企业API定制计划
AI应用开发服务
AI智能翻译API
AI SEO/GEO 服务
网络爬虫服务
登录
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()
- API 操练场（Playground）
在集成之前，请在沙箱环境中测试所有 API 模型。
我们提供 300 多种模型供您集成到您的应用程序中。
产品详情
介绍 Gemini 2.5 闪光图像编辑代号 纳米香蕉这是GoogleDeepMind在Gemini 3计划下开发的最先进的人工智能模型。这款先进的工具彻底革新了图像生成和编辑方式，使用户能够执行…… 高度精确、自然语言驱动的编辑 无需手动遮罩。它能无缝集成到创意工作流程中，擅长将多张图像合并成连贯的场景，保持角色和风格的一致性，并生成高质量的图像。 照片级真实感，高质量效果 推理速度极快。
✓ 改变你的视觉效果： 该模型使专业创作者和营销人员能够通过精细、精准的视觉转换来简化图像处理任务。只需使用诸如“将背景更改为霓虹灯城市景观”、“修复褪色照片”或“更改人物服装”之类的描述性提示即可。Gemini 2.5 Flash Image Edit 非常适合各种应用，包括产品摄影增强、AI 网红内容生成、社交媒体营销活动、电影和游戏后期制作以及建筑可视化。
迅速的： 雪花纷飞中，两人相拥的浪漫瞬间特写镜头
🔧 技术规格
- ✅ 多图像融合： 允许将最多三个图像合并到单个合成图像中，从而实现对象集成或重新设计。
- ✅ 一致的标识： 在多张图片和多次编辑过程中保持角色、物体和风格的一致性，这对品牌塑造和叙事连贯性至关重要。
- ✅ 对话式编辑： 支持通过直观的自然语言命令进行有针对性的视觉变换（例如，模糊背景、移除对象、改变姿势和给图像着色）。
- ✅ 高级视觉推理： 融合了全球知识，实现了超越单纯照片级真实感的复杂图像理解。
- ✅ SynthID 水印： 在输出结果中嵌入不可见的数字水印，以确保透明度和负责任的人工智能使用。
- ✅ 广泛的输入支持： 接受 PNG、JPEG 和 WEBP 格式的本地输入，输入大小最大可达 500 MB。
- ✅ 优化效率： 专为低延迟和成本效益而设计，使其适用于实时交互式编辑和快速原型制作工作流程。
🚀 绩效指标
Gemini 2.5 闪光图像编辑 在均衡卓越方面引领行业，兼具 高推理速度 和 卓越的图像质量它在响应速度、照片级真实感和角色一致性等关键方面始终优于竞争对手。其高效的内存使用和处理能力显著提升了工作流程，同时保持了专业级的保真度，使其成为需要快速、精准且风格一致的编辑的创意行业的首选。
可视化性能指标比较
💰 主要应用场景
- ★ 产品摄影增强： 实现复杂的场景调整和精细的产品图像。
- ★ 人工智能生成的网红内容： 创建具有一致标识和品牌形象的视觉作品。
- ★ 社交媒体营销活动： 快速生成高质量的动态营销活动视觉内容。
- ★ 影视游戏后期制作： 便于场景重建、物体操控和视觉特效。
- ★ 建筑可视化： 通过无缝的风格和纹理转换来调整设计和理念。
- ★ 批量处理： 高效地大规模生成一致的品牌和叙事素材。
💲 API 定价
经济实惠： 每张图片 0.04095 美元
💡 提高效率的小贴士
对于 最佳结果 和 Gemini 2.5 闪光图像编辑， 提供 明确、语境丰富的自然语言提示请清楚地描述您想要进行的修改，具体说明风格、构图、光线和特定主体修改。 避免含糊不清的指示 确保模型能够准确诠释您的空间和风格意图。利用其迭代编辑功能进行复杂变换，并始终保持细节的精确性，以维持 高保真度和连贯性。
.jpg)
迭代提示示例： 提示 1： 这只霸王龙穿着万圣节服装。 提示 2： 现在试试更有趣的装扮。 提示 3： 真有趣。现在我们来试试可爱的服装吧。 提示 4： 要不要试试海盗装？
💻 代码示例
📈 与其他领先型号的比较
- ✅ VS Flux Kontext： Gemini 能够一次性完成编辑，始终呈现连贯且逼真的效果。相比之下，Flux Kontext 通常需要多次尝试才能精确处理面部细节，并且在保持人物形象的一致性方面存在不足。
- ✅ VS DALL-E 3： Gemini 在复杂的构图和风格转换中实现了更优异的即时贴合度、更快的生成速度、更高的照片级真实感和更精确的文本渲染。
- ✅ VS Midjourney v7： Gemini 提供卓越的风格一致性和布局感知型外绘功能，可实现更自然的场景扩展和更好的空间保留。Midjourney v7 虽然也能生成风格化的图像，但其编辑效果往往不够一致，难以满足专业用途。
- ✅ VS 稳定扩散 3： Gemini 提供更高的语义准确率、更快的处理速度和更佳的内存效率，专为移动 TPU 架构和实时工作流程而优化。稳定扩散 3 在某些情况下速度更快，但在风格和一致性方面表现较差。
❓ 常见问题解答 (FAQ)
1. Gemini 2.5 Flash Image Edit 的高效架构如何实现快速而精确的图像处理？
Gemini 2.5 Flash Image Edit 采用精简的条件扩散架构，针对低延迟图像编辑进行了优化，同时保持了高精度。它具有稀疏注意力机制、高效的跨模态对齐（用于快速指令解析）和渐进式细化流水线。这使得复杂的编辑操作响应时间低于 500 毫秒，并能保持视觉质量和语义准确性。
2. 尽管处理速度加快，但该模型如何保持编辑质量？
该架构通过对关键区域进行选择性的高细节处理、早期视觉一致性评估和自适应计算分配，实现了智能化的质量-效率权衡。它采用高效的语义理解、简化的对象操作和优化的风格迁移，确保加速编辑也能保持专业质量标准，这对于交互式应用程序至关重要。
3. 哪些类型的图像编辑任务最能受益于 Flash 优化方法？
该模型在快速移除和替换物体、快速修改背景、快速调整风格、高效校正色彩和光线以及快速优化构图方面表现出色。它在常见的编辑工作流程中表现强劲，包括产品图像优化、社交媒体内容增强、快速照片修饰和实时创意探索，尤其适用于需要即时视觉反馈的应用。
4. Gemini 2.5 Flash Image Edit 如何处理实时交互式编辑会话？
它支持通过增量处理编辑请求实现无缝交互式编辑，高效的状态管理能够跟踪编辑历史记录且开销极小，并能快速生成预览以提供即时视觉反馈。该模型还具备自适应质量缩放、智能请求优先级排序和简化的撤销/重做功能，即使在高强度工作期间也能流畅地进行创意探索，而不会降低性能。
5. Flash 优化模型为可扩展的编辑服务提供了哪些部署优势？
通过显著降低每次编辑的计算需求、提高共享基础设施的吞吐量以及在高并发使用下保持稳定的性能，效率优化实现了经济高效的大规模部署。该模型支持对类似编辑进行高效的批量处理、自适应资源利用以及与自动化编辑流程的无缝集成，使其成为需要大规模可靠、响应迅速的图像编辑服务的理想选择。
