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fal-ai-Medien

Einheitliche Mediengenerierung über das fal.ai MCP – Bilder, Videos und Audio. Deckt Text-zu-Bild, Text/Bild-zu-Video, Text-zu-Sprache und Video-zu-Audio ab.

Was ist fal-ai-Medien?

Das fal-ai-Media-Skill bietet einen einheitlichen Zugang zur Generierung von Bildern, Videos und Audio über das fal.ai MCP (Model Context Protocol). Es ist besonders nützlich für Entwickler und KI-Agenten, die schnell und flexibel Medieninhalte aus Text- oder Bildeingaben erstellen müssen. Das Skill unterstützt mehrere leistungsstarke Modelle: Nano Banana 2 und Pro für Bilder, Seedance, Kling und Veo 3 für Videos sowie CSM-1B für Text-zu-Sprache und ThinkSound für Video-zu-Audio. Die Bedienung erfolgt über standardisierte MCP-Werkzeuge wie `search`, `find`, `generate`, `estimate_cost` und `upload`. Das Skill ist driftanfällig, da sich Modell-IDs, Preise und Parameter schnell ändern können; daher wird empfohlen, vor der Nutzung die aktuellen Metadaten abzurufen. Es funktioniert mit dem fal.ai MCP-Server und erfordert einen API-Key von fal.ai.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/fal-ai-media

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Dokumentation

fal.ai Mediengenerierung

Driftanfälliges Skill. fal.ai Modell-IDs, Preise, Eingaben und MCP-Werkzeugnamen ändern sich schnell. Durchsuche oder rufe die aktuellen Modellmetadaten ab, bevor du ein bestimmtes Modell, einen Parameter, ein Ausgabeformat oder Kosten versprichst.

Generiere Bilder, Videos und Audio mit fal.ai Modellen über MCP.

Wann aktivieren

  • Der Benutzer möchte Bilder aus Textbeschreibungen generieren
  • Videos aus Text oder Bildern erstellen
  • Sprache, Musik oder Soundeffekte generieren
  • Jede Aufgabe zur Mediengenerierung
  • Der Benutzer sagt „Bild generieren“, „Video erstellen“, „Text zu Sprache“, „Thumbnail erstellen“ oder ähnliches

MCP Anforderung

Der fal.ai MCP-Server muss konfiguriert sein. Füge in ~/.claude.json hinzu:

"fal-ai": {
  "command": "npx",
  "args": ["-y", "fal-ai-mcp-server"],
  "env": { "FAL_KEY": "DEIN_FAL_KEY_HIER" }
}

Hole einen API-Key unter fal.ai.

MCP Werkzeuge

Das fal.ai MCP bietet diese Werkzeuge:

  • search — Verfügbare Modelle nach Stichwort finden
  • find — Modelldetails und Parameter abrufen
  • generate — Ein Modell mit Parametern ausführen
  • result — Status asynchroner Generierung prüfen
  • status — Job-Status prüfen
  • cancel — Einen laufenden Job abbrechen
  • estimate_cost — Generierungskosten schätzen
  • models — Beliebte Modelle auflisten
  • upload — Dateien zur Verwendung als Eingaben hochladen

Bildgenerierung

Nano Banana 2 (Schnell)

Am besten geeignet für: schnelle Iterationen, Entwürfe, Text-zu-Bild, Bildbearbeitung.

generate(
  app_id: "fal-ai/nano-banana-2",
  input_data: {
    "prompt": "eine futuristische Stadtlandschaft bei Sonnenuntergang, Cyberpunk-Stil",
    "image_size": "landscape_16_9",
    "num_images": 1,
    "seed": 42
  }
)

Nano Banana Pro (Hohe Detailtreue)

Am besten geeignet für: Produktionsbilder, Realismus, Typografie, detaillierte Beschreibungen.

generate(
  app_id: "fal-ai/nano-banana-pro",
  input_data: {
    "prompt": "professionelles Produktfoto von kabellosen Kopfhörern auf Marmoroberfläche, Studiolicht",
    "image_size": "square",
    "num_images": 1,
    "guidance_scale": 7.5
  }
)

Gemeinsame Bildparameter

ParamTypOptionenHinweise
promptstringerforderlichBeschreibe, was du möchtest
image_sizestringsquare, portrait_4_3, landscape_16_9, portrait_16_9, landscape_4_3Seitenverhältnis
num_imagesnumber1-4Wie viele generiert werden sollen
seednumberbeliebige GanzzahlReproduzierbarkeit
guidance_scalenumber1-20Wie genau der Beschreibung gefolgt wird (höher = wörtlicher)

Bildbearbeitung

Verwende Nano Banana 2 mit einem Eingabebild für Inpainting, Outpainting oder Stilübertragung:

# Zuerst das Quellbild hochladen
upload(file_path: "/pfad/zum/bild.png")

# Dann mit Bildeingabe generieren
generate(
  app_id: "fal-ai/nano-banana-2",
  input_data: {
    "prompt": "gleiche Szene aber im Aquarellstil",
    "image_url": "<hochgeladene_url>",
    "image_size": "landscape_16_9"
  }
)

Videogenerierung

Seedance 1.0 Pro (ByteDance)

Am besten geeignet für: Text-zu-Video, Bild-zu-Video mit hoher Bewegungsqualität.

generate(
  app_id: "fal-ai/seedance-1-0-pro",
  input_data: {
    "prompt": "eine Drohnenüberführung eines Bergsees zur goldenen Stunde, filmisch",
    "duration": "5s",
    "aspect_ratio": "16:9",
    "seed": 42
  }
)

Kling Video v3 Pro

Am besten geeignet für: Text-/Bild-zu-Video mit nativer Audiogenerierung.

generate(
  app_id: "fal-ai/kling-video/v3/pro",
  input_data: {
    "prompt": "Meereswellen, die an einer felsigen Küste brechen, dramatische Wolken",
    "duration": "5s",
    "aspect_ratio": "16:9"
  }
)

Veo 3 (Google DeepMind)

Am besten geeignet für: Video mit generiertem Ton, hohe visuelle Qualität.

generate(
  app_id: "fal-ai/veo-3",
  input_data: {
    "prompt": "ein belebter Tokioter Straßenmarkt bei Nacht, Neonlichter, Menschenmenge",
    "aspect_ratio": "16:9"
  }
)

Bild-zu-Video

Starte von einem vorhandenen Bild:

generate(
  app_id: "fal-ai/seedance-1-0-pro",
  input_data: {
    "prompt": "Kamera zoomt langsam heraus, sanfter Wind bewegt die Bäume",
    "image_url": "<url_des_hochgeladenen_bildes>",
    "duration": "5s"
  }
)

Videoparameter

ParamTypOptionenHinweise
promptstringerforderlichBeschreibe das Video
durationstring"5s", "10s"Videolänge
aspect_ratiostring"16:9", "9:16", "1:1"Bildverhältnis
seednumberbeliebige GanzzahlReproduzierbarkeit
image_urlstringURLQuellbild für Bild-zu-Video

Audiogenerierung

CSM-1B (Konversationelle Sprache)

Text-zu-Sprache mit natürlicher, gesprächsähnlicher Qualität.

generate(
  app_id: "fal-ai/csm-1b",
  input_data: {
    "text": "Hallo, willkommen zur Demo. Lass mich dir zeigen, wie das funktioniert.",
    "speaker_id": 0
  }
)

ThinkSound (Video-zu-Audio)

Generiere passendes Audio aus Videoinhalten.

generate(
  app_id: "fal-ai/thinksound",
  input_data: {
    "video_url": "<video_url>",
    "prompt": "Umgebungsgeräusche des Waldes mit Vogelgezwitscher"
  }
)

ElevenLabs (über API, kein MCP)

Für professionelle Sprachsynthese verwende ElevenLabs direkt:

import os
import requests

resp = requests.post(
    "https://api.elevenlabs.io/v1/text-to-speech/<voice_id>",
    headers={
        "xi-api-key": os.environ["ELEVENLABS_API_KEY"],
        "Content-Type": "application/json"
    },
    json={
        "text": "Dein Text hier",
        "model_id": "eleven_turbo_v2_5",
        "voice_settings": {"stability": 0.5, "similarity_boost": 0.75}
    }
)
with open("output.mp3", "wb") as f:
    f.write(resp.content)

VideoDB Generative Audio

Wenn VideoDB konfiguriert ist, verwende dessen generative Audiofunktion:

# Sprachgenerierung
audio = coll.generate_voice(text="Deine Erzählung hier", voice="alloy")

# Musikgenerierung
music = coll.generate_music(prompt="fröhliche elektronische Hintergrundmusik", duration=30)

# Soundeffekte
sfx = coll.generate_sound_effect(prompt="Donnerknall gefolgt von Regen")

Kostenschätzung

Vor der Generierung die geschätzten Kosten prüfen:

estimate_cost(
  estimate_type: "unit_price",
  endpoints: {
    "fal-ai/nano-banana-pro": {
      "unit_quantity": 1
    }
  }
)

Modellentdeckung

Finde Modelle für bestimmte Aufgaben:

search(query: "Text zu Video")
find(endpoint_ids: ["fal-ai/seedance-1-0-pro"])
models()

Tipps

  • Verwende seed für reproduzierbare Ergebnisse bei der Iteration von Aufforderungen
  • Beginne mit kostengünstigeren Modellen (Nano Banana 2) für die Aufforderungsiteration, wechsle dann für Endprodukte zu Pro
  • Für Videos: Halte Aufforderungen beschreibend, aber präzise – konzentriere dich auf Bewegung und Szene
  • Bild-zu-Video liefert kontrolliertere Ergebnisse als reine Text-zu-Video
  • Prüfe estimate_cost, bevor du teure Videogenerierungen ausführst

Verwandte Skills

  • tasteforge-video — Offline Geschmacksdestillation und Modalitätsplanung. Seine Endpunktkandidaten und Anfragemanifeste dienen nur als Referenz, nicht als eingereichte Jobs oder gespeicherte Fal-Workflows. Eine TasteForge-Übergabe autorisiert kein Hochladen oder Generieren; verwende einen separat autorisierten Anbieterworkflow und überprüfe dessen aktuelles Endpunktschema vor der Ausführung.
  • videodb — Videoverarbeitung, -bearbeitung und -streaming
  • video-editing — KI-gestützte Videobearbeitungs-Workflows
  • content-engine — Inhaltserstellung für soziale Plattformen

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

Verwandte Skills