كشف أسرار العملية الكاملة لإنتاج رقص القطة الساحر بالذكاء الاصطناعي: اتساق الصورة Nano Banana Pro + الدليل الكامل لسير عمل الرقص RunningHub

تنتشر مقاطع فيديو لـ قطط ترقص بشكل جنوني على منصات التواصل الاجتماعي، حيث تجعل الحركات المذهلة والانسيابية من الصعب تصديق أنها من إنتاج الذكاء الاصطناعي. كيف يتم تنفيذ التقنية الأساسية لمثل هذه الفيديوهات؟ سيكشف هذا المقال عن عملية الإنتاج الكاملة، مع التركيز على قدرات اتساق الصور في واجهة Nano Banana Pro API والتطبيق العملي لتدفق عمل الرقص (Dancing Workflow) في RunningHub.

القيمة الجوهرية: بعد قراءة هذا المقال، ستتقن الحل التقني الكامل لإنشاء فيديوهات رقص بالذكاء الاصطناعي واسعة الانتشار من الصفر، وستتعلم كيفية استخدام Nano Banana Pro للحفاظ على اتساق الشخصية، وتحقيق تأثيرات رقص احترافية عبر تدفق عمل RunningHub.

النقاط التقنية الأساسية لفيديو رقص القطة بالذكاء الاصطناعي

لماذا تحظى فيديوهات رقص القطط بهذه الشعبية الكبيرة؟

اجتاحت فيديوهات الرقص المصممة بالذكاء الاصطناعي منصات التواصل الاجتماعي العالمية في عام 2026، حيث تجاوزت مشاهدات الفيديوهات ذات الصلة على TikTok وInstagram Reels وYouTube Shorts المليارات. ويعود نجاح هذه الفيديوهات للأسباب التالية:

1. تأثير بصري قوي: قيام الحيوانات الأليفة مثل القطط بحركات رقص بشرية يخلق تباينًا بصريًا مذهلاً.
2. انخفاض حاجز الدخول: تتيح أدوات الذاء الاصطناعي للمستخدمين العاديين الإبداع دون الحاجة لمهارات احترافية.
3. رنين عاطفي عالٍ: محتوى الحيوانات الأليفة يتميز بطبيعته بقابلية عالية للانتشار وقيمة عاطفية كبيرة.
4. بهجة التكنولوجيا: الحركات السلسة والإضاءة والظلال الواقعية تجعل من الصعب التمييز بين الحقيقة والخيال.

🎯 نصيحة تقنية: مفتاح إنتاج فيديوهات رقص عالية الجودة يكمن في تناسق الشخصية وسلاسة الحركة. نوصي باستخدام منصة APIYI (apiyi.com) لاستدعاء Nano Banana Pro API، حيث توفر المنصة خدمة إعادة توجيه رسمية، وتدعم الإنشاء الجماعي وضمان تناسق الشخصية بأسعار مخفضة.

التقنية الأساسية الأولى: إنشاء صور متناسقة باستخدام Nano Banana Pro

ما هو Nano Banana Pro؟

Nano Banana Pro هو نموذج Gemini 3 Pro Image Preview الذي أطلقته Google DeepMind، وهو مصمم خصيصًا لإنتاج الأصول الرقمية على مستوى احترافي. ميزته الأساسية هي:

تناسق الشخصيات المتعددة: يمكن لعملية إنشاء واحدة دمج ما يصل إلى 14 صورة مدخلة، مع الحفاظ على تناسق المظهر لما يصل إلى 5 شخصيات مختلفة.

هذه القدرة تجعله الأداة المفضلة لإنتاج لوحات القصص المصورة (Storyboards)، والمواد التسويقية، وفيديوهات الرقص بالذكاء الاصطناعي. مقارنة بنماذج إنشاء الصور الأخرى، يستطيع Nano Banana Pro الحفاظ على ملامح الوجه، ولون الفراء، وشكل الجسم وغيرها من التفاصيل لنفس الشخصية عبر إطارات متعددة، مما يتجنب مشكلة "ظهور قطة مختلفة في كل إطار".

المعلمات التقنية الرئيسية

استخدام Nano Banana Pro API لإنشاء صور قطط من زوايا متعددة

فيما يلي مثال على استدعاء Nano Banana Pro عبر منصة APIYI لإنشاء صور قطط من زوايا متعددة:

مثال كود مبسط

import requests

# إعدادات API
api_key = "YOUR_APIYI_API_KEY"
base_url = "https://vip.apiyi.com/v1/gemini"

# إنشاء صور قطط من زوايا متعددة
response = requests.post(
    f"{base_url}/generate-image",
    headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
    json={
        "model": "gemini-3-pro-image-preview",  # Nano Banana Pro
        "prompt": "قطة برتقالية قصيرة الشعر، صورة للجسم كاملاً، وضعية وقوف، خلفية بيضاء، تصوير فوتوغرافي عالي الدقة",
        "reference_images": ["https://your-storage.com/cat-reference.jpg"],
        "consistency_mode": "character",  # وضع تناسق الشخصية
        "num_images": 8,  # إنشاء 8 زوايا مختلفة
        "resolution": "1024x1024"
    }
)

# الحصول على الصور المنشأة
images = response.json()["images"]
for i, img_url in enumerate(images):
    print(f"الزاوية {i+1}: {img_url}")

import requests
import time
from typing import List, Dict

class NanoBananaProGenerator:
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://vip.apiyi.com/v1/gemini"
        self.headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}

    def generate_consistent_images(
        self,
        reference_image: str,
        prompt_template: str,
        angles: List[str],
        resolution: str = "1024x1024"
    ) -> List[str]:
        """
        إنشاء صور متناسقة من زوايا متعددة

        المعلمات:
        - reference_image: رابط الصورة المرجعية
        - prompt_template: قالب الموجه، يستخدم {angle} كمكان محجوز
        - angles: قائمة الزوايا، مثل ["أمامية", "جانبية", "خلفية"]
        - resolution: دقة المخرجات

        يعيد:
        - قائمة بروابط الصور المنشأة
        """
        generated_images = []

        for angle in angles:
            prompt = prompt_template.format(angle=angle)

            response = requests.post(
                f"{self.base_url}/generate-image",
                headers=self.headers,
                json={
                    "model": "gemini-3-pro-image-preview",
                    "prompt": prompt,
                    "reference_images": [reference_image],
                    "consistency_mode": "character",
                    "num_images": 1,
                    "resolution": resolution,
                    "guidance_scale": 7.5,  # التحكم في مدى الالتزام بالموجه
                    "consistency_strength": 0.85  # قوة تناسق الشخصية
                }
            )

            if response.status_code == 200:
                img_url = response.json()["images"][0]
                generated_images.append(img_url)
                print(f"✅ تم إنشاء زاوية {angle} بنجاح: {img_url}")
            else:
                print(f"❌ فشل إنشاء زاوية {angle}: {response.text}")

            # تجنب الطلبات السريعة جداً
            time.sleep(1)

        return generated_images

    def batch_generate_dancing_poses(
        self,
        reference_image: str,
        dance_poses: List[Dict[str, str]]
    ) -> List[str]:
        """
        إنشاء مجموعة من وضعيات الرقص

        المعلمات:
        - reference_image: الصورة المرجعية للقطة
        - dance_poses: قائمة الوضعيات، بتنسيق [{"pose": "رفع المخلب", "description": "رفع المخلب الأمامي الأيسر..."}]

        يعيد:
        - قائمة بروابط صور الوضعيات المنشأة
        """
        pose_images = []

        for pose_data in dance_poses:
            prompt = f"""
قطة تطابق تماماً الصورة المرجعية، {pose_data['description']}،
خلفية بيضاء، صورة للجسم كاملاً، تصوير فوتوغرافي عالي الدقة، تفاصيل واضحة،
تأكد من أن لون الفراء، الأنماط، وحجم الجسم تطابق الصورة المرجعية تماماً
            """.strip()

            response = requests.post(
                f"{self.base_url}/generate-image",
                headers=self.headers,
                json={
                    "model": "gemini-3-pro-image-preview",
                    "prompt": prompt,
                    "reference_images": [reference_image],
                    "consistency_mode": "character",
                    "num_images": 1,
                    "resolution": "1024x1024"
                }
            )

            if response.status_code == 200:
                img_url = response.json()["images"][0]
                pose_images.append(img_url)
                print(f"✅ تم إنشاء وضعية '{pose_data['pose']}' بنجاح")
            else:
                print(f"❌ فشل إنشاء وضعية '{pose_data['pose']}'")

            time.sleep(1)

        return pose_images

# مثال على الاستخدام
generator = NanoBananaProGenerator(api_key="YOUR_APIYI_API_KEY")

# مثال 1: إنشاء صور من زوايا متعددة
angles = ["وقوف أمامي", "جانبي أيسر", "جانبي أيمن", "خلفي", "زاوية 3/4", "جلوس أمامي", "استلقاء", "وضعية قفز"]
prompt_template = "قطة برتقالية قصيرة الشعر، وضعية {angle}، خلفية بيضاء، تصوير فوتوغرافي عالي الدقة، الحفاظ على ثبات ملامح القطة"

multi_angle_images = generator.generate_consistent_images(
    reference_image="https://your-storage.com/cat-reference.jpg",
    prompt_template=prompt_template,
    angles=angles
)

print(f"\nتم إنشاء {len(multi_angle_images)} صورة من زوايا متعددة")

# مثال 2: إنشاء تسلسل لوضعيات الرقص
dance_poses = [
    {"pose": "وقوف البداية", "description": "تقف على أطرافها الأربعة، الرأس مرفوع قليلاً، وضعية الاستعداد للرقص"},
    {"pose": "رفع المخلب الأيسر", "description": "المخلب الأمامي الأيسر مرفوع لمستوى الرأس، المخلب الأيمن بوضعية طبيعية"},
    {"pose": "رفع كلا المخلبين", "description": "كلا المخلبين الأماميين مرفوعان للأعلى، الجسم يميل للخلف قليلاً"},
    {"pose": "حركة دوران", "description": "الجسم يستدير جانبياً بزاوية 45 درجة، والذيل يتحرك"},
    {"pose": "وضعية القفز", "description": "المخالب الأربعة بعيدة عن الأرض، الجسم في الهواء، مفعم بالحركة"},
    {"pose": "وضعية الهبوط", "description": "المخالب الأمامية تلمس الأرض أولاً، الأرجل الخلفية منحنية للاستناد"},
    {"pose": "حركة تمايل", "description": "الجسم يتمايل يميناً ويساراً، الذيل يتحرك بالتناغم"},
    {"pose": "وضعية النهاية", "description": "جلوس، المخالب الأمامية مجموعة، تعبير وجه راضٍ"}
]

dancing_pose_images = generator.batch_generate_dancing_poses(
    reference_image="https://your-storage.com/cat-reference.jpg",
    dance_poses=dance_poses
)

print(f"\nتم إنشاء {len(dancing_pose_images)} صورة لوضعيات الرقص")
print("هذه الصور يمكن استيرادها مباشرة إلى سير عمل RunningHub لإنشاء فيديو الرقص")

💡 نصيحة لتناسق الشخصية: التأكيد بوضوح في الموجه على عبارات مثل "مطابق تماماً للصورة المرجعية" و"الحفاظ على ثبات خصائص المظهر" يمكن أن يحسن بشكل كبير من نتائج تناسق الشخصية في Nano Banana Pro. يُنصح بالاستدعاء عبر منصة APIYI (apiyi.com)، حيث تدعم المنصة معلمة consistency_strength لضبط قوة التناسق بدقة.

التقنية الأساسية الثانية: تجربة عملية لسير عمل الرقص على RunningHub

ما هو RunningHub؟

RunningHub هو منصة ComfyUI سحابية توفر آلاف سير العمل (Workflows) الجاهزة للاستخدام في مجالات تحويل النص إلى فيديو، والصورة إلى فيديو، وتحويل فيديو إلى فيديو. تكمن مزاياه الأساسية في:

• تشغيل خالٍ من الأخطاء: جميع سير العمل مختبرة ومضمونة لتعمل بدون أخطاء "باللون الأحمر" أو عقد مفقودة.
• توليد سحابي عالي السرعة: لا حاجة للتثبيت المحلي؛ توفر المنصة قوة حوسبة سحابية للحصول على النتائج بسرعة.
• سير عمل رقص احترافي: يحتوي على العديد من مسارات العمل المخصصة لإنشاء فيديوهات الرقص.

أنواع سير عمل الرقص في RunningHub

إنشاء فيديو لقطة ترقص باستخدام RunningHub

خطوات التشغيل الكاملة:

الخطوة 1: تجهيز المواد

1. صورة كاملة للقطة: استخدم الصور المتسقة من عدة زوايا التي تم إنشاؤها بواسطة Nano Banana Pro.

   • الدقة الموصى بها: 1024×1024 أو أعلى.
   • المتطلبات: خلفية بيضاء أو بلون سادة، مع ظهور القطة بالكامل.
   • الوضعية: يفضل أن تكون واقفة أو جالسة مع وضوح الأطراف الأربعة.

2. فيديو رقص مرجعي: جهز مقطع فيديو لشخص يرقص.

   • مدة الفيديو: 3-10 ثوانٍ (ما يعادل 60-250 إطارًا).
   • متطلبات الحركة: حركات متوسطة النطاق، وتجنب حركات الشقلبة العنيفة.
   • الخلفية: الخلفية البسيطة تسهل على الذكاء الاصطناعي التعرف على الحركات.

الخطوة 2: الرفع إلى RunningHub

1. قم بزيارة منصة RunningHub: runninghub.ai
2. اختر سير عمل "AI Animals Dancing".
3. ارفع صورة القطة التي جهزتها.
4. ارفع فيديو الرقص المرجعي.
5. (اختياري) ارفع ملف موسيقى مخصص.

الخطوة 3: تكوين معاملات التوليد

- **إعدادات الإطارات (Frames)**: تتطابق تلقائيًا مع فيديو الرقص (≤250 إطارًا)
- **كثافة الحركة (Motion Intensity)**: اضبطها على Medium (متوسط)
- **النعومة (Smoothness)**: اضبطها على High (عالٍ) لضمان سلاسة الحركة
- **معالجة الخلفية**: اختر "الاحتفاظ بالخلفية الأصلية" أو "خلفية شفافة"
- **الدقة (Resolution)**: 1080p (Full HD)

الخطوة 4: التوليد والتصدير

1. اضغط على زر "Run" لبدء التوليد.
2. انتظر لمدة 30-90 ثانية (حسب عدد الإطارات).
3. عاين النتيجة المولدة.
4. قم بتحميل الفيديو بصيغة MP4.

تقنية متقدمة: دمج مقاطع رقص متعددة

بالنسبة للفيديوهات الطويلة التي تتجاوز 250 إطارًا، يمكنك اعتماد استراتيجية التوليد على أجزاء:

# 伪代码示例:多段舞蹈生成逻辑
segments = [
    {"cat_image": "pose_1.jpg", "dance_video": "dance_part_1.mp4"},
    {"cat_image": "pose_2.jpg", "dance_video": "dance_part_2.mp4"},
    {"cat_image": "pose_3.jpg", "dance_video": "dance_part_3.mp4"}
]

generated_videos = []
for segment in segments:
    video = runninghub_generate(
        image=segment["cat_image"],
        reference=segment["dance_video"]
    )
    generated_videos.append(video)

# 使用视频编辑工具拼接
final_video = merge_videos(generated_videos)

🚀 نصيحة كفاءة: لطلبات التوليد الضخمة، نقترح استخدام منصة APIYI apiyi.com عبر نموذج Nano Banana Pro لإنشاء 10-20 صورة للقطة بوضعيات مختلفة، ثم استيرادها على دفعات إلى RunningHub لتوليد مقاطع فيديو متعددة، وأخيرًا دمجها في عمل كامل. تتيح هذه الطريقة تعبيرات حركية أغنى ومدة فيديو أطول.

حالة عمليّة واقعية: خطوات الإنتاج الكاملة

الحالة: إنتاج فيديو لقط برتقالي يرقص "بريك دانس" (Street Dance)

هدف المشروع: إنتاج فيديو مدته 15 ثانية لقط برتقالي يرقص رقص الشوارع، بحركات سلسة وشخصية ثابتة، مناسب للنشر على تيك توك.

الاختيارات التقنية:

• توليد الصور: Nano Banana Pro (عبر منصة APIYI apiyi.com)
• توليد الفيديو: سير عمل "AI Animals Dancing" على RunningHub
• المعالجة البعدية: إضافة الموسيقى والترجمة

الخطوات التفصيلية:

الخطوة الأولى: توليد صور متسقة للقط (Nano Banana Pro)

# استخدام فئة NanoBananaProGenerator السابقة
generator = NanoBananaProGenerator(api_key="YOUR_APIYI_API_KEY")

# تعريف سلسلة وضعيات رقص الشوارع
street_dance_poses = [
    {"pose": "البداية", "description": "وضعية الوقوف، المخالب الأمامية تتدلى بشكل طبيعي، الاستعداد للرقص"},
    {"pose": "مخلب يشير للسماء", "description": "المخلب الأمامي الأيسر مرفوع للأعلى، المخلب الأيمن على الخصر، الرأس مرفوع قليلاً"},
    {"pose": "الاستعداد للقرفصاء", "description": "الجسم في وضع القرفصاء، المخالب الأمامية تلمس الأرض، وضعية تجميع القوة"},
    {"pose": "القفز", "description": "القفز بعيداً عن الأرض مع تمدد الجسم"},
    {"pose": "الدوران", "description": "دوران الجسم 90 درجة في الهواء مع حركة الذيل"},
    {"pose": "دعامة بمخلب واحد", "description": "المخلب الأيسر على الأرض، المخلب الأيمن مرفوع، الجسم مائل"},
    {"pose": "تقاطع المخالب", "description": "تقاطع المخالب الأمامية أمام الصدر، وضعية استعراضية باردة"},
    {"pose": "وضعية النهاية", "description": "الجلوس مع رفع مخلب واحد وتعبير وجه فخور"}
]

# توليد 8 صور للوضعيات
cat_poses = generator.batch_generate_dancing_poses(
    reference_image="https://your-storage.com/orange-cat-ref.jpg",
    dance_poses=street_dance_poses
)

الخطوة الثانية: تحضير فيديو الرقص المرجعي

1. ابحث في YouTube أو TikTok عن "فيديوهات تعليم رقص الشوارع القصيرة".
2. اختر مقطعاً بحركات واضحة وخلفية بسيطة.
3. استخدم أدوات تحرير الفيديو لقص المقطع ليصبح بين 8 إلى 10 ثوانٍ.
4. تأكد من أن الفيديو يحتوي على دورة كاملة من حركات الرقص.

الخطوة الثالثة: توليد فيديو الرقص في RunningHub

1. انتقل إلى الرابط runninghub.ai/ai-detail/1882704909102469121/hid (سير عمل AI Animals Dancing).
2. ارفع أول صورة لوضعية القط (cat_poses[0]).
3. ارفع الفيديو المرجعي لرقص الشوارع.
4. تكوين المعلمات:
   • عدد الإطارات: كشف تلقائي (حوالي 200-240 إطار، 8-10 ثوانٍ).
   • كثافة الحركة: High (عالية).
   • السلاسة: High (عالية).
5. اضغط على تشغيل وانتظر من 60 إلى 90 ثانية.

الخطوة الرابعة: التحسين البعدي

1. **إضافة الموسيقى**:
   - اختر موسيقى رقص شوارع ذات إيقاع قوي.
   - استخدم DaVinci Resolve أو Premiere Pro لمزامنة الموسيقى مع الفيديو.
   - تأكد من تطابق الحركات مع إيقاع الموسيقى.

2. **إضافة الترجمة والمؤثرات**:
   - أضف ترجمة "ماستر البريك دانس: القط البرتقالي" في البداية.
   - أضف مؤثرات "انفجار" أو "وميض" عند الحركات المفتاحية.
   - أضف عبارة "إعجاب ومتابعة للمزيد" في النهاية.

3. **تعديل الألوان**:
   - ارفع تشبع الألوان والتباين في الصورة.
   - أضف تأثيراً خفيفاً لزيادة الحدة (Sharpening).
   - تأكد من أن لون فراء القط زاهٍ وجذاب للعين.

4. **إعدادات التصدير**:
   - الدقة: 1080x1920 (شاشة رأسية 9:16).
   - معدل الإطارات: 30fps.
   - الترميز: H.264، بمعدل بت (Bitrate) عالٍ.
   - التوافق مع معايير TikTok / Instagram Reels.

تقدير التكلفة والوقت

💰 تحسين التكلفة: من خلال استدعاء API لـ Nano Banana Pro بكميات كبيرة عبر منصة APIYI apiyi.com، يمكنك الاستمتاع بخصومات مخصصة للشركات. بالنسبة لصناع المحتوى والاستوديوهات، توفر المنصة باقات شهرية يمكن أن تخفض تكلفة الصورة الواحدة إلى $0.05-$0.10، مما يقلل تكاليف الإنتاج بشكل كبير.

الأسئلة الشائعة والحلول

ملخص تقنية إنتاج رقص القطط بالذكاء الاصطناعي

مراجعة التقنيات الأساسية:

1. اتساق الصور هو المفتاح: استخدام قدرات Nano Banana Pro في الحفاظ على اتساق الشخصيات المتعددة لضمان بقاء مظهر القطة نفسها ثابتاً عبر الإطارات المختلفة.
2. اختيار سير العمل (Workflow): يوفر RunningHub سير عمل "AI Animals Dancing" المحسن خصيصاً لرقص الحيوانات، وهو يتفوق في نتائجه على سير العمل العام.
3. جودة المواد تحدد النتائج: صور عالية الجودة للقطط (خلفية صافية، ملامح واضحة) مع فيديوهات مرجعية مناسبة للرقص هي أساس النجاح.
4. التحسينات اللاحقة ضرورية: إضافة الموسيقى، العناوين، والمؤثرات الخاصة يمكن أن تضاعف من قوة انتشار الفيديو عدة مرات.
5. تكاليف مدروسة: تتراوح تكلفة إنتاج الفيديو الواحد بين 0.80 و 2.00 دولار تقريباً، مما يجعله مناسباً للمبدعين الأفراد والاستوديوهات للإنتاج الضخم.

نصيحة عملية: للمبدعين الراغبين في توليد فيديوهات رقص بالذكاء الاصطناعي بكميات كبيرة، ننصح بتبني حل يجمع بين "Nano Banana Pro (منصة APIYI) + RunningHub + المونتاج اللاحق". من خلال استدعاء واجهة برمجة تطبيقات Nano Banana Pro عبر منصة APIYI (apiyi.com)، يمكنك الاستفادة من خصومات الكميات وميزات تعزيز الاتساق، مما يرفع كفاءة وجودة الإنتاج بشكل كبير. وبالتعاون مع سير العمل عالي السرعة في RunningHub، يمكن لشخص واحد إنتاج ما بين 10 إلى 20 فيديو رقص عالي الجودة يومياً، مما يحقق إنتاجاً واسع النطاق للمحتوى.

المراجع:

1. Google AI for Developers – وثائق توليد الصور Nano Banana

   • الرابط: ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
   • الوصف: الوثائق الرسمية لواجهة برمجة تطبيقات Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) ودليل الاستخدام.

2. Google DeepMind – صفحة منتج Nano Banana Pro

   • الرابط: deepmind.google/models/gemini-image/pro
   • الوصف: المعايير التقنية لـ Nano Banana Pro، عرض القدرات، وحالات الاستخدام.

3. RunningHub – منصة ComfyUI السحابية

   • الرابط: runninghub.ai
   • الوصف: منصة ComfyUI سحابية توفر سير عمل جاهز للاستخدام لتوليد فيديوهات الرقص.

4. RunningHub – سير عمل AI Animals Dancing

   • الرابط: runninghub.ai/ai-detail/1882704909102469121/hid
   • الوصف: سير عمل متخصص لتوليد فيديوهات رقص الحيوانات، يدعم الرفع والتوليد بنقرة واحدة.

5. FlexClip – تحليل تقني لرقص القطط بالذكاء الاصطناعي

   • الرابط: flexclip.com/learn/ai-cat-dancing.html
   • الوصف: دليل تقني وأفضل الممارسات لإنتاج فيديوهات رقص القطط بالذكاء الاصطناعي.

6. GoEnhance – مولد رقص القطط بالذكاء الاصطناعي

   • الرابط: goenhance.ai/ai-dance/cat-dancing
   • الوصف: أداة توليد فيديوهات رقص القطط بالذكاء الاصطناعي مع شرح للمبادئ التقنية.

المؤلف: الفريق التقني لـ APIYI
الدعم التقني: إذا كنت بحاجة إلى حلول لطلب واجهة برمجة تطبيقات Nano Banana Pro بكميات كبيرة أو استشارات حول تقنية توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي، يرجى زيارة APIYI (apiyi.com) للحصول على دعم احترافي وخدمات مخصصة. توفر المنصة رصيداً تجريبياً مجانياً لمساعدتك في التحقق من جدوى الحلول التقنية بسرعة.