nano-banana/pro/edit
Verwandeln Sie Skizzen mit Nano Banana Pro in präzise 2K-4K-Visuals mit intelligenter Korrektur und nahtloser kreativer Kontrolle.
Flux 2 LoRA Edit kombiniert ein erforderliches prompt- und ein erforderliches image_urls-Array mit optionalen LoRA-Adaptern. Es unterstützt bis zu drei Quellbilder und drei LoRAs sowie Einstellungen für die Prompt-Treue, Rückschlussschritte, Voreinstellungen für die Ausgabegröße, Seed und Format.
| Parameter | Erforderlich | Standard / Grenzwerte | Was es steuert |
|---|---|---|---|
prompt | Ja | Beispiel-Prompt | Gewünschte Bearbeitung, Betreff oder Stil. |
image_urls | Ja | 0–3 Einträge | Quellbilder. Das Feld ist erforderlich, auch wenn sein Array möglicherweise leer ist. |
loras | Nein | 0–3 Einträge | LoRA-Adapter; Jeder Eintrag kann path und scale enthalten. |
guidance_scale | Nein | Standard 2.5; 0–20 | Stärke, der Prompt zu folgen. |
num_inference_steps | Nein | Standard 28; 4–50 | Anzahl der Inferenzschritte. |
image_size | Nein | Standard square_hd | Genaue Werte: square_hd, square, portrait_4_3, portrait_16_9, landscape_4_3, landscape_16_9. |
seed | Nein | Standard null | Nullable Integer Seed; es ist kein Minimum oder Maximum dokumentiert. |
output_format | Nein | Standard png | Genaue Werte: jpeg, png, webp. |
Jeder Eintrag in loras kann Folgendes enthalten:
path: eine LoRA-Gewichtungs-URL oder eine Hugging Face-Repository-ID im owner/repo-Format.scale: ein Wert von 0 bis 4, mit einem Standardwert von 1.Es gibt kein separates lora_scale-Feld; Die Skala gehört in jeden loras-Eintrag.
image_urls hinzu und beschreiben Sie das beabsichtigte Ergebnis in prompt.path und beginnen Sie in der Nähe des Standardwerts scale von 1.guidance_scale und num_inference_steps und passen Sie dann jeweils eine Einstellung an.image_size-Voreinstellungen; Das Schema stellt kein Custom-, Breiten- oder Höhenfeld bereit.seed für Vergleiche fest und wählen Sie output_format als jpeg, png oder webp aus.image_urls ist ein Pflichtfeld, auch wenn das Array leer sein darf.Verwandeln Sie Skizzen mit Nano Banana Pro in präzise 2K-4K-Visuals mit intelligenter Korrektur und nahtloser kreativer Kontrolle.
Wandelt Bilder in bearbeitbare RGBA-Ebenen um, um eine präzise Objektisolierung und nahtlose Designkontrolle zu ermöglichen.
Bearbeiten Sie ein Quellbild per Textanweisung – mit optionalem negativem Prompt, Seed, Denk- und Reflexionsmodus sowie JPEG- oder PNG-Ausgabe.
Präzise Text-zu-Bild-Erstellung für kreative Profis & Entwickler
Bearbeiten Sie ein erforderliches Referenzbild über eine erforderliche Eingabeaufforderung. Anfrage 1–4 führt zu PNG, JPEG oder WebP und gibt optional Medien als Daten-URI mit `sync_mode` zurück.
Markengerechte Visuals mit präzisem Text und Logos im Bild erzeugen.
Es handelt sich um eine Bildbearbeitungsseite, die die erforderlichen Felder prompt und image_urls mit optionalen LoRA-Adaptern kombiniert. Es unterstützt Einstellungen für Guidance-Skala, Inferenzschritte und Größenvorgabe, Seed und Ausgabeformat.
Das Schema enthält keine Angaben zu kommerziellen Bedingungen. Überprüfen Sie die aktuelle Flux 2-Basismodelllizenz, die Lizenz für jedes über loras geladene LoRA, die Bedingungen von RunComfy und die mit der Quelle und dem generierten Inhalt verbundenen Rechte.
image_urls akzeptiert 0–3 Elemente und ist immer noch ein Pflichtfeld. loras ist optional und akzeptiert 0–3 Einträge. Jeder LoRA-Eintrag kann path und einen scale von 0 bis 4 angeben.
guidance_scale reicht von 0 bis 20 mit Standardwert 2.5; num_inference_steps reicht von 4 bis 50 mit Standardwert 28; seed ist eine Ganzzahl, die NULL-Werte zulässt; und output_format unterstützt jpeg, png und webp.
Öffnen Sie nach dem Testen der dokumentierten Felder die Flux 2 LoRA Edit API und verwenden Sie dieselben Anforderungsparameter. Befolgen Sie die aktuelle API-Dokumentation für Authentifizierung, Anforderungsstatus, Ratenbeschränkungen, Abrechnung und Ausgabeverarbeitung.
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