformar visuais existentes em resultados em alta resolução de até 4K por meio de instruções em linguagem natural. O modelo Gemini oferece raciocínio semântico para edições complexas, enquanto a API fornece integração estável para fluxos de trabalho escaláveis na Flaq AI.
Principais Recursos da API Nano Banana Pro Edit
- Edição de Imagens em Alta Fidelidade de até 4K: Produza imagens editadas nítidas e prontas para produção em 4K com detalhes finos, texturas realistas e bordas limpas por meio da integração da API de edição de imagens Gemini.
- Edição Semântica Contextual de Imagens: Edite imagens com prompts em linguagem natural enquanto preserva relações entre objetos, lógica de iluminação e coerência da cena usando o modelo Gemini 3.0 Pro Image.
- Edição Multilíngue de Tipografia em Imagens: Adicione, substitua e refine texto nas imagens em vários idiomas com clareza de fonte aprimorada e renderização consciente de tradução.
- Controles Profissionais de API ao Estilo de Câmera: Ajuste perspectiva de lente, foco, profundidade de campo (bokeh) e gradação de cores para direção visual avançada em pipelines de edição baseados em API.
- Flexibilidade Total de Proporção de Aspecto: A API oferece suporte a saídas 1:1, 4:3, 16:9, 21:9 e 9:16, adequadas para anúncios, redes sociais, páginas de produto e layouts cinematográficos.
- Renderização Consistente de Personagens e Marca: Mantenha consistência de identidade, elementos de marca e estilo visual em várias imagens editadas.
Como Usar a API Nano Banana Pro Edit para Edição Profissional de Imagens de até 4K na Flaq AI
- Entrada: Imagem(ns) existente(s) (JPEG/PNG) mais prompts de edição em linguagem natural
- Saída: Imagens editadas em alta resolução de até 4K (JPEG/PNG) por meio da integração da API Nano Banana Pro Edit
- Tamanho: Suporte flexível da API para 1:1, 4:3, 16:9, 21:9, 9:16 e recortes personalizados
- Capacidades: Edição baseada em prompts, transferência de estilo, relight inteligente, substituição de fundo e manipulação em nível de objeto alimentadas pelo modelo Gemini Pro Image
Melhores Casos de Uso para a Integração da API Nano Banana Pro Edit
- Marketing e Branding: Localize e atualize rapidamente criativos de campanha com fluxos de trabalho de edição de imagens com IA de alta qualidade.
- Otimização de Fotografia de Produtos: Atualize fundos, iluminação e composição para visuais de catálogo prontos para uso sem refazer sessões inteiras.
- Produção de Conteúdo para Redes Sociais: Gere variantes de imagens em alto volume com estilo consistente e alinhamento de marca para publicação em múltiplas plataformas.
- Iteração Profissional de Design: Acelere o refinamento de conceitos com edições de imagem controladas e semânticas de até 4K para equipes criativas e de design.
Observação Certifique-se de que seus prompts estejam em conformidade com as Diretrizes de Segurança do Google. Se ocorrer um erro, revise seu prompt em busca de conteúdo restrito, ajuste-o e tente novamente.
Nano Banana Pro Edit vs Concorrentes: Análise Comparativa
- Nano Banana Pro Edit vs. FLUX.1 [dev]
O FLUX.1 [dev] foca em fluxos de trabalho de geração técnica com muito detalhe. A API Nano Banana Pro Edit enfatiza edição semântica orientada por instruções, com mudanças sensíveis ao layout, tornando-a mais forte para cenários práticos de edição em produção. - Nano Banana Pro Edit vs. GPT-Image-1 (OpenAI)
O GPT-Image-1 é um modelo de imagem criativa amplo, com grande variedade estilística. A API Nano Banana Pro Edit é otimizada para edições direcionadas, tratamento multilíngue de tipografia e controle previsível de saída para equipes profissionais. - Nano Banana Pro Edit vs. Original Nano Banana
O Nano Banana original é otimizado para iterações rápidas e leves. O Nano Banana Pro Edit prioriza edição premium com melhor raciocínio, renderização de texto mais nítida e consistência mais forte em edições complexas de várias etapas. - Nano Banana Pro Edit vs. Seedream
O Seedream é forte para geração visual estilizada e rápida. O Nano Banana Pro Edit é ajustado para tipografia confiável, edição fotorealista e composição controlada de mídia mista em pipelines de produção. - Nano Banana Pro Edit vs. Qwen Image 2509
O Qwen Image se sai bem em contextos de código aberto e estilo documental. A API Nano Banana Pro Edit se diferencia pela alta qualidade de edição de até 4K e pelo controle robusto de design multilíngue para operações globais de conteúdo.
Use o modelo Nano Banana Pro Edit diretamente em ferramentas poderosas de IA
Explore várias ferramentas de criação com IA para fluxos rápidos de imagem e vídeo no navegador, depois escale ideias bem-sucedidas com as APIs de modelos prontas para produção da Flaq AI. A Flaq AI fornece uma camada de API unificada para todos os modelos, facilitando o uso e a escala dos seus fluxos.
Imagem para Imagem
Crie imagens de IA a partir de imagens e prompts de texto
Texto para Vídeo
Crie vídeos de IA a partir de prompts de texto
Imagem para Vídeo
Anime imagens em vídeos de IA
Criador de mídia com IA
Crie imagens e vídeos com IA em um espaço de trabalho unificado
Referência para vídeo
Crie vídeos consistentes usando mídias de referência
Exemplos de API
Exemplo de envio
// 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;
Exemplo 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));
}
Exemplo 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-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']
Exemplo 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)
Exemplo 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-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"
]
}'
Exemplo 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"