google/nano-banana-2/reference-to-image

obraz-do-obrazu

Nano Banana 2 Reference-to-Image API by Google

google/nano-banana-2/reference-to-image

Reference-to-image

Google's advanced AI-powered video-to-image generation model, designed to generate high-quality static images from video clips combined with text instructions.

WEJŚCIE

Ładowanie konfiguracji parametrów...

WYJŚCIE

Bezczynny

Twoje wygenerowane obrazy pojawią się tutaj

Skonfiguruj ustawienia i kliknij Uruchom, aby rozpocząć

Każde uruchomienie będzie kosztować $0.08. Za $10 możesz uruchomić ten model około 125 razy.

Co możesz zrobić dalej:

Obraz do Wideo Obraz do Obrazu

Parametry

Przykład kodu
import requests
import time

# Step 1: Start image generation
generate_url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "google/nano-banana-2/reference-to-image",
    "prompt": "A beautiful landscape with mountains and lake",
    "width": 512,
    "height": 512,
    "steps": 20,
    "guidance_scale": 7.5,
}

generate_response = requests.post(generate_url, headers=headers, json=data)
generate_result = generate_response.json()
prediction_id = generate_result["data"]["id"]

# Step 2: Poll for result
poll_url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"

def check_status():
    while True:
        response = requests.get(poll_url, headers={"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"})
        result = response.json()

        if result["data"]["status"] == "completed":
            print("Generated image:", result["data"]["outputs"][0])
            return result["data"]["outputs"][0]
        elif result["data"]["status"] == "failed":
            raise Exception(result["data"]["error"] or "Generation failed")
        else:
            # Still processing, wait 2 seconds
            time.sleep(2)

image_url = check_status()

Instalacja

Zainstaluj wymagany pakiet dla swojego języka programowania.

pip install requests

Uwierzytelnianie

Wszystkie żądania API wymagają uwierzytelnienia za pomocą klucza API. Klucz API możesz uzyskać z panelu Atlas Cloud.

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

Nagłówki HTTP

import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

Chroń swój klucz API

Nigdy nie ujawniaj swojego klucza API w kodzie po stronie klienta ani w publicznych repozytoriach. Zamiast tego użyj zmiennych środowiskowych lub proxy backendowego.

Wyślij żądanie

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "your-model",
    "prompt": "A beautiful landscape"
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

Wyślij żądanie

Wyślij asynchroniczne żądanie generowania. API zwróci identyfikator predykcji, którego możesz użyć do sprawdzania statusu i pobierania wyniku.

POST/api/v1/model/generateImage

Treść żądania

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}

data = {
    "model": "google/nano-banana-2/reference-to-image",
    "input": {
        "prompt": "A beautiful landscape with mountains and lake"
    }
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()

print(f"Prediction ID: {result['id']}")
print(f"Status: {result['status']}")

Odpowiedź

{
  "id": "pred_abc123",
  "status": "processing",
  "model": "model-name",
  "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}

Sprawdź status

Odpytuj endpoint predykcji, aby sprawdzić bieżący status żądania.

GET/api/v1/model/prediction/{prediction_id}

Przykład odpytywania

import requests
import time

prediction_id = "pred_abc123"
url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }

while True:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    result = response.json()
    status = result["data"]["status"]
    print(f"Status: {status}")

    if status in ["completed", "succeeded"]:
        output_url = result["data"]["outputs"][0]
        print(f"Output URL: {output_url}")
        break
    elif status == "failed":
        print(f"Error: {result['data'].get('error', 'Unknown')}")
        break

    time.sleep(3)

Wartości statusu

processingŻądanie jest wciąż przetwarzane.

completedGenerowanie zakończone. Wyniki są dostępne.

succeededGenerowanie powiodło się. Wyniki są dostępne.

failedGenerowanie nie powiodło się. Sprawdź pole błędu.

Odpowiedź ukończona

{
  "data": {
    "id": "pred_abc123",
    "status": "completed",
    "outputs": [
      "https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.png"
    ],
    "metrics": {
      "predict_time": 8.3
    },
    "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
    "completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
  }
}

Prześlij pliki

Prześlij pliki do magazynu Atlas Cloud i uzyskaj URL, którego możesz użyć w swoich żądaniach API. Użyj multipart/form-data do przesyłania.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Przykład przesyłania

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/uploadMedia"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }

with open("image.png", "rb") as f:
    files = {"file": ("image.png", f, "image/png")}
    response = requests.post(url, headers=headers, files=files)

result = response.json()
download_url = result["data"]["download_url"]
print(f"File URL: {download_url}")

Odpowiedź

{
  "data": {
    "download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
    "file_name": "image.png",
    "content_type": "image/png",
    "size": 1024000
  }
}

Schema wejściowy

Następujące parametry są akceptowane w treści żądania.

Łącznie: 0Wymagane: 0Opcjonalne: 0

Brak dostępnych parametrów.

Przykładowa treść żądania

{
  "model": "google/nano-banana-2/reference-to-image"
}

Schema wyjściowy

API zwraca odpowiedź predykcji z URL-ami wygenerowanych wyników.

idstringrequired

Unique identifier for the prediction.

statusstringrequired

Current status of the prediction.

processingcompletedsucceededfailed

modelstringrequired

The model used for generation.

outputsarray[string]

Array of output URLs. Available when status is "completed".

errorstring

Error message if status is "failed".

metricsobject

Performance metrics.

predict_timenumber

Time taken for image generation in seconds.

created_atstringrequired

ISO 8601 timestamp when the prediction was created.

Format: date-time

completed_atstring

ISO 8601 timestamp when the prediction was completed.

Format: date-time

Przykładowa odpowiedź

{
  "id": "pred_abc123",
  "status": "completed",
  "model": "model-name",
  "outputs": [
    "https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.png"
  ],
  "metrics": {
    "predict_time": 8.3
  },
  "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
  "completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
}

Atlas Cloud Skills

Atlas Cloud Skills integruje ponad 300 modeli AI bezpośrednio z Twoim asystentem kodowania AI. Jedno polecenie do instalacji, a następnie używaj języka naturalnego do generowania obrazów, filmów i rozmów z LLM.

Obsługiwani klienci

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ obsługiwani klienci

Instalacja

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Skonfiguruj klucz API

Uzyskaj klucz API z panelu Atlas Cloud i ustaw go jako zmienną środowiskową.

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

Możliwości

Po zainstalowaniu możesz używać języka naturalnego w swoim asystencie AI, aby uzyskać dostęp do wszystkich modeli Atlas Cloud.

Generowanie obrazówGeneruj obrazy za pomocą modeli takich jak Nano Banana 2, Z-Image i inne.

Tworzenie wideoTwórz filmy z tekstu lub obrazów za pomocą Kling, Vidu, Veo itp.

Chat LLMRozmawiaj z Qwen, DeepSeek i innymi dużymi modelami językowymi.

Przesyłanie mediówPrześlij lokalne pliki do edycji obrazów i przepływów pracy obraz-do-wideo.

Dowiedz się więcej

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Serwer MCP

Serwer MCP Atlas Cloud łączy Twoje IDE z ponad 300 modelami AI za pośrednictwem Model Context Protocol. Działa z każdym klientem kompatybilnym z MCP.

Obsługiwani klienci

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ obsługiwani klienci

Instalacja

npx -y atlascloud-mcp

Konfiguracja

Dodaj następującą konfigurację do pliku ustawień MCP w swoim IDE.

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "atlascloud-mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Dostępne narzędzia

atlas_generate_imageGeneruj obrazy z promptów tekstowych.

atlas_generate_videoTwórz filmy z tekstu lub obrazów.

atlas_chatRozmawiaj z dużymi modelami językowymi.

atlas_list_modelsPrzeglądaj ponad 300 dostępnych modeli AI.

atlas_quick_generateTworzenie treści w jednym kroku z automatycznym wyborem modelu.

atlas_upload_mediaPrześlij lokalne pliki do przepływów pracy API.

Dowiedz się więcej

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

API Schema

Schema niedostępna

Brak dostępnych przykładów

Zaloguj się, aby wyświetlić historię zapytań

Musisz być zalogowany, aby uzyskać dostęp do historii zapytań modelu.

Zaloguj się

Generowanie obrazów nowej generacji

Rozdzielczość do 4K (poziomy 512px / 1K / 2K / 4K)
10+ proporcji obrazu, w tym 21:9, 1:4, 8:1 i więcej
Dokładne i czytelne renderowanie tekstu w obrazach
Jakość bliska Pro (~95%) z prędkością Flash

Inteligentna edycja i spójność

Spójność postaci dla maksymalnie 5 bohaterów w różnych scenach
Wierność obiektów — do 14 obiektów w jednym przepływie pracy
Precyzyjne edycje za pomocą języka naturalnego (usuwanie, zamiana, zmiana pozy)
Łączenie wielu obrazów i bezszwowa kompozycja

Co nowego w Nano Banana 2

3-5x szybciej niż Pro

Zbudowany na architekturze Gemini 3.1 Flash, Nano Banana 2 generuje standardowe obrazy w 4-8 sekund — w porównaniu z 10-20 sekundami dla Nano Banana Pro.

Grounding wyszukiwania obrazów

Wyróżniająca funkcja NB2 — może pobierać rzeczywiste obrazy referencyjne przez Google Search podczas generowania, znacznie poprawiając dokładność dla zabytków, znanych osób i logotypów marek.

Dokładne renderowanie tekstu

Generuj dokładny, czytelny tekst do makiet marketingowych, kartek okolicznościowych i treści zlokalizowanych. Możesz nawet tłumaczyć i lokalizować tekst wewnątrz obrazu.

Spójność wielu postaci

Utrzymuj wizualną spójność dla maksymalnie 5 postaci i 14 obiektów w różnych scenach — idealne do storyboardów, komiksów i kampanii marketingowych.

Text Rendering

Marketing Mockup with Text

Generate marketing visuals with accurate, legible text — one of NB2's standout improvements

Prompt

A minimalist coffee shop promotional poster with the text 'MORNING BREW — Fresh Roasted Daily' in elegant serif font, warm earth tones, steam rising from a ceramic cup, clean layout with plenty of whitespace

Character Consistency

Multi-Scene Character

Maintain character consistency across multiple scenes — supports up to 5 characters per workflow

Prompt

A young woman with short red hair and freckles, wearing a green jacket, standing in a rainy Tokyo street at night with neon reflections on wet pavement, cinematic lighting, photorealistic

Photo to Action Figure

Person to Action Figure

Transform people from photos into collectible action figures with custom packaging

Prompt

Transform the person in the photo into an action figure, styled after [CHARACTER_NAME] from [SOURCE / CONTEXT]. Next to the figure, display the accessories including [ITEM_1], [ITEM_2], and [ITEM_3]. On the top of the toy box, write "[BOX_LABEL_TOP]", and underneath it, "[BOX_LABEL_BOTTOM]". Place the box in a [BACKGROUND_SETTING] environment.

Search Grounding

Real-World Reference Generation

Leverage Image Search Grounding to generate accurate real-world subjects like landmarks and brands

Prompt

A photorealistic aerial view of the Eiffel Tower at golden hour, with the Seine River winding through Paris below, warm sunset light casting long shadows, high detail, 4K resolution

Product Photography

Product Design Render

Create professional product photography with precise control over lighting and composition

Prompt

A frosted glass perfume bottle with a marble cap on a white marble surface, soft studio lighting from the left, subtle reflections, minimalist luxury aesthetic, product photography style

Style Transfer

Artistic Style Transformation

Apply diverse artistic styles while maintaining subject integrity

Prompt

Transform this photo into Studio Ghibli animation style, keeping the same composition and subjects, lush watercolor backgrounds, soft diffused lighting, whimsical atmosphere

4K Output

Ultra High Resolution Scene

Generate detailed scenes at up to 4K resolution with rich textures

Prompt

A cozy Japanese ramen shop interior at night, steam rising from bowls, warm amber lighting, detailed wooden counter with various condiments, a chef working in the background, 4K, ultra detailed

Przypadki użycia

🎬

Storyboardy i komiksy

📸

Fotografia produktowa

📊

Makiety marketingowe

📱

Treści do mediów społecznościowych

🔤

Projektowanie nakładek tekstowych

👤

Projektowanie postaci

✨

Edycja i retusz zdjęć

🎨

Wizualne treści marki

Dlaczego warto wybrać Nano Banana 2?

⚡

Prędkość Flash

3-5x szybciej niż Nano Banana Pro ze standardowym czasem generowania 4-8 sekund

🎯

Jakość bliska Pro

Osiąga około 95% jakości obrazów Pro w większości scenariuszy

💰

Opłacalność

Mniej więcej połowa kosztu Nano Banana Pro — czyniąc wysokiej jakości generowanie obrazów AI bardziej dostępnym

Specyfikacja techniczna

Architektura:Gemini 3.1 Flash (GEMPIX2)

Obsługiwane rozdzielczości:Od 512px do 4K (poziomy 512px / 1K / 2K / 4K)

Proporcje obrazu:1:1, 4:3, 3:4, 2:3, 3:2, 16:9, 9:16, 1:4, 4:1, 8:1, 21:9

Spójność:Do 5 postaci + 14 obiektów na przepływ pracy

Bezpieczeństwo treści:Znak wodny SynthID, zgodność ze standardem C2PA

Dostęp do API:Gemini API, Vertex AI, AI Studio, Gemini CLI

Wypróbuj Nano Banana 2

Generowanie obrazów na poziomie Pro z prędkością Flash — twórz oszałamiające wizualizacje ze spójnością postaci, renderowaniem tekstu i obsługą rozdzielczości 4K.

✨Darmowe kredyty na start

⚡Natychmiastowy dostęp do API

🌐Bez konfiguracji

Google Nano Banana 2 Reference to Image

Nano Banana 2 Reference to Image (Gemini 3.1 Flash Image) is Google's advanced AI-powered video-to-image generation model, designed to generate high-quality static images from video clips combined with text instructions. Built on the same cutting-edge model as Nano Banana 2 Edit, it adds the ability to use video content as a rich reference source — extracting visual context, themes, and key frames to synthesize new images with precision and semantic awareness.

This model is ideal for creating thumbnails, posters, promotional artwork, and scene summaries by leveraging the visual richness of existing video content alongside natural language guidance.

Why Choose This?

Video as reference — Provide a video clip (HTTP URL or YouTube URL) and let the model extract its visual context to guide image generation.
Multi-image reference — Optionally upload up to 10 additional reference images to complement the video input for complex compositions.
Natural language control — Describe exactly what you want with a text prompt; the model understands context, themes, and relationships from both the video and text.
Thinking levels — Choose how much internal reasoning the model applies — higher thinking levels improve quality on complex tasks.
Media resolution control — Balance detail and token usage for input video frames with LOW, MEDIUM, or HIGH media resolution modes.
Web & image search grounding — Optionally enable real-time web or image search to enrich generation with current information.
Multi-resolution output — Generate at 1K, 2K, or 4K resolution.
Flexible aspect ratios — Multiple options including 1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, and 21:9.
Format choice — Export in PNG or JPEG format.

How It Works

The model analyzes your video clip by sampling frames at the specified FPS rate, then interprets the visual content within its multimodal context window. Combined with your text prompt and any additional reference images, it synthesizes a new image grounded in the video's themes, style, and key visual elements. This makes it especially powerful for creating content that is visually consistent with existing video assets.

Parameters

Core Inputs

Parameter	Required	Description
prompt	Yes	Text description of the desired output image
video_clips	Yes	Source video clip(s) for reference generation (max: 1, see below)
images	No	Additional reference images (max: 10, click "+ Add Item" to add more)

Video Clip Fields

Field	Required	Description
url	Yes	URL of the source video clip. Supports HTTP URL or YouTube video URL. HTTP video is limited to 15MB.
start	Yes	Start time in seconds for trimming the video clip (min: 0)
ends	Yes	End time in seconds for trimming the video clip. Set 0 to use the whole video.
fps	Yes	Frame sampling rate (FPS) of the video clip. Range: 0–24. Lower values reduce token usage.

Output Options

Parameter	Required	Description
aspect_ratio	No	Aspect ratio: 1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9
resolution	No	Output resolution: 1k (default), 2k, 4k
output_format	No	Output format: png (default), jpeg

Advanced Options

Parameter	Required	Description
thinking_level	No	Reasoning depth: default, high, minimal. Higher levels improve quality on complex tasks but increase latency.
media_resolution	No	How input media frames are processed: default, low, medium, high. LOW reduces tokens per frame, allowing longer videos.
enable_web_search	No	If enabled, grounds generation with real-time web information.
enable_image_search	No	If enabled, grounds generation with real-time image search results.

How to Use

Provide a video clip — enter the video URL (HTTP or YouTube) and set start/end times and FPS sampling rate.
Write your prompt — describe the output image clearly (e.g., "Create a cinematic poster based on the key scenes in this video").
Add reference images (optional) — upload additional images to guide composition or style.
Choose aspect ratio (optional) — select a preset or leave empty for default.
Select resolution — choose 1K, 2K, or 4K based on your quality needs.
Choose output format — PNG for transparency support, JPEG for smaller file size.
Adjust advanced settings (optional) — set thinking level, media resolution, or enable search grounding.
Run — submit and download your generated image.

Pricing

The total cost is determined by the output image resolution multiplied by the number of output images, plus optional per-request fees for video clip input, web search, and image search grounding.

SKU Prices

SKU	Description	Unit Price
sku_1k	1K resolution output image	$0.08
sku_2k	2K resolution output image	$0.12
sku_4k	4K resolution output image	$0.16
sku_video_clip	Video clip input (per request)	$0.07
sku_web_search	Web search grounding (per request)	$0.014
sku_image_search	Image search grounding (per request)	$0.014

Pricing Formula

cost = (resolution == "2k" ? sku_2k : (resolution == "4k" ? sku_4k : sku_1k)) * images
     + (enable_web_search ? sku_web_search : 0)
     + (enable_image_search ? sku_image_search : 0)
     + (len(video_clips) > 0 ? sku_video_clip : 0)

Examples:

Resolution	Video Clip	Web Search	Image Search	Total Cost
1K	Yes	No	No	$0.08 +$ 0.07 = $0.15
2K	Yes	No	No	$0.12 +$ 0.07 = $0.19
4K	Yes	No	No	$0.16 +$ 0.07 = $0.23
1K	Yes	Yes	No	$0.08 +$ 0.07 + $0.014 = $ 0.164
1K	Yes	Yes	Yes	$0.08 +$ 0.07 + $0.014 +$ 0.014 = $0.178
1K	No	No	No	$0.08
2K	No	No	No	$0.12
4K	No	No	No	$0.16

The video clip fee ( $0.07), web search fee ($ 0.014), and image search fee ($0.014) are each charged once per request when the respective feature is enabled, regardless of content volume.

Best Use Cases

Video Thumbnail Generation — Automatically create compelling thumbnails that reflect the video's content and mood.
Promotional Posters — Generate movie-style or campaign posters grounded in actual video footage.
Scene Summarization Art — Create visual summaries or highlight artwork from long-form video content.
Brand Content Creation — Produce consistent image assets from brand video campaigns.
Educational Infographics — Transform instructional videos into static visual materials.
Social Media Assets — Generate platform-optimized images (vertical, square, landscape) from video content.

Pro Tips

Use low FPS (0.5–1) for long videos to keep token usage within limits while still capturing key frames.
Set precise start/end times to focus the model on the most relevant segment of your video.
Combine specific text prompts with the video input — vague prompts may produce generic results.
Add reference images alongside the video to guide composition style more precisely.
Use thinking_level: high for complex scene interpretations or when visual fidelity matters most.
Set media_resolution: low when analyzing long videos to allow more frames within the context window.
2K offers excellent quality at a reasonable price — only $0.04 more than 1K per image.
YouTube URLs are supported directly — no need to download and re-upload public videos.

Notes

Both prompt and video_clips are required fields.
Maximum video clips: 1 per request.
HTTP video URLs are limited to 15MB; use YouTube URLs for larger videos.
Maximum additional reference images: 10.
FPS range: 0–24. Higher FPS captures more frames but consumes more tokens.
The video clip fee ($0.07) is a flat per-request charge, not per frame or per second.
If aspect_ratio is not selected, the model uses a default ratio.
4K resolution costs 2× the standard 1K rate.
Ensure your content and prompts comply with Google's Safety Guidelines.

Nano Banana 2 Edit — Edit images using text prompts and reference images (no video input).
Nano Banana 2 Text-to-Image — Generate images from text prompts only.
Nano Banana Pro Edit — Pro tier editing with enhanced quality.
Nano Banana Pro Text-to-Image — Pro tier image generation.

Eksploruj Podobne Modele

Nano Banana 2 Reference to Image Developer

NEW

obraz-do-obrazu

DEV

Nano Banana 2 Reference to Image Developer

Google's advanced AI-powered video-to-image generation model, designed to generate high-quality static images from video clips combined with text instructions.

Nano Banana 2 Text-to-Image

Google's lightweight yet powerful AI image generation model, built for creators who need fast, high-quality visuals from simple text prompts.

Nano Banana 2 Edit

Google's advanced AI-powered image editing and generation model, designed to make visual transformation as intuitive as describing it in words.

Nano Banana Pro Text-to-image Ultra

Nano Banana Pro is the next-generation Nano Banana image model, delivering sharper detail, richer color control, and faster diffusion for production-ready visuals.

Nano Banana Pro Edit Ultra

Nano Banana Pro Edit is an image editing tool built on the Nano Banana model family, designed for precise, AI-powered visual adjustments.

Nano Banana Pro Text-to-image

Nano Banana Pro is the next-generation Nano Banana image model, delivering sharper detail, richer color control, and faster diffusion for production-ready visuals.

Nano Banana Pro Edit

Nano Banana Pro Edit is an image editing tool built on the Nano Banana model family, designed for precise, AI-powered visual adjustments.

Nano Banana Text-to-image

Google's state-of-the-art image generation and editing model.

Nano Banana Edit

Google's state-of-the-art image generation and editing model.

Imagen3

Google's highest quality text-to-image model, capable of generating images with detail, rich lighting and beauty.

Image3 Fast

Google's highest quality text-to-image model, capable of generating images with detail, rich lighting and beauty.

Imagen4 Fast

Google's Imagen 4 flagship model.

Imagen4 Ultra

Google’s highest quality image generation model.

Imagen4

Google's Imagen 4 flagship model.

Openai GPT Image 2 Text-to-Image

GPT Image 2 text to image is OpenAI's fast, cost-efficient text-to-image generator powered by GPT-5 guidance. Create photorealistic shots, product renders, concept art, and stylized graphics from natural-language prompts (optionally conditioned with an image). Supports custom aspect ratios, seeds, negative prompts, hex color hints, and style presets. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.

Openai GPT Image 2 Edit

GPT Image 2 Edit is OpenAI's image model for precise, natural-language edits. Add/remove objects, swap backgrounds, retouch faces, adjust colors/lighting, edit text/graphics, crop/resize, and apply hex color control. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.

From

$0.01/OBRAZ

Jedno API do całej multimedialnej AI.

Przeglądaj wszystkie modele

Nano Banana 2 Reference-to-Image API by Google

WEJŚCIE

WYJŚCIE

Parametry

Przykład kodu

Instalacja

Uwierzytelnianie

Nagłówki HTTP

Wyślij żądanie

Wyślij żądanie

Treść żądania

Odpowiedź

Sprawdź status

Przykład odpytywania

Wartości statusu

Odpowiedź ukończona

Prześlij pliki

Przykład przesyłania

Odpowiedź

Schema wejściowy

Przykładowa treść żądania

Schema wyjściowy

Przykładowa odpowiedź

Atlas Cloud Skills

Obsługiwani klienci

Instalacja

Skonfiguruj klucz API

Możliwości

Serwer MCP

Obsługiwani klienci

Instalacja

Konfiguracja

Dostępne narzędzia

API Schema

Zaloguj się, aby wyświetlić historię zapytań

Co nowego w Nano Banana 2

Prompt Examples & Templates

Marketing Mockup with Text

Multi-Scene Character

Person to Action Figure

Real-World Reference Generation

Product Design Render

Artistic Style Transformation

Ultra High Resolution Scene

Przypadki użycia

Dlaczego warto wybrać Nano Banana 2?

Prędkość Flash

Jakość bliska Pro

Opłacalność

Specyfikacja techniczna

Wypróbuj Nano Banana 2

Google Nano Banana 2 Reference to Image

Why Choose This?

How It Works

Parameters

Core Inputs

Video Clip Fields

Output Options

Advanced Options

How to Use

Pricing

SKU Prices

Pricing Formula

Best Use Cases

Pro Tips

Notes

Related Models

Eksploruj Podobne Modele

Nano Banana 2 Reference to Image Developer

Nano Banana 2 Text-to-Image

Nano Banana 2 Edit

Nano Banana Pro Text-to-image Ultra

Nano Banana Pro Edit Ultra

Nano Banana Pro Text-to-image

Nano Banana Pro Edit

Nano Banana Text-to-image

Nano Banana Edit

Imagen3

Image3 Fast

Imagen4 Fast