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fal-ai-media

Generación unificada de medios a través de fal.ai MCP: imagen, video y audio. Cubre texto a imagen (Nano Banana), texto/imagen a video (Seedance, Kling, Veo 3), texto a voz (CSM-1B) y video a audio (ThinkSound). Úsalo cuando el usuario quiera generar imágenes, videos o audio con IA.

¿Qué es fal-ai-media?

Esta habilidad proporciona un acceso unificado a la generación de medios mediante el protocolo MCP de fal.ai, soportando modelos de imagen, video y audio. Incluye modelos de texto a imagen como Nano Banana 2 (rápido) y Nano Banana Pro (alta fidelidad), modelos de video como Seedance 1.0 Pro (ByteDance), Kling Video v3 Pro y Veo 3 (Google DeepMind), y modelos de audio como CSM-1B (texto a voz) y ThinkSound (video a audio). Es útil para desarrolladores y agentes de IA que necesitan generar contenido multimedia rápidamente sin cambiar de plataforma o herramienta. Funciona exclusivamente a través del servidor MCP de fal.ai, que debe estar configurado en el archivo `~/.claude.json` con una clave API válida. Las herramientas MCP incluyen búsqueda, generación, estimación de costos, carga de archivos y más. Se recomienda buscar metadatos actualizados del modelo antes de prometer parámetros o costos específicos debido a la naturaleza cambiante del skill.

Compatible con✓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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Documentación

Generación de Medios con fal.ai

Skill propenso a cambios. Los IDs de modelos, precios, entradas y nombres de herramientas MCP de fal.ai cambian rápidamente. Busque o recupere los metadatos actuales del modelo antes de prometer un modelo, parámetro, formato de salida o costo específico.

Genera imágenes, videos y audio utilizando modelos de fal.ai a través de MCP.

Cuándo Activar

  • El usuario quiere generar imágenes a partir de descripciones de texto
  • Crear videos a partir de texto o imágenes
  • Generar voz, música o efectos de sonido
  • Cualquier tarea de generación de medios
  • El usuario dice "generar imagen", "crear video", "texto a voz", "hacer una miniatura" o similar

Requisito MCP

El servidor MCP de fal.ai debe estar configurado. Agregar a ~/.claude.json:

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

Obtén una clave API en fal.ai.

Herramientas MCP

El MCP de fal.ai proporciona estas herramientas:

  • search — Buscar modelos disponibles por palabra clave
  • find — Obtener detalles y parámetros de un modelo
  • generate — Ejecutar un modelo con parámetros
  • result — Verificar el estado de una generación asíncrona
  • status — Verificar el estado de un trabajo
  • cancel — Cancelar un trabajo en ejecución
  • estimate_cost — Estimar el costo de generación
  • models — Listar modelos populares
  • upload — Subir archivos para usar como entradas

Generación de Imágenes

Nano Banana 2 (Rápido)

Mejor para: iteraciones rápidas, borradores, texto a imagen, edición de imágenes.

generate(
  app_id: "fal-ai/nano-banana-2",
  input_data: {
    "prompt": "un paisaje urbano futurista al atardecer, estilo cyberpunk",
    "image_size": "landscape_16_9",
    "num_images": 1,
    "seed": 42
  }
)

Nano Banana Pro (Alta Fidelidad)

Mejor para: imágenes de producción, realismo, tipografía, descripciones detalladas.

generate(
  app_id: "fal-ai/nano-banana-pro",
  input_data: {
    "prompt": "foto profesional de producto: auriculares inalámbricos sobre superficie de mármol, iluminación de estudio",
    "image_size": "square",
    "num_images": 1,
    "guidance_scale": 7.5
  }
)

Parámetros Comunes de Imagen

ParámetroTipoOpcionesNotas
promptcadenaobligatorioDescribe lo que deseas
image_sizecadenasquare, portrait_4_3, landscape_16_9, portrait_16_9, landscape_4_3Relación de aspecto
num_imagesnúmero1-4Cuántas generar
seednúmerocualquier enteroReproducibilidad
guidance_scalenúmero1-20Qué tan cerca seguir la descripción (mayor = más literal)

Edición de Imágenes

Usa Nano Banana 2 con una imagen de entrada para inpainting, outpainting o transferencia de estilo:

# Primero sube la imagen de origen
upload(file_path: "/ruta/a/imagen.png")

# Luego genera con entrada de imagen
generate(
  app_id: "fal-ai/nano-banana-2",
  input_data: {
    "prompt": "misma escena pero en estilo acuarela",
    "image_url": "<url_subida>",
    "image_size": "landscape_16_9"
  }
)

Generación de Video

Seedance 1.0 Pro (ByteDance)

Mejor para: texto a video, imagen a video con alta calidad de movimiento.

generate(
  app_id: "fal-ai/seedance-1-0-pro",
  input_data: {
    "prompt": "vista aérea de dron de un lago de montaña a la hora dorada, cinematográfica",
    "duration": "5s",
    "aspect_ratio": "16:9",
    "seed": 42
  }
)

Kling Video v3 Pro

Mejor para: texto/imagen a video con generación de audio nativa.

generate(
  app_id: "fal-ai/kling-video/v3/pro",
  input_data: {
    "prompt": "olas del mar rompiendo en una costa rocosa, nubes dramáticas",
    "duration": "5s",
    "aspect_ratio": "16:9"
  }
)

Veo 3 (Google DeepMind)

Mejor para: video con sonido generado, alta calidad visual.

generate(
  app_id: "fal-ai/veo-3",
  input_data: {
    "prompt": "un bullicioso mercado callejero de Tokio de noche, letreros de neón, ruido de multitud",
    "aspect_ratio": "16:9"
  }
)

Imagen a Video

Partir de una imagen existente:

generate(
  app_id: "fal-ai/seedance-1-0-pro",
  input_data: {
    "prompt": "la cámara se aleja lentamente, el viento suave mueve los árboles",
    "image_url": "<url_imagen_subida>",
    "duration": "5s"
  }
)

Parámetros de Video

ParámetroTipoOpcionesNotas
promptcadenaobligatorioDescribe el video
durationcadena"5s", "10s"Duración del video
aspect_ratiocadena"16:9", "9:16", "1:1"Relación de aspecto
seednúmerocualquier enteroReproducibilidad
image_urlcadenaURLImagen de origen para imagen a video

Generación de Audio

CSM-1B (Voz Conversacional)

Texto a voz con calidad natural y conversacional.

generate(
  app_id: "fal-ai/csm-1b",
  input_data: {
    "text": "Hola, bienvenido a la demostración. Déjame mostrarte cómo funciona esto.",
    "speaker_id": 0
  }
)

ThinkSound (Video a Audio)

Generar audio que coincida con el contenido del video.

generate(
  app_id: "fal-ai/thinksound",
  input_data: {
    "video_url": "<url_del_video>",
    "prompt": "sonidos ambientales de bosque con pájaros cantando"
  }
)

ElevenLabs (vía API, sin MCP)

Para síntesis de voz profesional, usa ElevenLabs directamente:

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": "Tu texto aquí",
        "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)

Audio Generativo con VideoDB

Si VideoDB está configurado, usa su audio generativo:

# Generación de voz
audio = coll.generate_voice(text="Tu narración aquí", voice="alloy")

# Generación de música
music = coll.generate_music(prompt="música electrónica optimista de fondo", duration=30)

# Efectos de sonido
sfx = coll.generate_sound_effect(prompt="trueno seguido de lluvia")

Estimación de Costos

Antes de generar, verifica el costo estimado:

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

Descubrimiento de Modelos

Encuentra modelos para tareas específicas:

search(query: "texto a video")
find(endpoint_ids: ["fal-ai/seedance-1-0-pro"])
models()

Consejos

  • Usa seed para resultados reproducibles al iterar sobre descripciones
  • Comienza con modelos de menor costo (Nano Banana 2) para iterar descripciones, luego cambia a Pro para resultados finales
  • Para video, mantén las descripciones descriptivas pero concisas — enfócate en movimiento y escena
  • Imagen a video produce resultados más controlados que texto a video puro
  • Verifica estimate_cost antes de ejecutar generaciones de video costosas

Skills Relacionados

  • tasteforge-video — Destilación de sabor offline y planificación de modalidad. Sus candidatos de endpoint y manifiestos de solicitud son solo de referencia, no trabajos enviados ni flujos de Fal guardados. Una transferencia de TasteForge no autoriza carga ni generación; usa un flujo de proveedor autorizado por separado y verifica su esquema de endpoint actual antes de ejecutar.
  • videodb — Procesamiento, edición y transmisión de video
  • video-editing — Flujos de trabajo de edición de video con IA
  • content-engine — Creación de contenido para plataformas sociales

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.

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