
Văn bản thành hình ảnh
Tạo hình ảnh AI từ câu lệnh văn bản
Tinh chỉnh ảnh sản phẩm và hình ảnh chiến dịch với Google Nano Banana 2.1 Edit API. Kết hợp câu lệnh, ảnh tham chiếu và tìm kiếm tùy chọn để chỉnh sửa chính xác.
Thử ngay AI tạo ảnh
Nano Banana 2.1 Edit API đưa mô hình chỉnh sửa ảnh hiệu suất cao của Google đến với các nhà phát triển và đội ngũ sáng tạo trên Best Image AI. Biến đổi hình ảnh có sẵn bằng chỉ dẫn ngôn ngữ tự nhiên, kết hợp nhiều ảnh tham khảo và tạo ra kết quả hoàn thiện hơn với chi tiết, khả năng hiển thị chữ và tính nhất quán hình ảnh được cải thiện. Các tùy chỉnh linh hoạt về chất lượng và tỷ lệ khung hình giúp đội ngũ điều chỉnh tư liệu gốc cho nhiều nhu cầu sản xuất.
Lưu ý: Sử dụng những hình ảnh bạn có quyền chỉnh sửa và đảm bảo câu lệnh tuân thủ nguyên tắc an toàn của Google.
Ảnh tham khảo được tính phí từ ảnh đầu tiên; mỗi tùy chọn tìm kiếm được bật sẽ tính thêm một khoản phí cố định cho mỗi lần tạo, không phụ thuộc vào số lượng ảnh. Xem bảng giá hiện tại.
Nano Banana 2.1 Edit so với Nano Banana 2 Edit: Nano Banana 2 Edit hỗ trợ chỉnh sửa bằng câu lệnh và quy trình nhiều ảnh. Nano Banana 2.1 Edit phát triển trên nền tảng đó với độ trung thực hình ảnh, khả năng hiển thị chữ và tính nhất quán cao hơn trong các chỉnh sửa phức tạp hơn.
Nano Banana 2.1 Edit so với Nano Banana Pro: Nano Banana Pro hướng đến công việc đòi hỏi độ chính xác và thiết kế chuyên nghiệp phức tạp. Nano Banana 2.1 Edit cung cấp lựa chọn hiệu quả cho các đội ngũ cần chỉnh sửa chất lượng cao và liên tục tạo biến thể tư liệu.
Nano Banana 2.1 Edit so với Nano Banana 2 Lite: Nano Banana 2 Lite chú trọng tốc độ và chi phí thấp khi tạo và chỉnh sửa ảnh. Nano Banana 2.1 Edit phù hợp với yêu cầu sử dụng nhiều ảnh tham khảo, trong đó bố cục, kiểu chữ và chi tiết của chủ thể lặp lại có vai trò quan trọng hơn.
Nano Banana 2.1 Edit so với GPT Image: GPT Image hỗ trợ chỉnh sửa ảnh qua API của OpenAI. Nano Banana 2.1 Edit cung cấp quy trình dùng mô hình Google trên Best Image AI với nhiều ảnh tham khảo, lựa chọn tỷ lệ khung hình đa dạng và tùy chọn lấy căn cứ từ tìm kiếm.
Nano Banana 2.1 Edit so với FLUX.2: FLUX.2 cung cấp khả năng chỉnh sửa và bố cục ảnh dựa trên tham khảo. Nano Banana 2.1 Edit kết hợp định hướng từ nhiều ảnh với khả năng hiểu câu lệnh của Google và tùy chọn tìm kiếm web hoặc hình ảnh để cập nhật hình ảnh phù hợp với ngữ cảnh.
Khám phá nhiều công cụ sáng tạo AI cho quy trình hình ảnh và video nhanh ngay trong trình duyệt, sau đó mở rộng các ý tưởng thành công bằng API mô hình sẵn sàng cho sản xuất của Best Image AI. Best Image AI cung cấp một lớp API thống nhất cho mọi mô hình, giúp bạn dễ dàng sử dụng và mở rộng quy trình.

Tạo hình ảnh AI từ câu lệnh văn bản

Tạo hình ảnh AI từ hình ảnh và câu lệnh văn bản

Tạo video AI từ câu lệnh văn bản

Biến hình ảnh thành video AI

Tạo hình ảnh và video AI trong một không gian làm việc hợp nhất

Tạo video nhất quán từ phương tiện tham chiếu

Xây dựng quy trình hình ảnh và video AI trực quan trên canvas vô hạn
// 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)