文本转图像
从文本提示词创建 AI 图像
Google/nano-banana-2.1-edit
nano-banana-2.1-edit
使用 Google Nano Banana 2.1 Edit API，通过提示词和参考图片编辑图像。为产品视觉、广告和创意工作流提供稳定实惠的接入。支持多张参考图，引导产品素材修改与创意迭代。
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Nano Banana 2.1 Edit 价格
| 参数 | 价格 | 原价 | 折扣 |
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快速且经济实惠的 Nano Banana 2.1 Edit API（Google AI 图像编辑）
Nano Banana 2.1 Edit API 将 Google 的高效图像编辑模型引入 Flaq AI，为开发者和创意团队提供支持。通过自然语言指令改造现有视觉素材，结合多张参考图像，生成细节、文字渲染和视觉一致性均有所提升的精细结果。灵活的质量和宽高比控制，帮助团队调整源素材，满足多种生产需求。
Nano Banana 2.1 Edit API 的核心功能
- 自然语言图像编辑： 描述所需改动，通过提示词引导对主体、背景、光照和构图的编辑。
- 多图参考支持： 结合多张源图像来引导新视觉内容的生成，同时保留重要主体和设计细节。
- 更好的视觉一致性： 在复杂的编辑请求中，让角色、物体和场景元素保持更高的一致性。
- 更清晰的文字与布局： 以更准确的渲染效果，优化包含文字排版或信息图元素的图像。
- 灵活的输出质量： 根据成品素材所需的细节程度，选择最高 4K 的多种分辨率。
- 多样的宽高比： 调整图像以适配方形、竖版、横版和全景展示场景。
- 可选的搜索辅助编辑： 当视觉创作需求涉及最新信息或参考资料时，可在编辑中引入网页搜索或图片搜索提供的上下文。
如何在 Flaq AI 上使用 Nano Banana 2.1 Edit API 编辑图像
- 输入： 一张或多张参考图像，以及描述所需改动的自然语言提示词。
- 输出： 按所选分辨率和宽高比编辑后的图像。
- 宽高比： 多种标准及全景格式，适用于广告、产品页面、编辑配图和社交内容。
- 能力： 提示词驱动的图像编辑、多图合成、主体与风格一致性、文字优化、可选的网页与图片搜索，以及灵活的质量控制。
Nano Banana 2.1 Edit API 集成的典型应用场景
- 营销素材适配： 根据新的信息、布局和展示场景调整现有创意素材，无需从零开始。
- 产品图更新： 调整参考产品周围的背景、光照和场景环境，用于产品目录或推广。
- 多图合成： 将多张图像中的主体和视觉元素融入协调的新构图。
- 品牌与角色变体： 优化一系列视觉素材，同时让反复出现的物体、角色和风格特征保持可辨识性。
- 编辑与社交内容焕新： 通过可重复执行的 API 工作流，更新图形、含文字的视觉素材，以及适配特定平台的裁剪版本。
注意： 请使用你有权编辑的图像，并确保提示词符合 Google 的安全准则。
参考图像从第一张起计费；每启用一个搜索选项，每次生成都会收取固定费用，与图像数量无关。请参阅当前定价。
Nano Banana 2.1 Edit 与竞品对比分析
-
Nano Banana 2.1 Edit 与 Nano Banana 2 Edit： Nano Banana 2 Edit 支持提示词驱动的编辑和多图工作流。Nano Banana 2.1 Edit 在此基础上，提升了更复杂编辑中的视觉保真度、文字渲染效果和一致性。
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Nano Banana 2.1 Edit 与 Nano Banana Pro： Nano Banana Pro 面向精细作业和复杂的专业设计。Nano Banana 2.1 Edit 为需要高质量编辑和反复生成素材变体的团队提供了高效选择。
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Nano Banana 2.1 Edit 与 Nano Banana 2 Lite： Nano Banana 2 Lite 专注于快速、低成本的生成与编辑。Nano Banana 2.1 Edit 则适合依赖多张参考图的创作需求，这类需求更重视构图、文字排版和反复出现的主体细节。
-
Nano Banana 2.1 Edit 与 GPT Image： GPT Image 通过 OpenAI 的 API 支持图像编辑。Nano Banana 2.1 Edit 则在 Flaq AI 上提供 Google 模型工作流，支持多张参考图、丰富的宽高比选择，以及可选的搜索辅助功能。
-
Nano Banana 2.1 Edit 与 FLUX.2： FLUX.2 提供参考图引导的图像编辑与构图。Nano Banana 2.1 Edit 将多图引导与 Google 的提示词理解能力相结合，并可选用网页或图片搜索，让视觉更新充分结合上下文信息。
直接在强大的 AI 工具中使用 Nano Banana 2.1 Edit 模型
在浏览器中探索多种 AI 创作工具，用于快速图像和视频工作流，然后通过 Flaq AI 可用于生产的模型 API 扩展成功创意。Flaq AI 为所有模型提供统一 API 层，让你的工作流更容易使用和扩展。
API 示例
提交示例
// 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-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;
轮询示例
// 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));
}
提交示例
# 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-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']
轮询示例
# 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)
提交示例
# 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-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
}'
轮询示例
# 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"