
텍스트로 이미지 생성
텍스트 프롬프트로 AI 이미지 생성
Google Nano Banana 2.1 Edit API로 제품 사진과 캠페인 비주얼을 다듬으세요. 프롬프트, 참조 이미지, 선택적인 검색을 결합하여 이미지를 정밀하게 편집할 수 있습니다.
AI 이미지 생성기를 지금 사용해보세요
Nano Banana 2.1 Edit API는 개발자와 크리에이티브 팀이 Best Image AI에서 Google의 고효율 이미지 편집 모델을 활용할 수 있도록 제공합니다. 자연어 지시로 기존 이미지를 변환하고, 여러 참조 이미지를 결합하며, 디테일과 텍스트 렌더링, 시각적 일관성이 향상된 완성도 높은 결과물을 제작할 수 있습니다. 유연한 품질 및 화면 비율 제어를 통해 다양한 제작 요구에 맞게 원본 소재를 조정할 수 있습니다.
참고: 편집 권한이 있는 이미지를 사용하고 프롬프트는 Google의 안전 가이드라인을 준수해야 합니다.
참조 이미지는 첫 번째 이미지부터 요금이 부과됩니다. 활성화한 검색 옵션마다 이미지 수와 관계없이 생성 건당 고정 요금이 추가됩니다. 현재 요금을 확인하세요.
Nano Banana 2.1 Edit과 Nano Banana 2 Edit 비교: Nano Banana 2 Edit은 프롬프트 기반 편집과 다중 이미지 워크플로를 지원합니다. Nano Banana 2.1 Edit은 이를 기반으로 더 복잡한 편집에서 시각적 충실도, 텍스트 렌더링, 일관성을 강화했습니다.
Nano Banana 2.1 Edit과 Nano Banana Pro 비교: Nano Banana Pro는 정밀 작업과 복잡한 전문 디자인을 대상으로 합니다. Nano Banana 2.1 Edit은 고품질 편집과 반복적인 소재 변형 제작이 필요한 팀에 효율적인 선택지를 제공합니다.
Nano Banana 2.1 Edit과 Nano Banana 2 Lite 비교: Nano Banana 2 Lite는 빠르고 저렴한 생성 및 편집에 중점을 둡니다. Nano Banana 2.1 Edit은 구도, 타이포그래피, 반복 등장하는 피사체의 디테일이 더 중요한 참조 자료 중심의 제작 요구에 적합합니다.
Nano Banana 2.1 Edit과 GPT Image 비교: GPT Image는 OpenAI API를 통한 이미지 편집을 지원합니다. Nano Banana 2.1 Edit은 Best Image AI에서 여러 참조 이미지, 폭넓은 화면 비율 선택, 선택적 검색 근거 활용을 갖춘 Google 모델 워크플로를 제공합니다.
Nano Banana 2.1 Edit과 FLUX.2 비교: FLUX.2는 참조 기반 이미지 편집과 합성을 제공합니다. Nano Banana 2.1 Edit은 다중 이미지 안내를 Google의 프롬프트 이해 능력 및 선택적 웹 또는 이미지 검색과 결합하여 맥락을 반영한 이미지 업데이트를 지원합니다.
브라우저에서 빠른 이미지 및 비디오 워크플로를 위한 여러 AI 창작 도구를 살펴본 다음, Best Image AI의 프로덕션용 모델 API로 성공적인 아이디어를 확장하세요. Best Image AI는 모든 모델을 위한 통합 API 계층을 제공하여 워크플로를 쉽게 사용하고 확장할 수 있도록 합니다.
// 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;
// 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[].);
;
}
(status === ) {
.(pollResultData..);
;
}
( (resolve, ));
}
# 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']
# 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
}'
# 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"
# 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)