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

Google's state-of-the-art image generation and editing model.
Mỗi lần chạy có giá 0.034. Với $10, bạn có thể chạy khoảng 294 lần.
Bạn có thể tiếp tục với:
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/edit",
"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()Cài đặt gói cần thiết cho ngôn ngữ lập trình của bạn.
pip install requestsTất cả các yêu cầu API đều cần xác thực thông qua khóa API. Bạn có thể lấy khóa API từ bảng điều khiển Atlas Cloud.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}Không bao giờ để lộ khóa API trong mã phía máy khách hoặc kho lưu trữ công khai. Thay vào đó, hãy sử dụng biến môi trường hoặc proxy phía máy chủ.
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())Gửi yêu cầu tạo nội dung bất đồng bộ. API trả về một ID dự đoán mà bạn có thể sử dụng để kiểm tra trạng thái và lấy kết quả.
/api/v1/model/generateImageimport 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/edit",
"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']}"){
"id": "pred_abc123",
"status": "processing",
"model": "model-name",
"created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}Truy vấn endpoint dự đoán để kiểm tra trạng thái hiện tại của yêu cầu.
/api/v1/model/prediction/{prediction_id}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)processingYêu cầu vẫn đang được xử lý.completedQuá trình tạo đã hoàn tất. Kết quả đầu ra đã sẵn sàng.succeededQuá trình tạo thành công. Kết quả đầu ra đã sẵn sàng.failedQuá trình tạo thất bại. Kiểm tra trường lỗi.{
"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"
}
}Tải tệp lên bộ nhớ Atlas Cloud và nhận URL mà bạn có thể sử dụng trong các yêu cầu API của mình. Sử dụng multipart/form-data để tải lên.
/api/v1/model/uploadMediaimport 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}"){
"data": {
"download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
"file_name": "image.png",
"content_type": "image/png",
"size": 1024000
}
}Các tham số sau được chấp nhận trong nội dung yêu cầu.
Không có tham số nào.
{
"model": "google/nano-banana/edit"
}API trả về phản hồi dự đoán với các URL đầu ra đã tạo.
{
"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 tích hợp hơn 300 mô hình AI trực tiếp vào trợ lý lập trình AI của bạn. Một lệnh để cài đặt, sau đó sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tạo hình ảnh, video và trò chuyện với LLM.
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsLấy khóa API từ bảng điều khiển Atlas Cloud và đặt nó làm biến môi trường.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"Sau khi cài đặt, bạn có thể sử dụng ngôn ngữ tự nhiên trong trợ lý AI để truy cập tất cả các mô hình Atlas Cloud.
Atlas Cloud MCP Server kết nối IDE của bạn với hơn 300 mô hình AI thông qua Model Context Protocol. Hoạt động với bất kỳ ứng dụng tương thích MCP nào.
npx -y atlascloud-mcpThêm cấu hình sau vào tệp cài đặt MCP của IDE.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}Schema không khả dụngBạn cần đăng nhập để truy cập lịch sử yêu cầu mô hình của mình.
Đăng nhậpÂm Thanh và Hình Ảnh, Tất Cả Trong Một Lần Quay
Mô hình AI đột phá của ByteDance tạo ra âm thanh và video đồng bộ hoàn hảo cùng lúc từ một quy trình thống nhất duy nhất. Trải nghiệm tạo nội dung nghe nhìn gốc thực sự với đồng bộ môi chính xác đến mili giây trên hơn 8 ngôn ngữ.
Explore curated prompt templates to unlock the full potential of Nano Banana AI. Click to copy any prompt and start creating immediately.

turn this photo into a character figure. Behind it, place a box with the character's image printed on it, and a computer showing the Blender modeling process on its screen. In front of the box, add a round plastic base with the character figure standing on it. set the scene indoors if possible

Generate a highly detailed photo of a girl cosplaying this illustration, at Comiket. Exactly replicate the same pose, body posture, hand gestures, facial expression, and camera framing as in the original illustration. Keep the same angle, perspective, and composition, without any deviation

Transform the 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. Visualize this in a highly realistic way with attention to fine details.

Transform the person in the photo into the style of a Funko Pop figure packaging box, presented in an isometric perspective. Label the packaging with the title 'ZHOGUE'. Inside the box, showcase the figure based on the person in the photo, accompanied by their essential items (such as cosmetics, bags, or others). Next to the box, also display the actual figure itself outside of the packaging, rendered in a realistic and lifelike style.

turn this illustration of a perfume into a realistic version, Frosted glass bottle with a marble cap

Transform the person from image 1 into a Q-version character design based on the face shape from image 2

convert this photo into a architecture model. Behind the model, there should be a cardboard box with an image of the architecture from the photo on it. There should also be a computer, with the content on the computer screen showing the Blender modeling process of the figurine. In front of the cardboard box, place a cardstock and put the architecture model from the photo I provided on it. I hope the PVC material can be clearly presented. It would be even better if the background is indoors.
Optimized for speed with generation times under 2 seconds for most tasks, making it perfect for real-time applications and rapid prototyping workflows.
Leveraging Google's advanced AI architecture to produce highly detailed, photorealistic images with accurate lighting, textures, and compositions.
Revolutionary 2D-to-3D conversion capabilities enabling creation of multiple viewpoints from a single image, opening new possibilities for content creation.
Tham gia cùng các nhà làm phim, nhà quảng cáo và người sáng tạo trên toàn thế giới đang cách mạng hóa việc tạo nội dung video với công nghệ đột phá của Seedance 1.5 Pro.
Nano-Banana Edit is Google’s advanced AI-powered image editing and generation model, designed to make visual transformation as intuitive as describing it in words. Built on Google’s cutting-edge computer vision and generative research, it combines precision, flexibility, and semantic awareness for professional-grade editing.
Try the New Version of Nano Banana!
Input: existing image + text prompt
Output: edited image (JPEG/PNG/WEBP)
Size: 1:1, 4:3, 16:9, 21:9, and so on.
Supports style transfer, relighting, background replacement, and object modification
Works with natural prompts like:
$0.0304 per image
Commercial use allowed
Please ensure your prompts comply with Google’s Safety Guidelines. If an error occurs, review your prompt for restricted content, adjust it, and try again.