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nano-banana-2-edit
Google Gemini 3.1 Flash 快速稳定的图像编辑 API,编辑响应迅速,轻松承载高并发调用。API 调用成本极低,服务稳定可靠,专为背景替换、色彩调整等轻量级编辑需求打造。非常适合需要可靠性和极低成本 API 入口的实时应用、用户交互式编辑工具和高频编辑场景。灵活扩展,高效降本,全面助力高频内容创新,满足多层次企业需求。
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Nano Banana 2 Edit 价格
| 参数 | 价格 | 原价 | 折扣 |
|---|
示例
README
快速且经济实惠的 Nano Banana 2 Edit API(Gemini 3.1 Flash 图像编辑集成)
Google Nano Banana 2 Edit API(由 Gemini 3.1 Flash Image 模型驱动)为开发者和创意团队提供经济高效、生产级的 AI 图像编辑能力。这个经济实惠的 Gemini 图像编辑 API 集成帮助您通过自然语言指令将现有视觉内容转换为专业输出。Gemini 模型为复杂编辑提供语义推理能力,而 API 则为 Flaq AI 上的可扩展工作流提供稳定集成。
Nano Banana 2 Edit API 的主要特性
- 高保真图像编辑: 通过经济实惠的 Gemini 图像编辑 API 集成,生成具有精细细节、逼真纹理和清晰边缘的清晰、生产就绪的编辑图像。
- 闪电般的图像处理速度: 使用 Gemini 3.1 Flash Image 模型以超快速度编辑图像,同时保持专业质量,实现快速迭代和即时创意调整,满足时间敏感的工作流需求。
- 上下文感知的语义图像编辑: 使用自然语言提示编辑图像,同时利用 Gemini 模型的高级理解能力保持对象关系、光照逻辑和场景连贯性。
- 专业相机风格的 API 控制: 在基于 API 的编辑管道中调整镜头透视、焦点、景深(散景)和色彩分级,实现高级视觉指导。
- 完整的宽高比灵活性: API 支持 1:1、4:3、16:9、21:9 和 9:16 输出,适用于广告、社交媒体、产品页面和电影布局。
- 一致的角色和品牌渲染: 通过经济高效的 API 集成,在多个编辑图像中保持身份一致性、品牌元素和视觉风格。
如何在 Flaq AI 上使用 Nano Banana 2 Edit API 进行专业图像编辑
- 输入: 现有图像(JPEG/PNG)加上自然语言编辑提示
- 输出: 通过 Nano Banana 2 Edit API 集成生成的高分辨率编辑图像(JPEG/PNG)
- 尺寸: 支持 11 种格式,包括 16:9、9:16、1:1、3:2、2:3、4:3、3:4、4:5、5:4、21:9 和 9:21
- 功能: 由 Gemini Flash Image 模型驱动的基于提示的编辑、风格迁移、智能重新打光、背景替换和对象级操作
Nano Banana 2 Edit API 集成的最佳使用场景
- 营销和品牌推广: 通过高质量的 AI 图像编辑 API 工作流快速本地化和更新营销创意。
- 产品摄影优化: 使用经济实惠的 API 集成更新背景、光照和构图,无需完全重新拍摄即可获得目录级产品视觉效果。
- 社交媒体内容制作: 通过经济高效的 Gemini API 编辑和创建大量图像变体,保持一致的风格和品牌一致性,用于多平台发布。
- 专业设计迭代: 通过受控的语义图像编辑加速创意和设计团队的概念优化。
注意 请确保您的提示符合 Google 的安全指南。如果发生错误,请检查您的提示是否包含受限内容,调整后重试。
Nano Banana 2 Edit 与竞品对比分析
- Nano Banana 2 Edit vs. FLUX.1 [dev] FLUX.1 [dev] 专注于细节密集的技术生成工作流。Nano Banana 2 Edit API 强调语义化、指令驱动的编辑和布局感知的更改,通过经济实惠的 Gemini 集成使其在实际生产编辑场景中更具优势。
- Nano Banana 2 Edit vs. GPT-Image-1 (OpenAI) GPT-Image-1 是一个具有广泛风格范围的通用创意图像模型。Nano Banana 2 Edit API 通过经济高效的 API 集成,针对目标编辑、快速处理速度和可预测的输出控制进行了优化,适合专业团队使用。
- Nano Banana 2 Edit vs. 原始 Nano Banana 原始 Nano Banana 针对快速、轻量级迭代进行了优化。Nano Banana 2 Edit 使用 Gemini Flash 模型优先考虑闪电般的编辑速度,具有更好的推理能力、更清晰的渲染效果以及在复杂多步骤编辑中更强的一致性。
- Nano Banana 2 Edit vs. Seedream Seedream 在风格化、快速视觉生成方面表现出色。Nano Banana 2 Edit API 针对可靠的编辑、照片级真实感优化和生产管道中的受控构图进行了调优,价格经济实惠。
- Nano Banana 2 Edit vs. Qwen Image 2509 Qwen Image 在开源和文档风格场景中表现良好。Nano Banana 2 Edit API 通过 Gemini API 集成,以高保真编辑质量和强大的设计控制能力在全球内容运营中脱颖而出。
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-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;
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-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']
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-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"
}'
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"







