nano-banana

Nano Banana - 图像生成 API

使用 Google Nano Banana（Gemini 原生图像生成）根据文本提示词生成图像。

基础 URL

https://api.eng0.ai/api/data

模型

模型	ID	最适合	最高分辨率
Flash	flash	快速生成、大批量任务	1024px
Pro	pro	专业品质、复杂提示词	4K

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生成图像

根据文本描述创建图像。

curl -X POST https://api.eng0.ai/api/data/images/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "A futuristic cityscape at sunset with flying cars",
    "model": "flash",
    "aspectRatio": "16:9"
  }'

参数：

名称	类型	必填	默认值	描述
prompt	string	是	-	要生成图像的文本描述
model	string	否	flash	flash（快速，1024px）或 pro（高质量，最高 4K）
aspectRatio	string	否	1:1	输出宽高比
imageSize	string	否	1K	1K、2K 或 4K（仅 pro 模型支持 4K）

宽高比：

比例	用途
1:1	方形（社交媒体、图标）
16:9	横向（演示文稿、横幅）
9:16	纵向（移动设备、快拍）
4:3	标准横向
3:4	标准纵向
21:9	超宽（电影风格）
2:3、3:2、4:5、5:4	多种格式

响应：

{
  "image": {
    "base64": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...",
    "mimeType": "image/png",
    "dataUrl": "data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA..."
  },
  "description": "A vibrant futuristic cityscape..."
}

响应字段：

字段	描述
image.base64	Base64 编码的图像数据
image.mimeType	图像 MIME 类型（通常为 image/png）
image.dataUrl	可直接用于 HTML/CSS 的数据 URL
description	模型对生成图像的描述

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常见工作流

生成简单图像

curl -X POST https://api.eng0.ai/api/data/images/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "A cute robot holding a cup of coffee"
  }'

生成高质量 4K 图像

curl -X POST https://api.eng0.ai/api/data/images/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "Professional product photo of a sleek smartphone on marble surface",
    "model": "pro",
    "imageSize": "4K",
    "aspectRatio": "4:3"
  }'

生成社交媒体横幅

curl -X POST https://api.eng0.ai/api/data/images/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "Abstract gradient background with geometric shapes in blue and purple",
    "aspectRatio": "16:9"
  }'

生成移动端快拍图像

curl -X POST https://api.eng0.ai/api/data/images/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "Cozy coffee shop interior with warm lighting",
    "aspectRatio": "9:16"
  }'

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使用 Python

import requests
import base64
from pathlib import Path

BASE_URL = "https://api.eng0.ai/api/data"

def generate_image(
    prompt: str,
    model: str = "flash",
    aspect_ratio: str = "1:1",
    image_size: str = "1K"
) -> dict:
    """Generate an image from a text prompt."""
    response = requests.post(
        f"{BASE_URL}/images/generate",
        json={
            "prompt": prompt,
            "model": model,
            "aspectRatio": aspect_ratio,
            "imageSize": image_size
        }
    )
    return response.json()

def save_image(result: dict, filepath: str) -> None:
    """Save generated image to a file."""
    if "image" in result:
        image_data = base64.b64decode(result["image"]["base64"])
        Path(filepath).write_bytes(image_data)
        print(f"Saved to {filepath}")
    else:
        print(f"Error: {result.get('error', 'Unknown error')}")

# Example: Generate and save an image
result = generate_image(
    prompt="A serene mountain landscape at dawn with mist in the valley",
    aspect_ratio="16:9"
)
save_image(result, "landscape.png")

# Example: Generate high-quality product image
result = generate_image(
    prompt="Minimalist tech gadget on white background, studio lighting",
    model="pro",
    image_size="4K"
)
save_image(result, "product.png")

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使用 Node.js

const fs = require('fs');

const BASE_URL = 'https://api.eng0.ai/api/data';

async function generateImage(prompt, options = {}) {
  const response = await fetch(`${BASE_URL}/images/generate`, {
    method: 'POST',
    headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
    body: JSON.stringify({
      prompt,
      model: options.model || 'flash',
      aspectRatio: options.aspectRatio || '1:1',
      imageSize: options.imageSize || '1K'
    })
  });
  return response.json();
}

function saveImage(result, filepath) {
  if (result.image) {
    const buffer = Buffer.from(result.image.base64, 'base64');
    fs.writeFileSync(filepath, buffer);
    console.log(`Saved to ${filepath}`);
  } else {
    console.error('Error:', result.error || 'Unknown error');
  }
}

// Example usage
(async () => {
  const result = await generateImage(
    'A neon-lit cyberpunk street scene at night',
    { aspectRatio: '21:9' }
  );
  saveImage(result, 'cyberpunk.png');
})();

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提示词技巧

描述具体

Bad:  "A dog"
Good: "A golden retriever puppy playing in autumn leaves, warm sunlight"

指定风格

"Oil painting style portrait of a woman in Renaissance clothing"
"Minimalist vector illustration of a mountain range"
"Photorealistic close-up of a dewdrop on a leaf"

指定光照

"... with dramatic side lighting"
"... golden hour sunlight"
"... soft diffused studio lighting"

补充背景信息

"... in the style of Studio Ghibli"
"... professional product photography"
"... vintage 1970s film aesthetic"

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模型对比

特性	Flash	Pro
速度	快	较慢
最高分辨率	1024px	4K
复杂提示词	良好	出色
文本渲染	良好	清晰
最适合	快速迭代、预览	最终素材、印刷

何时使用 Flash：

• 快速原型设计
• 社交媒体内容
• 大批量生成
• 需要速度时

何时使用 Pro：

• 专业／商业用途
• 印刷材料
• 复杂构图
• 注重质量时

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错误处理

未生成图像：

{
  "error": "No image generated",
  "message": "SAFETY"
}

当提示词触发内容安全过滤器时会出现这种情况。

参数无效：

{
  "error": "Invalid parameters",
  "message": "Missing required parameter: prompt"
}

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重要说明

• 所有生成的图像都包含不可见的 SynthID 水印
• 图像在服务端生成；Base64 响应可能很大
• pro 模型耗时更长，但生成质量更高
• 4K 分辨率仅适用于 pro 模型
• 内容安全过滤器可能会拦截某些提示词

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与其他技能结合使用

此技能提供图像生成功能。可与以下技能结合使用：

• deep-research - 为研究报告生成插图
• market-data - 创建金融数据可视化图像

示例工作流：

1. 研究某个主题（deep-research）
2. 生成相关插图（此技能）
3. 汇编成报告