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fal-ai-media

Geração unificada de mídia via MCP do fal.ai — imagem, vídeo e áudio. Abrange texto-para-imagem (Nano Banana), texto/imagem-para-vídeo (Seedance, Kling, Veo 3), texto-para-fala (CSM-1B) e vídeo-para-áudio (ThinkSound). Use quando o usuário quiser gerar imagens, vídeos ou áudio com IA.

O que é fal-ai-media?

Esta skill integra todos os principais modelos de geração de mídia do fal.ai em um único ponto de acesso via protocolo MCP. Ela permite criar imagens a partir de descrições textuais (Nano Banana 2 para rascunhos rápidos, Nano Banana Pro para alta fidelidade), gerar vídeos a partir de texto ou imagens (Seedance 1.0 Pro, Kling Video v3 Pro, Veo 3), sintetizar voz natural com CSM-1B e produzir áudio contextual a partir de vídeos com ThinkSound. É ideal para desenvolvedores, criadores de conteúdo e engenheiros de IA que precisam de uma interface unificada e programável para mídia gerada por IA, sem a complexidade de gerenciar múltiplas APIs separadas. A skill também oferece ferramentas MCP para descoberta de modelos, estimativa de custos e upload de arquivos, tornando o fluxo de trabalho completo e eficiente.

Funciona com✓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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Documentação

Geração de Mídia com fal.ai

Skill propensa a mudanças. IDs de modelos, preços, entradas e nomes de ferramentas MCP do fal.ai mudam rapidamente. Pesquise ou busque os metadados atuais do modelo antes de prometer um modelo, parâmetro, formato de saída ou custo específico.

Gere imagens, vídeos e áudio usando modelos do fal.ai via MCP.

Quando Ativar

  • O usuário quer gerar imagens a partir de descrições textuais
  • Criar vídeos a partir de texto ou imagens
  • Gerar fala, música ou efeitos sonoros
  • Qualquer tarefa de geração de mídia
  • O usuário diz "gerar imagem", "criar vídeo", "texto para fala", "fazer uma thumbnail" ou similar

Requisito MCP

O servidor MCP do fal.ai deve estar configurado. Adicione em ~/.claude.json:

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

Obtenha uma chave de API em fal.ai.

Ferramentas MCP

O MCP do fal.ai fornece estas ferramentas:

  • search — Encontre modelos disponíveis por palavra-chave
  • find — Obtenha detalhes e parâmetros do modelo
  • generate — Execute um modelo com parâmetros
  • result — Verifique o status de geração assíncrona
  • status — Verifique o status do job
  • cancel — Cancele um job em execução
  • estimate_cost — Estime o custo de geração
  • models — Liste modelos populares
  • upload — Envie arquivos para uso como entradas

Geração de Imagens

Nano Banana 2 (Rápido)

Melhor para: iterações rápidas, rascunhos, texto-para-imagem, edição de imagem.

generate(
  app_id: "fal-ai/nano-banana-2",
  input_data: {
    "prompt": "a futuristic cityscape at sunset, cyberpunk style",
    "image_size": "landscape_16_9",
    "num_images": 1,
    "seed": 42
  }
)

Nano Banana Pro (Alta Fidelidade)

Melhor para: imagens de produção, realismo, tipografia, prompts detalhados.

generate(
  app_id: "fal-ai/nano-banana-pro",
  input_data: {
    "prompt": "professional product photo of wireless headphones on marble surface, studio lighting",
    "image_size": "square",
    "num_images": 1,
    "guidance_scale": 7.5
  }
)

Parâmetros Comuns de Imagem

ParâmetroTipoOpçõesNotas
promptstringobrigatórioDescreva o que você quer
image_sizestringsquare, portrait_4_3, landscape_16_9, portrait_16_9, landscape_4_3Proporção de tela
num_imagesnumber1-4Quantas gerar
seednumberqualquer inteiroReprodutibilidade
guidance_scalenumber1-20Quão estritamente seguir o prompt (mais alto = mais literal)

Edição de Imagem

Use o Nano Banana 2 com uma imagem de entrada para inpainting, outpainting ou transferência de estilo:

# Primeiro, faça o upload da imagem de origem
upload(file_path: "/path/to/image.png")

# Em seguida, gere com entrada de imagem
generate(
  app_id: "fal-ai/nano-banana-2",
  input_data: {
    "prompt": "same scene but in watercolor style",
    "image_url": "<uploaded_url>",
    "image_size": "landscape_16_9"
  }
)

Geração de Vídeos

Seedance 1.0 Pro (ByteDance)

Melhor para: texto-para-vídeo, imagem-para-vídeo com alta qualidade de movimento.

generate(
  app_id: "fal-ai/seedance-1-0-pro",
  input_data: {
    "prompt": "a drone flyover of a mountain lake at golden hour, cinematic",
    "duration": "5s",
    "aspect_ratio": "16:9",
    "seed": 42
  }
)

Kling Video v3 Pro

Melhor para: texto/imagem-para-vídeo com geração nativa de áudio.

generate(
  app_id: "fal-ai/kling-video/v3/pro",
  input_data: {
    "prompt": "ocean waves crashing on a rocky coast, dramatic clouds",
    "duration": "5s",
    "aspect_ratio": "16:9"
  }
)

Veo 3 (Google DeepMind)

Melhor para: vídeo com som gerado, alta qualidade visual.

generate(
  app_id: "fal-ai/veo-3",
  input_data: {
    "prompt": "a bustling Tokyo street market at night, neon signs, crowd noise",
    "aspect_ratio": "16:9"
  }
)

Imagem-para-Vídeo

Parta de uma imagem existente:

generate(
  app_id: "fal-ai/seedance-1-0-pro",
  input_data: {
    "prompt": "camera slowly zooms out, gentle wind moves the trees",
    "image_url": "<uploaded_image_url>",
    "duration": "5s"
  }
)

Parâmetros de Vídeo

ParâmetroTipoOpçõesNotas
promptstringobrigatórioDescreva o vídeo
durationstring"5s", "10s"Duração do vídeo
aspect_ratiostring"16:9", "9:16", "1:1"Proporção de tela
seednumberqualquer inteiroReprodutibilidade
image_urlstringURLImagem de origem para imagem-para-vídeo

Geração de Áudio

CSM-1B (Fala Conversacional)

Texto-para-fala com qualidade natural e conversacional.

generate(
  app_id: "fal-ai/csm-1b",
  input_data: {
    "text": "Hello, welcome to the demo. Let me show you how this works.",
    "speaker_id": 0
  }
)

ThinkSound (Vídeo-para-Áudio)

Gere áudio correspondente a partir de conteúdo de vídeo.

generate(
  app_id: "fal-ai/thinksound",
  input_data: {
    "video_url": "<video_url>",
    "prompt": "ambient forest sounds with birds chirping"
  }
)

ElevenLabs (via API, sem MCP)

Para síntese de voz profissional, use o ElevenLabs diretamente:

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": "Your text here",
        "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

Se o VideoDB estiver configurado, use seu áudio generativo:

# Voice generation
audio = coll.generate_voice(text="Your narration here", voice="alloy")

# Music generation
music = coll.generate_music(prompt="upbeat electronic background music", duration=30)

# Sound effects
sfx = coll.generate_sound_effect(prompt="thunder crack followed by rain")

Estimativa de Custos

Antes de gerar, verifique o custo estimado:

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

Descoberta de Modelos

Encontre modelos para tarefas específicas:

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

Dicas

  • Use seed para resultados reproduzíveis ao iterar sobre prompts
  • Comece com modelos de menor custo (Nano Banana 2) para iteração de prompt e, em seguida, mude para o Pro para versões finais
  • Para vídeos, mantenha os prompts descritivos, mas concisos — concentre-se em movimento e cena
  • Imagem-para-vídeo produz resultados mais controlados do que texto-para-vídeo puro
  • Verifique estimate_cost antes de executar gerações de vídeo caras

Skills Relacionadas

  • tasteforge-video — Destilação offline de sabor e planejamento de modalidade. Seus candidatos de endpoint e manifestos de requisição são apenas para referência, não são jobs enviados ou workflows salvos do Fal. Uma transferência do TasteForge não autoriza upload ou geração; use um fluxo de trabalho de provedor autorizado separadamente e verifique seu esquema de endpoint atual antes de executar.
  • videodb — Processamento, edição e transmissão de vídeo
  • video-editing — Fluxos de trabalho de edição de vídeo com IA
  • content-engine — Criação de conteúdo para plataformas sociais

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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