กำลังโหลด...

Google/nano-banana-pro-edit

การแก้ไขภาพที่แม่นยำขับเคลื่อนโดย Google Gemini 3.0 Pro API พร้อมเอาต์พุต 2K/4K แบบเนทีฟ มอบการแก้ไขเฉพาะจุดที่เชื่อถือได้และความเสถียรสูงในต้นทุนต่อคำขอที่ประหยัด

Image to ImageMulti-Image

โมเดล Nano Banana Pro ที่เกี่ยวข้อง

nano-banana-protext-to-image

nano-banana-pro-editimage-to-image

ลองใช้ AI Image Generator ได้เลยตอนนี้

README

API Nano Banana Pro Edit ที่รวดเร็วและคุ้มค่า (การผสานการแก้ไขภาพ Gemini 3.0 Pro)

API Google Nano Banana Pro Edit (ขับเคลื่อนโดยโมเดล Gemini 3.0 Pro Image) มอบการแก้ไขภาพ AI ระดับโปรดักชันที่คุ้มค่าสำหรับนักพัฒนาและทีมครีเอทีฟ Gemini image editing API integration ระดับพรีเมียมนี้ช่วยให้คุณแปลงภาพที่มีอยู่เป็นผลลัพธ์ความละเอียดสูงสูงสุด 4K ผ่านคำสั่งภาษาธรรมชาติ โมเดล Gemini ให้ semantic reasoning สำหรับการแก้ไขที่ซับซ้อน ขณะที่ API ให้การผสานที่เสถียรสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ปรับขนาดได้บน Best Image AI.

การแก้ไขภาพความเที่ยงตรงสูงสูงสุด 4K: สร้างภาพ 4K ที่แก้ไขแล้วคมชัดพร้อมใช้ production มีรายละเอียดละเอียด พื้นผิวสมจริง และขอบสะอาด ผ่าน Gemini image editing API integration.
การแก้ไขภาพเชิง Semantic แบบ Context-Aware: แก้ไขภาพด้วย natural-language prompts พร้อมรักษาความสัมพันธ์ของวัตถุ ตรรกะแสง และความสอดคล้องของฉากโดยใช้โมเดล Gemini 3.0 Pro Image.
การแก้ไขตัวอักษรบนภาพหลายภาษา: เพิ่ม แทนที่ และปรับปรุงข้อความบนภาพในหลายภาษา พร้อมความชัดของฟอนต์ที่ดีขึ้นและการเรนเดอร์ที่คำนึงถึงการแปล.
Professional Camera-Style API Controls: ปรับมุมมองเลนส์ โฟกัส ระยะชัดลึก (bokeh) และ color grading สำหรับการกำกับภาพขั้นสูงใน API-based editing pipelines.
ความยืดหยุ่นของอัตราส่วนภาพครบถ้วน: API รองรับเอาต์พุต 1:1, 4:3, 16:9, 21:9 และ 9:16 เหมาะกับโฆษณา โซเชียลมีเดีย หน้าสินค้า และเลย์เอาต์แบบ cinematic.
การเรนเดอร์ตัวละครและแบรนด์ที่สม่ำเสมอ: รักษาความสอดคล้องของตัวตน องค์ประกอบแบรนด์ และสไตล์ภาพในภาพที่แก้ไขหลายรายการ.

Nano Banana Pro Edit vs. FLUX.1 [dev]
FLUX.1 [dev] มุ่งเน้นเวิร์กโฟลว์ generation เชิงเทคนิคที่มีรายละเอียดมาก API Nano Banana Pro Edit เน้นการแก้ไขเชิง semantic ที่ขับเคลื่อนด้วยคำสั่งและ layout-aware changes ทำให้แข็งแรงกว่าสำหรับสถานการณ์แก้ไข production ในทางปฏิบัติ.
Nano Banana Pro Edit vs. GPT-Image-1 (OpenAI)
GPT-Image-1 เป็นโมเดลภาพเชิงครีเอทีฟที่กว้างและมีช่วงสไตล์หลากหลาย API Nano Banana Pro Edit ถูกปรับให้เหมาะกับการแก้ไขแบบเจาะจง การจัดการตัวอักษรหลายภาษา และการควบคุมผลลัพธ์ที่คาดการณ์ได้สำหรับทีมมืออาชีพ.
Nano Banana Pro Edit vs. Original Nano Banana
Original Nano Banana ถูกปรับสำหรับการ iterate ที่รวดเร็วและเบา Nano Banana Pro Edit ให้ความสำคัญกับการแก้ไขคุณภาพพรีเมียม พร้อม reasoning ที่ดีขึ้น การเรนเดอร์ข้อความที่คมกว่า และความสม่ำเสมอที่แข็งแรงขึ้นในการแก้ไขหลายขั้นตอน.
Nano Banana Pro Edit vs. Seedream
Seedream แข็งแรงด้านการสร้างภาพที่ stylized และรวดเร็ว Nano Banana Pro Edit ถูกปรับสำหรับ typography ที่เชื่อถือได้ การแก้ไขแบบ photorealistic และองค์ประกอบ mixed-media ที่ควบคุมได้ใน production pipelines.
Nano Banana Pro Edit vs. Qwen Image 2509
Qwen Image ทำงานได้ดีในบริบท open-source และ document-style API Nano Banana Pro Edit แตกต่างด้วยคุณภาพการแก้ไขความเที่ยงตรงสูงถึง 4K และ design control หลายภาษาที่แข็งแรงสำหรับงานคอนเทนต์ระดับโลก.

ตัวอย่าง API

ตัวอย่างการส่งคำขอ

// Step 1: Submit generation request
// width and height must be aspect-ratio integers such as 16 and 9,
// not pixel dimensions like 768 and 1280.
// Currently all width/height values are passed as ratio integers,
// and the backend does not support custom pixel dimensions for these fields.
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-pro-edit',
    prompt: 'Transform this image into a watercolor painting style',
    width: 16, // Aspect-ratio value, not pixel width
    height: 9, // Aspect-ratio value, not pixel height
    resolution: '2k', // Supported values: '1k', '2k', '4k'
    image_url_list: [
      'https://example.com/image1.jpg',
      'https://example.com/image2.jpg'
    ]
  })
});

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-pro-edit',
        'prompt': 'Transform this image into a watercolor painting style',
        'width': 16,  # Aspect-ratio value, not pixel width
        'height': 9,  # Aspect-ratio value, not pixel height
        'resolution': '2k',  # Supported values: '1k', '2k', '4k'
        'image_url_list': [
            'https://example.com/image1.jpg',
            'https://example.com/image2.jpg'
        ]
    }
)

result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']

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-pro-edit",
    "prompt": "Transform this image into a watercolor painting style",
    "width": 16,
    "height": 9,
    "resolution": "2k",
    "image_url_list": [
      "https://example.com/image1.jpg",
      "https://example.com/image2.jpg"
    ]
  }'

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"

ตัวอย่างการดึงสถานะ

# 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 Pro ที่เกี่ยวข้อง

API Nano Banana Pro Edit ที่รวดเร็วและคุ้มค่า (การผสานการแก้ไขภาพ Gemini 3.0 Pro)

ฟีเจอร์หลักของ API Nano Banana Pro Edit

วิธีใช้ API Nano Banana Pro Edit สำหรับการแก้ไขภาพ 4K ระดับมืออาชีพบน Best Image AI

กรณีใช้งานที่เหมาะที่สุดสำหรับ API Nano Banana Pro Edit Integration

Nano Banana Pro Edit เทียบกับคู่แข่ง: การวิเคราะห์เปรียบเทียบ

ตัวอย่าง API

ตัวอย่างการส่งคำขอ

ตัวอย่างการดึงสถานะ

ตัวอย่างการส่งคำขอ

ตัวอย่างการส่งคำขอ

ตัวอย่างการดึงสถานะ

ตัวอย่างการดึงสถานะ

บทความเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Nano Banana Pro Edit

โมเดล Nano Banana Pro ที่เกี่ยวข้อง

โมเดลที่เกี่ยวข้อง

API Nano Banana Pro Edit ที่รวดเร็วและคุ้มค่า (การผสานการแก้ไขภาพ Gemini 3.0 Pro)

ฟีเจอร์หลักของ API Nano Banana Pro Edit

วิธีใช้ API Nano Banana Pro Edit สำหรับการแก้ไขภาพ 4K ระดับมืออาชีพบน Best Image AI

กรณีใช้งานที่เหมาะที่สุดสำหรับ API Nano Banana Pro Edit Integration

Nano Banana Pro Edit เทียบกับคู่แข่ง: การวิเคราะห์เปรียบเทียบ

ตัวอย่าง API

ตัวอย่างการส่งคำขอ

ตัวอย่างการดึงสถานะ

ตัวอย่างการส่งคำขอ

ตัวอย่างการส่งคำขอ

ตัวอย่างการดึงสถานะ

ตัวอย่างการดึงสถานะ

บทความเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Nano Banana Pro Edit