



const main = async () => {
const response = await fetch('https://api.ai.cc/v1/images/generations', {
method: 'POST',
headers: {
Authorization: 'Bearer ',
'Content-Type': 'application/json',
},
body: JSON.stringify({
model: 'google/gemini-2.5-flash-image-edit',
prompt: 'Mona Lisa with glasses',
image_urls: [
'https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/e/ec/Mona_Lisa%2C_by_Leonardo_da_Vinci%2C_from_C2RMF_retouched.jpg/960px-Mona_Lisa%2C_by_Leonardo_da_Vinci%2C_from_C2RMF_retouched.jpg',
'https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/a/af/Glasses_black.jpg/960px-Glasses_black.jpg',
]
}),
}).then((res) => res.json());
console.log('Generation:', response);
};
main();
import requests
def main():
response = requests.post(
"https://api.ai.cc/v1/images/generations",
headers={
"Authorization": "Bearer ",
"Content-Type": "application/json",
},
json={
"prompt": "Mona Lisa with glasses",
"model": "google/gemini-2.5-flash-image-edit",
"image_urls": [
"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/e/ec/Mona_Lisa%2C_by_Leonardo_da_Vinci%2C_from_C2RMF_retouched.jpg/960px-Mona_Lisa%2C_by_Leonardo_da_Vinci%2C_from_C2RMF_retouched.jpg",
"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/a/af/Glasses_black.jpg/960px-Glasses_black.jpg",
]
},
)
response.raise_for_status()
data = response.json()
print("Generation:", data)
if __name__ == "__main__":
main()

Detalle del producto
Presentando Edición de imágenes Flash de Gemini 2.5, nombre en código Nano plátano, el modelo de IA de última generación de Google DeepMind desarrollado bajo la iniciativa Gemini 3. Esta herramienta avanzada revoluciona la generación y edición de imágenes, permitiendo a los usuarios realizar ediciones altamente precisas e impulsadas por el lenguaje natural Sin necesidad de enmascaramiento manual. Se integra a la perfección en los flujos de trabajo creativos, destacando en la fusión de múltiples imágenes para crear escenas cohesivas, manteniendo la coherencia de carácter y estilo, y produciendo Resultados fotorrealistas de alta calidad con inferencia ultrarrápida.
✓ Transforma tus imágenes: Este modelo permite a creadores y profesionales del marketing optimizar las tareas de manipulación de imágenes con transformaciones visuales detalladas y específicas. Simplemente use indicaciones descriptivas como "cambiar el fondo a un paisaje urbano de neón", "restaurar una foto descolorida" o "modificar el atuendo del personaje". Gemini 2.5 Flash Image Edit es ideal para aplicaciones como la mejora de fotografías de productos, la generación de contenido con IA para influencers, campañas en redes sociales, la posproducción de películas y videojuegos, y la visualización arquitectónica.

Inmediato: Un primer plano de un momento romántico abrazándose mientras nieva.
🔧 Especificaciones técnicas
- ✅ Fusión de múltiples imágenes: Permite la integración de objetos o restyling fusionando hasta tres imágenes en una sola composición.
- ✅ Identidades consistentes: Mantiene las identidades de personajes, objetos y estilos en múltiples imágenes y sesiones de edición, lo cual es vital para la marca y la coherencia narrativa.
- ✅ Edición conversacional: Admite transformaciones visuales específicas a través de comandos intuitivos en lenguaje natural (por ejemplo, desenfocar fondos, eliminar objetos, cambiar poses y colorear imágenes).
- ✅ Razonamiento visual avanzado: Incorpora conocimiento mundial integrado, lo que permite una comprensión de imágenes complejas más allá del mero fotorrealismo.
- ✅ Marca de agua SynthID: Incorpora marcas de agua digitales invisibles en las salidas para garantizar la transparencia y el uso responsable de la IA.
- ✅ Amplio soporte de entrada: Acepta entradas nativas en formatos PNG, JPEG y WEBP, con un tamaño de entrada de hasta 500 MB.
- ✅ Eficiencia optimizada: Diseñado para baja latencia y rentabilidad, lo que lo hace adecuado para edición interactiva en tiempo real y flujos de trabajo de creación rápida de prototipos.
🚀 Métricas de rendimiento
Edición de imágenes Flash de Gemini 2.5 Lidera la industria en excelencia equilibrada, combinando alta velocidad de inferencia con calidad de imagen superiorSupera constantemente a los modelos de la competencia en aspectos cruciales como la adherencia inmediata, el fotorrealismo y la consistencia de los personajes. Su eficiencia en el uso de memoria y el procesamiento acelera significativamente los flujos de trabajo, manteniendo una fidelidad de nivel profesional, lo que lo convierte en la opción preferida para las industrias creativas que exigen una edición rápida y precisa con un estilo consistente.

Comparación de métricas de rendimiento visualizadas
💰 Casos de uso clave
- ★ Mejora de la fotografía del producto: Consiga ajustes de escena complejos e imágenes detalladas de productos.
- ★ Contenido de influencers generado por IA: Cree elementos visuales con una identidad consistente y preservando la marca.
- ★ Campañas en redes sociales: Genere rápidamente contenido visual de alta calidad para campañas dinámicas.
- ★ Postproducción de películas y juegos: Facilitar la reconstrucción de escenas, la manipulación de objetos y los efectos visuales.
- ★ Visualización arquitectónica: Adapte diseños y conceptos mediante transferencias fluidas de estilos y texturas.
- ★ Procesamiento por lotes: Genere de manera eficiente activos narrativos y de marca consistentes a gran escala.
💲 Precios de la API
Rentable: $0.04095 por imagen
💡 Consejos para maximizar la eficiencia
Para el mejores resultados con Edición de imágenes Flash de Gemini 2.5, proporcionar indicaciones explícitas y ricas en contexto en lenguaje natural. Describe claramente las ediciones que deseas, especificando el estilo, la composición, la iluminación y las modificaciones particulares del tema. Evite instrucciones vagas Para garantizar que el modelo interprete con precisión sus intenciones espaciales y estilísticas. Aproveche sus capacidades de edición iterativa para transformaciones complejas, manteniendo siempre la precisión de los detalles de las indicaciones. alta fidelidad y coherencia.
.jpg)
Ejemplo de solicitud iterativa: Indicación 1: El T-Rex lleva un disfraz de Halloween. Indicación 2: Ahora prueba un disfraz más divertido. Indicación 3: Diversión. Ahora probemos un disfraz lindo. Indicación 4: ¿Qué tal un disfraz de pirata?
Ejemplo de código
📈 Comparación con otros modelos líderes
- ✅ Contexto de VS Flux: Gemini ofrece ediciones coherentes y fotorrealistas en una sola pasada. En cambio, Flux Kontext suele requerir múltiples intentos para obtener detalles faciales precisos y tiene dificultades para conservar la consistencia de los personajes.
- ✅ CONTRA DALL-E 3: Gemini logra una adherencia rápida superior, velocidades de generación más rápidas, fotorrealismo mejorado y una representación de texto más precisa dentro de composiciones complejas y transferencias de estilo.
- ✅ VS Midjourney v7: Gemini ofrece una consistencia de estilo superior y un repintado que respeta el diseño para lograr extensiones de escena más naturales y una mejor conservación del espacio. Midjourney v7, si bien produce imágenes estilizadas, a menudo ofrece ediciones menos consistentes para uso profesional.
- ✅ VS Difusión Estable 3: Gemini ofrece mayor precisión semántica, mayor velocidad de procesamiento y mayor eficiencia de memoria, optimizado específicamente para arquitecturas de TPU móviles y flujos de trabajo en tiempo real. Stable Diffusion 3 es más rápido en algunos escenarios, pero presenta menor consistencia en estilo y coherencia.
❓ Preguntas frecuentes (FAQ)
1. ¿Qué arquitectura eficiente permite la manipulación rápida y precisa de imágenes de Gemini 2.5 Flash Image Edit?
Gemini 2.5 Flash Image Edit emplea una arquitectura de difusión condicional optimizada para la edición de imágenes de baja latencia, manteniendo una alta precisión. Incorpora mecanismos de atención dispersa, una alineación intermodal eficiente para una rápida interpretación de instrucciones y canales de refinamiento progresivos. Esto permite ediciones complejas con tiempos de respuesta inferiores a 500 ms, preservando la calidad visual y la precisión semántica.
2. ¿Cómo mantiene el modelo la calidad de edición a pesar del procesamiento acelerado?
La arquitectura implementa equilibrios inteligentes entre calidad y eficiencia mediante el procesamiento selectivo de alto detalle de regiones críticas, la evaluación temprana de la coherencia visual y la asignación adaptativa de cómputo. Emplea una comprensión semántica eficiente, una manipulación optimizada de objetos y una transferencia de estilo optimizada para garantizar que las ediciones aceleradas mantengan estándares de calidad profesional, cruciales para las aplicaciones interactivas.
3. ¿Qué tipos de tareas de edición de imágenes se benefician más del enfoque optimizado para Flash?
El modelo destaca por su rápida eliminación y reemplazo de objetos, modificaciones rápidas de fondo, ajustes de estilo ágiles, correcciones eficientes de color e iluminación, y mejoras compositivas rápidas. Mantiene un excelente rendimiento en flujos de trabajo de edición comunes, como la optimización de imágenes de productos, la mejora del contenido para redes sociales, el retoque fotográfico rápido y la exploración creativa en tiempo real, especialmente para aplicaciones que requieren retroalimentación visual inmediata.
4. ¿Cómo gestiona Gemini 2.5 Flash Image Edit las sesiones de edición interactiva en tiempo real?
Permite la edición interactiva fluida mediante el procesamiento incremental de solicitudes de edición, una gestión eficiente del estado que rastrea el historial de edición sin sobrecargas significativas y la generación de vistas previas adaptables para obtener retroalimentación visual inmediata. El modelo también incluye escalado de calidad adaptativo, priorización inteligente de solicitudes y funciones optimizadas de deshacer/rehacer, lo que permite una exploración creativa fluida sin degradación del rendimiento durante sesiones intensivas.
5. ¿Qué ventajas de implementación ofrece el modelo optimizado para Flash para servicios de edición escalables?
Las optimizaciones de eficiencia permiten una implementación rentable a gran escala gracias a una reducción significativa de los requisitos computacionales por edición, un mayor rendimiento en infraestructura compartida y un rendimiento constante con un uso concurrente intensivo. El modelo admite el procesamiento eficiente por lotes de ediciones similares, la utilización adaptativa de recursos y una integración fluida en procesos de edición automatizados, lo que lo hace ideal para servicios que requieren una edición de imágenes fiable y ágil a gran escala.
Patio de juegos de IA



Acceso