กำลังโหลด...

Google/nano-banana-2.1-edit

ปรับแต่งภาพสินค้าและภาพแคมเปญด้วย Google Nano Banana 2.1 Edit API ผสานพรอมต์ ภาพอ้างอิง และตัวเลือกการค้นหาเพื่อแก้ไขภาพอย่างแม่นยำ

Image to ImageMulti-Image

โมเดล Nano Banana 2.1 ที่เกี่ยวข้อง

nano-banana-2.1text-to-image

nano-banana-2.1-editimage-to-image

เอกสาร

ลองใช้ AI Image Generator ได้เลยตอนนี้

ตัวอย่าง

README

Nano Banana 2.1 Edit API ที่รวดเร็วและคุ้มค่า (แก้ไขภาพด้วย AI ของ Google)

Nano Banana 2.1 Edit API นำโมเดลแก้ไขภาพประสิทธิภาพสูงของ Google มาให้เหล่านักพัฒนาและทีมครีเอทีฟใช้งานบน Best Image AI เปลี่ยนภาพที่มีอยู่ด้วยคำสั่งภาษาธรรมชาติ ผสานภาพอ้างอิงหลายภาพ และสร้างผลลัพธ์ที่ประณีตด้วยรายละเอียด การแสดงข้อความ และความสอดคล้องของภาพที่ดีขึ้น การควบคุมคุณภาพและอัตราส่วนภาพที่ยืดหยุ่นช่วยให้ทีมปรับสื่อต้นฉบับให้เหมาะกับความต้องการในการผลิตที่หลากหลาย

คุณสมบัติหลักของ Nano Banana 2.1 Edit API

แก้ไขภาพด้วยภาษาธรรมชาติ: อธิบายการเปลี่ยนแปลงที่ต้องการ แล้วใช้พรอมต์กำหนดการแก้ไขตัวแบบ พื้นหลัง แสง และองค์ประกอบ
รองรับภาพอ้างอิงหลายภาพ: รวมภาพต้นฉบับหลายภาพเพื่อกำหนดทิศทางของภาพใหม่ พร้อมรักษาตัวแบบและรายละเอียดการออกแบบที่สำคัญ
ความสอดคล้องของภาพที่ดีขึ้น: รักษาความสอดคล้องของตัวละคร วัตถุ และองค์ประกอบในฉากได้ดีขึ้นเมื่อมีคำขอแก้ไขที่ซับซ้อน
ข้อความและเลย์เอาต์ชัดเจนขึ้น: ปรับปรุงกราฟิกที่มีตัวอักษรหรือองค์ประกอบอินโฟกราฟิกด้วยความแม่นยำในการแสดงผลที่ดีขึ้น
คุณภาพผลลัพธ์ที่ยืดหยุ่น: เลือกความละเอียดได้หลายระดับสูงสุด 4K ตามรายละเอียดที่ต้องการในชิ้นงานสำเร็จ
อัตราส่วนภาพหลากหลาย: ปรับภาพให้เหมาะกับตำแหน่งเผยแพร่แบบสี่เหลี่ยมจัตุรัส แนวตั้ง แนวนอน และพาโนรามา
เลือกใช้ข้อมูลจากการค้นหาในการแก้ไขได้: นำบริบทจากการค้นหาเว็บหรือภาพมาใช้ในการแก้ไขเมื่อบรีฟภาพต้องการข้อมูลปัจจุบันหรือข้อมูลจากแหล่งอ้างอิง

Nano Banana 2.1 Edit เทียบกับ Nano Banana 2 Edit: Nano Banana 2 Edit รองรับการแก้ไขด้วยพรอมต์และเวิร์กโฟลว์หลายภาพ Nano Banana 2.1 Edit ต่อยอดจากพื้นฐานดังกล่าวด้วยความเที่ยงตรงของภาพ การแสดงข้อความ และความสอดคล้องที่ดีขึ้นในการแก้ไขที่ซับซ้อนกว่า
Nano Banana 2.1 Edit เทียบกับ Nano Banana Pro: Nano Banana Pro มุ่งเน้นงานที่ต้องการความแม่นยำและการออกแบบระดับมืออาชีพที่ซับซ้อน Nano Banana 2.1 Edit เป็นตัวเลือกที่มีประสิทธิภาพสำหรับทีมที่ต้องการงานแก้ไขคุณภาพสูงและสร้างชิ้นงานหลายรูปแบบอย่างต่อเนื่อง
Nano Banana 2.1 Edit เทียบกับ Nano Banana 2 Lite: Nano Banana 2 Lite เน้นความเร็วและต้นทุนต่ำในการสร้างและแก้ไขภาพ Nano Banana 2.1 Edit เหมาะกับบรีฟที่ใช้ภาพอ้างอิงจำนวนมาก ซึ่งให้ความสำคัญกับองค์ประกอบ ตัวอักษร และรายละเอียดของตัวแบบที่ปรากฏซ้ำมากกว่า
Nano Banana 2.1 Edit เทียบกับ GPT Image: GPT Image รองรับการแก้ไขภาพผ่าน API ของ OpenAI ส่วน Nano Banana 2.1 Edit ให้เวิร์กโฟลว์โมเดล Google บน Best Image AI ที่รองรับภาพอ้างอิงหลายภาพ มีอัตราส่วนภาพให้เลือกหลากหลาย และเลือกใช้ข้อมูลอ้างอิงจากการค้นหาได้
Nano Banana 2.1 Edit เทียบกับ FLUX.2: FLUX.2 ให้บริการแก้ไขและจัดองค์ประกอบภาพโดยใช้ภาพอ้างอิง Nano Banana 2.1 Edit ผสานการชี้นำจากหลายภาพเข้ากับความสามารถในการเข้าใจพรอมต์ของ Google และตัวเลือกการค้นหาเว็บหรือภาพ เพื่ออัปเดตภาพโดยคำนึงถึงบริบท

ราคา Nano Banana 2.1 Edit

พารามิเตอร์	ราคา	ราคาเดิม	ส่วนลด

ความละเอียด: 4k	$0.1282 ต่อ รูปภาพ	$0.1350 ต่อ รูปภาพ	95%
ความละเอียด: 2k	$0.0570 ต่อ รูปภาพ	$0.0600 ต่อ รูปภาพ	95%
ความละเอียด: 1k	$0.0380 ต่อ รูปภาพ	$0.0400 ต่อ รูปภาพ	95%
ตั้งแต่รูปภาพอ้างอิงลำดับที่ 1	$0.0019 ต่อ รูปภาพอ้างอิง	$0.0020 ต่อ รูปภาพอ้างอิง	95%
ค่าบริการเพิ่มสำหรับการค้นหาเว็บ (เมื่อเปิดใช้งาน)	$0.0133 ต่อ การสร้าง	$0.0140 ต่อ การสร้าง	95%
ค่าบริการเพิ่มสำหรับการค้นหารูปภาพ (เมื่อเปิดใช้งาน)	$0.0133 ต่อ การสร้าง	$0.0140 ต่อ การสร้าง	95%

ตัวอย่าง API

ตัวอย่างการส่งคำขอ

// 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;

ตัวอย่างการดึงสถานะ

// 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, ));
}

ตัวอย่างการส่งคำขอ

# 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']

ตัวอย่างการดึงสถานะ

ตัวอย่างการส่งคำขอ

# 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
  }'

ตัวอย่างการดึงสถานะ

# 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)

โมเดล Nano Banana 2.1 ที่เกี่ยวข้อง

ตัวอย่าง

Nano Banana 2.1 Edit API ที่รวดเร็วและคุ้มค่า (แก้ไขภาพด้วย AI ของ Google)

คุณสมบัติหลักของ Nano Banana 2.1 Edit API

วิธีใช้ Nano Banana 2.1 Edit API เพื่อแก้ไขภาพบน Best Image AI

กรณีใช้งานที่เหมาะกับการผสาน Nano Banana 2.1 Edit API

Nano Banana 2.1 Edit เทียบกับคู่แข่ง: การวิเคราะห์เปรียบเทียบ

ใช้โมเดล Nano Banana 2.1 Edit ได้โดยตรงในเครื่องมือ AI อันทรงพลัง

ข้อความเป็นรูปภาพ

รูปภาพเป็นรูปภาพ

ข้อความเป็นวิดีโอ

รูปภาพเป็นวิดีโอ

เครื่องมือสร้างสื่อ AI

สร้างวิดีโอจากสื่ออ้างอิง

แคนวาส AI

ราคา Nano Banana 2.1 Edit

ตัวอย่าง API

ตัวอย่างการส่งคำขอ

ตัวอย่างการดึงสถานะ

ตัวอย่างการส่งคำขอ

ตัวอย่างการดึงสถานะ

ตัวอย่างการส่งคำขอ

ตัวอย่างการดึงสถานะ

บทความเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Nano Banana 2.1 Edit

โมเดล Nano Banana 2.1 ที่เกี่ยวข้อง

ตัวอย่าง

โมเดลที่เกี่ยวข้อง

Nano Banana 2.1 Edit API ที่รวดเร็วและคุ้มค่า (แก้ไขภาพด้วย AI ของ Google)

คุณสมบัติหลักของ Nano Banana 2.1 Edit API

วิธีใช้ Nano Banana 2.1 Edit API เพื่อแก้ไขภาพบน Best Image AI

กรณีใช้งานที่เหมาะกับการผสาน Nano Banana 2.1 Edit API

Nano Banana 2.1 Edit เทียบกับคู่แข่ง: การวิเคราะห์เปรียบเทียบ

ใช้โมเดล Nano Banana 2.1 Edit ได้โดยตรงในเครื่องมือ AI อันทรงพลัง

ข้อความเป็นรูปภาพ

รูปภาพเป็นรูปภาพ

ข้อความเป็นวิดีโอ

รูปภาพเป็นวิดีโอ

เครื่องมือสร้างสื่อ AI

สร้างวิดีโอจากสื่ออ้างอิง

แคนวาส AI

ราคา Nano Banana 2.1 Edit

ตัวอย่าง API

ตัวอย่างการส่งคำขอ

ตัวอย่างการดึงสถานะ

ตัวอย่างการส่งคำขอ

ตัวอย่างการดึงสถานะ

ตัวอย่างการส่งคำขอ

ตัวอย่างการดึงสถานะ

บทความเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Nano Banana 2.1 Edit