
Văn bản thành hình ảnh
Tạo hình ảnh AI từ prompt văn bản
Chỉnh sửa ảnh nhanh và ổn định với Google Gemini 3.1 Flash API. Lý tưởng cho các ứng dụng thời gian thực yêu cầu độ tin cậy và điểm vào API chi phí thấp. Được thiết kế cho thử nghiệm miễn phí và workflow API ổn định.
Thử ngay AI tạo ảnh
| Tham số | Giá | Giá gốc | Giảm giá |
|---|
API Nano Banana 2 Edit của Google (được hỗ trợ bởi mô hình Gemini 3.1 Flash Image) mang lại khả năng chỉnh sửa ảnh AI cấp sản xuất, tiết kiệm chi phí cho các nhà phát triển và nhóm sáng tạo. Tích hợp API chỉnh sửa ảnh Gemini giá cả phải chăng này giúp bạn chuyển đổi hình ảnh hiện có thành đầu ra chuyên nghiệp thông qua hướng dẫn ngôn ngữ tự nhiên. Mô hình Gemini cung cấp khả năng suy luận ngữ nghĩa cho các chỉnh sửa phức tạp, trong khi API cung cấp tích hợp ổn định cho quy trình làm việc có thể mở rộng trên Flaq AI.
Lưu Ý Vui lòng đảm bảo các prompt của bạn tuân thủ Hướng Dẫn An Toàn của Google. Nếu xảy ra lỗi, hãy xem xét prompt của bạn để tìm nội dung bị hạn chế, điều chỉnh nó và thử lại.
Khám phá nhiều công cụ tạo AI cho quy trình hình ảnh và video nhanh ngay trong trình duyệt, rồi mở rộng các ý tưởng thành công bằng API model sẵn sàng cho sản xuất của Flaq AI. Flaq AI cung cấp một lớp API thống nhất cho tất cả model, giúp dễ dàng sử dụng và mở rộng quy trình của bạn.

Tạo hình ảnh AI từ prompt văn bản

Tạo hình ảnh AI từ hình ảnh và prompt văn bản

Tạo video AI từ prompt văn bản

Biến hình ảnh thành video AI

Tạo hình ảnh và video AI trong một không gian làm việc hợp nhất

Tạo video nhất quán từ nội dung đa phương tiện tham chiếu

Xây dựng quy trình hình ảnh và video AI trực quan trên canvas vô hạn
// 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-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'
})
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
// 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));
}
# 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-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'
}
)
result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']
# 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)
# 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-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"
}'
# 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"