ข้อความเป็นรูปภาพ
สร้างรูปภาพ AI จากพรอมต์ข้อความ
Google/nano-banana-2.1-edit
nano-banana-2.1-edit
แก้ไขภาพด้วย Google Nano Banana 2.1 Edit API โดยใช้พรอมต์และภาพอ้างอิง เข้าถึงได้อย่างเสถียรในราคาย่อมเยา สำหรับภาพสินค้า โฆษณา และงานสร้างสรรค์ ใช้ภาพอ้างอิงหลายภาพเพื่อกำกับการแก้ไข
Image to ImageMulti-Image
โมเดล Nano Banana 2.1 ที่เกี่ยวข้อง
ลองใช้ AI Image Generator ได้เลยตอนนี้
ราคา Nano Banana 2.1 Edit
| พารามิเตอร์ | ราคา | ราคาเดิม | ส่วนลด |
|---|
ตัวอย่าง
โมเดลที่เกี่ยวข้อง
nano-banana-protext-to-imagenano-banana-pro-editimage-to-imagenano-banana-2text-to-imagenano-banana-2-editimage-to-imagenano-banana-2.1text-to-imagenano-banana-2.1-editimage-to-imagegemini-omni-1.1-flash-text-to-videotext-to-videogemini-omni-1.1-flash-image-to-videoimage-to-videogemini-omni-1.1-flash-video-editvideo-editgemini-omni-1.1-flash-reference-to-videoreference-to-videoveo3.1-text-to-videotext-to-videoveo3.1-image-to-videoimage-to-videoveo3.1-fast-text-to-videotext-to-videoveo3.1-fast-image-to-videoimage-to-videogemini-3.5-flash-text-to-texttext-to-textgemini-3.5-flash-image-to-textimage-to-textgemini-3.5-flash-file-analysisfile-analysisgemini-3.6-flash-text-to-texttext-to-textgemini-3.6-flash-image-to-textimage-to-textgemini-3.6-flash-file-analysisfile-analysisgemini-3.7-flash-text-to-texttext-to-textgemini-3.7-flash-image-to-textimage-to-textgemini-3.7-flash-file-analysisfile-analysisREADME
Nano Banana 2.1 Edit API ที่รวดเร็วและคุ้มค่า (แก้ไขภาพด้วย AI ของ Google)
Nano Banana 2.1 Edit API นำโมเดลแก้ไขภาพประสิทธิภาพสูงของ Google มาให้เหล่านักพัฒนาและทีมครีเอทีฟใช้งานบน Flaq AI เปลี่ยนภาพที่มีอยู่ด้วยคำสั่งภาษาธรรมชาติ ผสานภาพอ้างอิงหลายภาพ และสร้างผลลัพธ์ที่ประณีตด้วยรายละเอียด การแสดงข้อความ และความสอดคล้องของภาพที่ดีขึ้น การควบคุมคุณภาพและอัตราส่วนภาพที่ยืดหยุ่นช่วยให้ทีมปรับสื่อต้นฉบับให้เหมาะกับความต้องการในการผลิตที่หลากหลาย
คุณสมบัติหลักของ Nano Banana 2.1 Edit API
- แก้ไขภาพด้วยภาษาธรรมชาติ: อธิบายการเปลี่ยนแปลงที่ต้องการ แล้วใช้พรอมต์กำหนดการแก้ไขตัวแบบ พื้นหลัง แสง และองค์ประกอบ
- รองรับภาพอ้างอิงหลายภาพ: รวมภาพต้นฉบับหลายภาพเพื่อกำหนดทิศทางของภาพใหม่ พร้อมรักษาตัวแบบและรายละเอียดการออกแบบที่สำคัญ
- ความสอดคล้องของภาพที่ดีขึ้น: รักษาความสอดคล้องของตัวละคร วัตถุ และองค์ประกอบในฉากได้ดีขึ้นเมื่อมีคำขอแก้ไขที่ซับซ้อน
- ข้อความและเลย์เอาต์ชัดเจนขึ้น: ปรับปรุงกราฟิกที่มีตัวอักษรหรือองค์ประกอบอินโฟกราฟิกด้วยความแม่นยำในการแสดงผลที่ดีขึ้น
- คุณภาพผลลัพธ์ที่ยืดหยุ่น: เลือกความละเอียดได้หลายระดับสูงสุด 4K ตามรายละเอียดที่ต้องการในชิ้นงานสำเร็จ
- อัตราส่วนภาพหลากหลาย: ปรับภาพให้เหมาะกับตำแหน่งเผยแพร่แบบสี่เหลี่ยมจัตุรัส แนวตั้ง แนวนอน และพาโนรามา
- เลือกใช้ข้อมูลจากการค้นหาในการแก้ไขได้: นำบริบทจากการค้นหาเว็บหรือภาพมาใช้ในการแก้ไขเมื่อบรีฟภาพต้องการข้อมูลปัจจุบันหรือข้อมูลจากแหล่งอ้างอิง
วิธีใช้ Nano Banana 2.1 Edit API เพื่อแก้ไขภาพบน Flaq AI
- ข้อมูลนำเข้า: ภาพอ้างอิงอย่างน้อยหนึ่งภาพและพรอมต์ภาษาธรรมชาติที่อธิบายการเปลี่ยนแปลงที่ต้องการ
- ผลลัพธ์: ภาพที่แก้ไขด้วยความละเอียดและอัตราส่วนภาพที่เลือก
- อัตราส่วนภาพ: รูปแบบมาตรฐานและพาโนรามาหลากหลายสำหรับโฆษณา หน้าสินค้า กราฟิกประกอบบทความ และเนื้อหาโซเชียล
- ความสามารถ: แก้ไขภาพด้วยพรอมต์ ผสานหลายภาพ รักษาความสอดคล้องของตัวแบบและสไตล์ ปรับปรุงข้อความ เลือกใช้การค้นหาเว็บและภาพได้ และควบคุมคุณภาพอย่างยืดหยุ่น
กรณีใช้งานที่เหมาะกับการผสาน Nano Banana 2.1 Edit API
- ปรับสื่อแคมเปญ: ปรับงานสร้างสรรค์ที่มีอยู่ให้เข้ากับข้อความ เลย์เอาต์ และตำแหน่งเผยแพร่ใหม่ โดยไม่ต้องเริ่มจากหน้าว่าง
- อัปเดตภาพสินค้า: ปรับพื้นหลัง แสง และบริบทของฉากรอบสินค้าอ้างอิงเพื่อใช้ในแค็ตตาล็อกหรือการประชาสัมพันธ์
- ภาพประกอบจากหลายภาพ: นำตัวแบบและองค์ประกอบภาพจากหลายภาพมารวมเป็นองค์ประกอบใหม่ที่กลมกลืน
- ภาพแบรนด์และตัวละครหลากหลายแบบ: ปรับปรุงภาพในชุดเดียวกัน พร้อมคงวัตถุ ตัวละคร และลักษณะสไตล์ที่ปรากฏซ้ำให้ยังจดจำได้
- ปรับโฉมสื่อบทความและโซเชียล: อัปเดตกราฟิก ภาพที่มีข้อความ และภาพครอปสำหรับแต่ละแพลตฟอร์มผ่านเวิร์กโฟลว์ API ที่ทำซ้ำได้
หมายเหตุ: ใช้ภาพที่คุณมีสิทธิ์แก้ไข และพรอมต์ต้องเป็นไปตามหลักเกณฑ์ความปลอดภัยของ Google
ภาพอ้างอิงคิดค่าบริการตั้งแต่ภาพแรก ตัวเลือกการค้นหาแต่ละรายการที่เปิดใช้จะมีค่าบริการคงที่เพิ่มเติมต่อการสร้างหนึ่งครั้ง โดยไม่ขึ้นกับจำนวนภาพ โปรดดูราคาปัจจุบัน
Nano Banana 2.1 Edit เทียบกับคู่แข่ง: การวิเคราะห์เปรียบเทียบ
-
Nano Banana 2.1 Edit เทียบกับ Nano Banana 2 Edit: Nano Banana 2 Edit รองรับการแก้ไขด้วยพรอมต์และเวิร์กโฟลว์หลายภาพ Nano Banana 2.1 Edit ต่อยอดจากพื้นฐานดังกล่าวด้วยความเที่ยงตรงของภาพ การแสดงข้อความ และความสอดคล้องที่ดีขึ้นในการแก้ไขที่ซับซ้อนกว่า
-
Nano Banana 2.1 Edit เทียบกับ Nano Banana Pro: Nano Banana Pro มุ่งเน้นงานที่ต้องการความแม่นยำและการออกแบบระดับมืออาชีพที่ซับซ้อน Nano Banana 2.1 Edit เป็นตัวเลือกที่มีประสิทธิภาพสำหรับทีมที่ต้องการงานแก้ไขคุณภาพสูงและสร้างชิ้นงานหลายรูปแบบอย่างต่อเนื่อง
-
Nano Banana 2.1 Edit เทียบกับ Nano Banana 2 Lite: Nano Banana 2 Lite เน้นความเร็วและต้นทุนต่ำในการสร้างและแก้ไขภาพ Nano Banana 2.1 Edit เหมาะกับบรีฟที่ใช้ภาพอ้างอิงจำนวนมาก ซึ่งให้ความสำคัญกับองค์ประกอบ ตัวอักษร และรายละเอียดของตัวแบบที่ปรากฏซ้ำมากกว่า
-
Nano Banana 2.1 Edit เทียบกับ GPT Image: GPT Image รองรับการแก้ไขภาพผ่าน API ของ OpenAI ส่วน Nano Banana 2.1 Edit ให้เวิร์กโฟลว์โมเดล Google บน Flaq AI ที่รองรับภาพอ้างอิงหลายภาพ มีอัตราส่วนภาพให้เลือกหลากหลาย และเลือกใช้ข้อมูลอ้างอิงจากการค้นหาได้
-
Nano Banana 2.1 Edit เทียบกับ FLUX.2: FLUX.2 ให้บริการแก้ไขและจัดองค์ประกอบภาพโดยใช้ภาพอ้างอิง Nano Banana 2.1 Edit ผสานการชี้นำจากหลายภาพเข้ากับความสามารถในการเข้าใจพรอมต์ของ Google และตัวเลือกการค้นหาเว็บหรือภาพ เพื่ออัปเดตภาพโดยคำนึงถึงบริบท
ใช้โมเดล Nano Banana 2.1 Edit ได้โดยตรงในเครื่องมือ AI อันทรงพลัง
สำรวจเครื่องมือสร้างสรรค์ AI หลายรายการสำหรับเวิร์กโฟลว์รูปภาพและวิดีโอที่รวดเร็วในเบราว์เซอร์ จากนั้นขยายไอเดียที่สำเร็จไปยัง model APIs ของ Flaq AI ที่พร้อมสำหรับการผลิต Flaq AI ให้ชั้น API แบบรวมศูนย์สำหรับทุกโมเดล ทำให้ใช้งานและขยายเวิร์กโฟลว์ได้ง่าย
รูปภาพเป็นรูปภาพ
สร้างรูปภาพ AI จากรูปภาพและพรอมต์ข้อความ
ข้อความเป็นวิดีโอ
สร้างวิดีโอ AI จากพรอมต์ข้อความ
รูปภาพเป็นวิดีโอ
ทำให้รูปภาพเคลื่อนไหวเป็นวิดีโอ AI
เครื่องมือสร้างสื่อ AI
สร้างรูปภาพและวิดีโอ AI ในพื้นที่ทำงานเดียวที่ครบวงจร
ข้อมูลอ้างอิงเป็นวิดีโอ
สร้างวิดีโอที่สม่ำเสมอจากสื่ออ้างอิง
แคนวาส AI
สร้างเวิร์กโฟลว์ภาพและวิดีโอ AI แบบภาพบนแคนวาสไร้ขอบเขต
ตัวอย่าง API
ตัวอย่างการส่งคำขอ
// 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;
ตัวอย่างการดึงสถานะ
// 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));
}
ตัวอย่างการส่งคำขอ
# 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']
ตัวอย่างการดึงสถานะ
# 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)
ตัวอย่างการส่งคำขอ
# 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
}'
ตัวอย่างการดึงสถานะ
# 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"