Flat-to-Model trasforma le tue foto di prodotti distesi in immagini fotorealistiche indossate da una modella, e ogni motore AI interpreta gli stessi input in modo diverso. Alcuni tendono al pulito ed editorial, altri al drammatico e creativo. Finora sceglievamo noi per te. Da oggi puoi scegliere tu il motore la cui estetica si sposa con il tuo brand, oppure restare su Auto e lasciare decidere noi.

Il lancio copre entrambi i prodotti. Flat-to-Model offre Nano Banana Pro e Seedream. Model-Swap offre Onda e Nano Banana Pro. È in Flat-to-Model che la differenza estetica tra motori si nota di più, quindi questo post si concentra lì. Una breve sezione finale copre lo stesso dropdown dentro Model-Swap.

Cosa c'è di nuovo

Nel passaggio di review di Flat-to-Model compare un nuovo selettore Generation model, accanto ai controlli esistenti di posa, sfondo e aspect ratio. La stessa scelta è disponibile via API come campo opzionale model dentro l'oggetto options della richiesta. Se non lo imposti, il default è Auto. È esattamente il comportamento che ogni job aveva prima.

I motori di Flat-to-Model

Tre opzioni:

Auto (default): parte con Nano Banana Pro. Se l'input viene rifiutato dal filtro di sicurezza, reindirizziamo in modo trasparente a Seedream perché il job si chiuda comunque.
Nano Banana Pro: il modello immagine più recente di Google. Ottima fedeltà del capo e resa pulita della pelle fotorealistica. Nessun fallback in caso di rifiuto.
Seedream: il modello immagine di ByteDance. Spesso illuminazione più drammatica e interpretazione più creativa dello styling. Nessun fallback in caso di rifiuto.

Auto mantiene attivo il fallback di sicurezza integrato. Scegliere un motore specifico lo disattiva, così se quel motore rifiuta l'input il job fallisce pulitamente e puoi correggere o riprovare. Quando Auto gira, puoi vedere quale motore ha effettivamente prodotto ogni output. Dettagli più sotto.

Stessi input, motori diversi

Stesso trio flat-lay, stessa identità, stessa posa, renderizzato da ciascun motore.

Camicia in cotone azzurro con colletto a punta, input flat-lay — Camicia

Pantaloni wide-leg plissettati verde salvia, input flat-lay — Pantaloni

Mules in pelle color crema con fibbia argentata, input flat-lay — Mules

Stessi input, motori diversi

Output di Nano Banana Pro: seduta su uno sgabello di legno, camicia azzurra, pantaloni verde salvia, sfondo ecru caldo — Nano Banana Pro

Output di Seedream: seduta su uno sgabello di legno, camicia azzurra, pantaloni verde salvia, leggera rotazione tre quarti, toni più caldi — Seedream

Stessi capi, stessa identità, stessa posa: seduta su uno sgabello di legno davanti a una parete in intonaco ecru. Nano Banana Pro rende la scena completamente frontale, con linee del colletto nitide e un'illuminazione più fredda che tiene l'azzurro ghiaccio della camicia. Seedream porta la modella in una rotazione di tre quarti, ammorbidisce i toni e spinge lo sfondo un filo più caldo, con un panneggio della camicia un po' più rilassato. Nessuno dei due è migliore. Sono default estetici diversi, e il punto è scegliere quello giusto per il tuo catalogo.

Quale motore ha prodotto ogni output

A job concluso, puoi vedere quale motore è stato usato per ogni risultato.

Nell'app, una piccola icona del motore compare accanto al tempo di elaborazione su ogni card di output. Passa con il mouse per leggere il nome del motore.

Nell'API, ogni risultato in GET /jobs/<id>/results ha un campo model_used:

{
  "job_id": "8c9f1a...",
  "status": "completed",
  "results": [
    {
      "image_index": 0,
      "group_index": 0,
      "model_used": "nano_banana_pro",
      "output": { "full_size": "https://..." }
    },
    {
      "image_index": 1,
      "group_index": 0,
      "model_used": "seedream",
      "output": { "full_size": "https://..." }
    }
  ]
}

È utilissimo soprattutto quando mandi un job su Auto. Se hai chiesto quattro output e tre tornano come nano_banana_pro mentre uno torna come seedream, sai subito che quello slot ha attivato il fallback di sicurezza. Zero congetture, zero ticket di supporto.

Uso via API

Passa model dentro l'oggetto options della tua richiesta Flat-to-Model:

{
  "project_id": "...",
  "images": ["uuid1", "uuid2", "uuid3"],
  "identity_code": "default-pro-...",
  "instructions": [ /* ... */ ],
  "options": {
    "model": "nano_banana_pro"
  }
}

Valori validi: "auto" (default), "nano_banana_pro" oppure "seedream".

Nella nostra integrazione Python pubblica è un singolo flag CLI:

python flat_to_model.py \
  --input-folder SKU/ \
  --identity-code <your-identity-code> \
  --model nano_banana_pro

La reference completa è nella documentazione API di Flat-to-Model.

Anche Model-Swap ha il suo dropdown

Lo stesso selettore Generation model è ora nel passaggio di review di Model-Swap.

Il default è Onda, il motore di swap proprietario di PiktID, quello su cui hanno girato tutti i job Model-Swap finora. L'alternativa è Nano Banana Pro, per i team che vogliono provare un'estetica diversa sugli swap. model_used funziona esattamente nello stesso modo: ogni risultato in GET /jobs/<id>/results ti dice quale motore lo ha generato.

Passa swap_options.model in una richiesta Model-Swap, oppure --model onda | nano_banana_pro nella integrazione Python.

«Motori diversi sono strumenti diversi. Per molto tempo ne abbiamo scelto uno noi per te, ed era il default giusto. Ma brand e agenzie che gestiscono centinaia di SKU alla settimana conoscono la loro estetica, e la scelta spetta a loro. Esporre la selezione del motore trasforma On-Model da scatola nera a pipeline di produzione controllabile, e model_used su ogni output rende la scelta verificabile.»

— Nunzio Alexandro Letizia, Co-fondatore di PiktID e creatore di On-Model

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Apri un job Flat-to-Model o Model-Swap e cerca il dropdown Generation model nel passaggio di review. Scegli un motore, genera e confronta con Auto.

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