文字轉圖片
從文字提示詞建立 AI 圖片
Google/nano-banana-2.1
nano-banana-2.1
使用 Google Nano Banana 2.1 API 建立圖片。為產品視覺、廣告和創意工作流程提供穩定實惠的串接，可選用搜尋資訊輔助生成。支援彈性選擇長寬比與解析度，適應不同畫面需求。
Text to Image
Nano Banana 2.1 相關模型
立即體驗 AI 圖片生成器
Nano Banana 2.1 價格
| 參數 | 價格 | 原價 | 折扣 |
|---|
範例
相關模型
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快速且經濟實惠的 Nano Banana 2.1 API（Google AI 圖像生成）
Nano Banana 2.1 API 將 Google 的高效率圖像生成模型帶到 Flaq AI，為開發者與創意團隊提供支援。透過自然語言提示詞創作細節豐富的視覺內容，相較於 Nano Banana 2，提示詞遵循能力、逼真細節與文字算繪清晰度都有所提升。彈性的輸出品質與長寬比控制，讓這款 Google 圖像 API 能滿足從快速構思到精緻行銷素材製作的各種需求。
Nano Banana 2.1 API 的主要功能
- 高品質文字生成圖像： 將描述性提示詞轉化為細節豐富的圖像，提升真實感、構圖與視覺清晰度。
- 更強的提示詞遵循能力： 透過自然語言設定主體、光線、風格與版面配置，讓生成圖像更貼近你的創作方向。
- 更清晰的文字與版面： 以更準確的文字排版與資訊圖表構圖，製作行銷及資訊傳達類視覺內容。
- 彈性的輸出品質： 提供最高 4K 的多種解析度選擇，方便為各個專案平衡圖像細節與點數用量。
- 多樣的長寬比： 產生方形、直式、橫式與全景圖像，適用於多種刊登版位。
- 選用搜尋輔助創作： 當提示詞需要最新資訊或視覺參考時，可使用網頁搜尋或圖片搜尋。
- 高效率的創意迭代： 透過經濟實惠的 API 探索不同提示詞版本，適合可重複執行的圖像製作工作流程。
如何在 Flaq AI 上使用 Nano Banana 2.1 API 生成圖像
- 輸入： 描述主體、構圖、風格及所需文字的自然語言提示詞。
- 輸出： 依所選解析度與長寬比生成的圖像。
- 長寬比： 多種標準與全景格式，適用於社群貼文、廣告、編輯配圖與橫幅。
- 功能： 文字生成圖像、提示詞引導構圖、改良的文字算繪、選用網頁與圖片搜尋，以及彈性的品質控制。
Nano Banana 2.1 API 整合的最佳應用情境
- 行銷創意： 根據詳細的創作需求，生成行銷活動概念、展示型廣告與品牌視覺素材，並彈性調整版面配置。
- 社群媒體內容： 將圖像構想調整為直式、方形與橫式版位，適用於不同發布管道。
- 資訊圖表與編輯配圖： 創作結合視覺敘事、更易讀的文字與結構化版面的圖像概念。
- 產品概念視覺化： 在正式製作前探索包裝、生活情境與展示示意圖。
- 快速設計探索： 產生不同提示詞版本供創意審查，並透過高效率的 API 工作流程完善有潛力的創作方向。
注意： 提示詞與任何借助搜尋生成的內容均應符合 Google 的安全規範。
每啟用一個搜尋選項，每次生成都會收取固定費用；請參閱目前定價。
Nano Banana 2.1 與競品的比較分析
-
Nano Banana 2.1 與 Nano Banana 2： Nano Banana 2 仍是一款能力出色的高效率圖像模型。Nano Banana 2.1 在此基礎上提升了視覺品質、提示詞遵循能力與文字算繪效果，全景輸出也更乾淨，同時保留高效率的生成工作流程。
-
Nano Banana 2.1 與 Nano Banana Pro： Nano Banana Pro 專為要求極高的平面設計與精細創作任務而設計。對於需要出色視覺品質且頻繁生成圖像的團隊，Nano Banana 2.1 提供了更具成本效益的選擇。
-
Nano Banana 2.1 與 Nano Banana 2 Lite： Nano Banana 2 Lite 強調大規模製作中的最低延遲與成本。Nano Banana 2.1 更適合需要豐富細節、更強文字算繪能力及更細緻構圖的創作需求。
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Nano Banana 2.1 與 GPT Image： GPT Image 支援在 OpenAI 生態系中進行創意圖像生成與編輯。Nano Banana 2.1 則在 Flaq AI 上提供 Google 模型選項，支援選用網頁與圖片搜尋輔助，以及彈性的全景版面配置。
-
Nano Banana 2.1 與 FLUX.2： FLUX.2 支援正式製作所需的圖像生成與編輯，並可透過參考圖進行控制。Nano Banana 2.1 則為在 Flaq AI 上建立圖像工作流程的團隊帶來 Google 的提示詞理解能力與選用搜尋輔助創作功能。
直接在強大的 AI 工具中使用 Nano Banana 2.1 模型
在瀏覽器中探索多種 AI 創作工具，快速完成圖片與影片工作流程，然後透過 Flaq AI 的生產級模型 API 擴展成功想法。Flaq AI 為所有模型提供統一 API 層，讓你的工作流程更容易使用和擴展。
API 範例
提交範例
// 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',
prompt: 'A beautiful sunset over mountains',
width: 16,
height: 9,
resolution: '2k',
enable_web_search: true,
enable_image_search: false
})
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
輪詢範例
// 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));
}
提交範例
# 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',
'prompt': 'A beautiful sunset over mountains',
'width': 16,
'height': 9,
'resolution': '2k',
'enable_web_search': True,
'enable_image_search': False
}
)
result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']
輪詢範例
# 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)
提交範例
# 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",
"prompt": "A beautiful sunset over mountains",
"width": 16,
"height": 9,
"resolution": "2k",
"enable_web_search": true,
"enable_image_search": false
}'
輪詢範例
# 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"