fal.ai 集成

通过 fal.ai 基于队列的 API 生成和编辑图像。

设置

将你的 API 密钥添加到 TOOLS.md：

markdown

fal.ai

在以下地址获取密钥：https://fal.ai/dashboard/keys

脚本按以下顺序检查：FAL_KEY 环境变量 → TOOLS.md

支持的模型

fal-ai/nano-banana-pro（文本 → 图像）

python
input_data = {
prompt: 月球上的猫宇航员, # 必填
aspect_ratio: 1:1, # auto|21:9|16:9|3:2|4:3|5:4|1:1|4:5|3:4|2:3|9:16
resolution: 1K, # 1K|2K|4K
output_format: png, # jpeg|png|webp
safety_tolerance: 4 # 1（严格）到 6（宽松）
}

fal-ai/nano-banana-pro/edit（图像 → 图像）

python
input_data = {
prompt: 转换为动漫风格, # 必填
imageurls: [imagedata_uri], # 必填 - URL 或 base64 数据 URI 数组
aspect_ratio: auto,
resolution: 1K,
output_format: png
}

fal-ai/flux/dev/image-to-image（图像 → 图像）

python
input_data = {
prompt: 动漫风格肖像, # 必填
imageurl: imagedata_uri, # 必填 - 单个 URL 或 base64 数据 URI
strength: 0.85, # 0-1，值越大变化越大
numinferencesteps: 40,
guidance_scale: 7.5,
output_format: png
}

fal-ai/kling-video/o3/pro/video-to-video/edit（视频 → 视频）

限制：

• - 格式：仅 .mp4、.mov
• 时长：3-10 秒
• 分辨率：720-2160px
• 最大文件大小：200MB
• 最大元素数：总共 4 个（元素 + 参考图像合计）

python
input_data = {
# 必填
prompt: 将环境改为完全被 @Image1 覆盖的雪地。用 @Element1 替换动物,
video_url: https://example.com/video.mp4, # .mp4/.mov，3-10秒，720-2160px，最大200MB

# 可选
image_urls: [ # 风格/外观参考
https://example.com/snow_ref.jpg # 在提示词中用作 @Image1、@Image2
],
keep_audio: True, # 保留原始音频（默认：true）
elements: [ # 要注入的角色/物体
{
referenceimageurls: [ # 元素的参考图像
https://example.com/element_ref1.png
],
frontalimageurl: https://example.com/element_front.png # 正面视图（效果更好）
}
], # 在提示词中用作 @Element1、@Element2
shot_type: customize # 多镜头类型（默认：customize）
}

提示词引用：

• - @Video1 — 输入视频
• @Image1、@Image2 — 风格/外观的参考图像
• @Element1、@Element2 — 要注入的元素（角色/物体）

输入验证

该技能在提交前验证输入。对于多输入模型，确保提供所有必填字段：

bash

检查模型需要什么

列出所有模型及其要求

提交前，请验证：

• - ✅ 所有 required 字段都存在且非空
• ✅ 文件字段（imageurl、videourl 等）是 URL 或 base64 数据 URI
• ✅ 数组（image_urls）至少有一个项目
• ✅ 视频文件在限制范围内（200MB，720-2160p）

验证输出示例：

⚠️ 注意：在提示词中将参考视频引用为 @Video1
⚠️ 注意：最多 4 个元素（视频 + 图像合计）
❌ 验证失败：
- 缺少必填字段：video_url

使用方法

CLI 命令

bash

检查 API 密钥

提交请求

检查状态