Fal ai media
Skill mturac/everything-openai-codex/docs/ja-JP/skills/fal-ai-media
EOC: open-source operating system for OpenAI Codex workflows with agents, skills, hooks, rules, memory, safety gates, and cross-harness adapters.
npx -y skills add mturac/everything-openai-codex --skill fal-ai-mediaAssembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.
What its author says it does
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fal.ai MCPによる統合メディア生成(画像、動画、音声)。テキストから画像(Nano Banana)、テキスト/画像から動画(Seedance、Kling、Veo 3)、テキストから音声(CSM-1B)、動画から音声(ThinkSound)をカバーします。ユーザーがAIで画像、動画、音声を生成したい場合に使用します。
SKILL.md
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fal.aiメディア生成
変化が早いスキル。 fal.aiのモデルID、価格、入力、MCPツール名は急速に変わります。特定のモデル、パラメーター、出力形式、またはコストを約束する前に、現在のモデルメタデータを検索または取得してください。
MCPを通じてfal.aiモデルを使用して画像、動画、音声を生成します。
アクティベートするタイミング
- ユーザーがテキストプロンプトから画像を生成したい場合
- テキストまたは画像から動画を作成する場合
- 音声、音楽、または効果音を生成する場合
- あらゆるメディア生成タスク
- ユーザーが「generate image」「create video」「text to speech」「make a thumbnail」などと言う場合
MCP要件
fal.ai MCPサーバーを設定する必要があります。~/.codex.jsonに追加してください:
"fal-ai": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "fal-ai-mcp-server"],
"env": { "FAL_KEY": "YOUR_FAL_KEY_HERE" }
}
APIキーはfal.aiで取得してください。
MCPツール
fal.ai MCPは以下のツールを提供します:
search— キーワードで利用可能なモデルを検索find— モデルの詳細とパラメーターを取得generate— パラメーターでモデルを実行result— 非同期生成のステータスを確認status— ジョブステータスを確認cancel— 実行中のジョブをキャンセルestimate_cost— 生成コストを見積もるmodels— 人気モデルの一覧表示upload— 入力として使用するファイルをアップロード
画像生成
Nano Banana 2(高速)
ベストユースケース: クイックイテレーション、ドラフト、テキストから画像、画像編集。
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(高忠実度)
ベストユースケース: 本番画像、リアリズム、タイポグラフィ、詳細なプロンプト。
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
}
)
一般的な画像パラメーター
| パラメーター | 型 | オプション | 備考 |
|---|---|---|---|
prompt | string | 必須 | 生成したいものを説明する |
image_size | string | square、portrait_4_3、landscape_16_9、portrait_16_9、landscape_4_3 | アスペクト比 |
num_images | number | 1-4 | 生成する数 |
seed | number | 任意の整数 | 再現性 |
guidance_scale | number | 1-20 | プロンプトへの追従度(高いほど文字通り) |
画像編集
インペインティング、アウトペインティング、またはスタイル転送にNano Banana 2を入力画像と共に使用:
# まずソース画像をアップロード
upload(file_path: "/path/to/image.png")
# 次に画像入力で生成
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"
}
)
動画生成
Seedance 1.0 Pro(ByteDance)
ベストユースケース: テキストから動画、高モーション品質の画像から動画。
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
ベストユースケース: ネイティブ音声生成付きのテキスト/画像から動画。
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)
ベストユースケース: 生成された音声付き、高視覚品質の動画。
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"
}
)
画像から動画
既存の画像から開始:
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"
}
)
動画パラメーター
| パラメーター | 型 | オプション | 備考 |
|---|---|---|---|
prompt | string | 必須 | 動画を説明する |
duration | string | "5s"、"10s" | 動画の長さ |
aspect_ratio | string | "16:9"、"9:16"、"1:1" | フレーム比率 |
seed | number | 任意の整数 | 再現性 |
image_url | string | URL | 画像から動画用のソース画像 |
音声生成
CSM-1B(会話的スピーチ)
自然な会話品質のテキストから音声。
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(動画から音声)
動画コンテンツからマッチする音声を生成。
generate(
app_id: "fal-ai/thinksound",
input_data: {
"video_url": "<video_url>",
"prompt": "ambient forest sounds with birds chirping"
}
)
ElevenLabs(API経由、MCPなし)
プロフェッショナルな音声合成には、ElevenLabsを直接使用:
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生成音声
VideoDBが設定されている場合、その生成音声を使用:
# 音声生成
audio = coll.generate_voice(text="Your narration here", voice="alloy")
# 音楽生成
music = coll.generate_music(prompt="upbeat electronic background music", duration=30)
# 効果音
sfx = coll.generate_sound_effect(prompt="thunder crack followed by rain")
コスト見積もり
生成前に見積もりコストを確認:
estimate_cost(
estimate_type: "unit_price",
endpoints: {
"fal-ai/nano-banana-pro": {
"unit_quantity": 1
}
}
)
モデル探索
特定のタスクに対するモデルを検索:
search(query: "text to video")
find(endpoint_ids: ["fal-ai/seedance-1-0-pro"])
models()
ヒント
- プロンプトを繰り返す際の再現性のために
seedを使用する - プロンプトのイテレーションには低コストのモデル(Nano Banana 2)から始め、最終版ではProに切り替える
- 動画の場合、プロンプトはモーションとシーンに焦点を当てて説明的だが簡潔に
- 画像から動画は純粋なテキストから動画よりも制御された結果を生成する
- 高コストの動画生成を実行する前に
estimate_costを確認する
関連スキル
videodb— 動画処理、編集、ストリーミングvideo-editing— AI駆動の動画編集ワークフローcontent-engine— ソーシャルプラットフォーム向けコンテンツ作成
Gives 0 of the 12 instructions most media documents skills give in ~2.7k tokens
Counted across 157 of the 158 authors here whose files we hold, read 2026-08-07
- provide posting time recommendationsin 7 of 157, across 5 files
- track metrics over time to identify trendsin 6 of 157, across 2 files
- read marketing context file before startingin 6 of 157, across 5 files
- choose platforms based on audience presencein 6 of 157, across 4 files
- adapt tone for each platformin 6 of 157, across 4 files
- ensure data completeness before analysisin 5 of 157, across 1 file
- compare metrics within same time periodsin 5 of 157, across 1 file
- account for platform-specific benchmarksin 5 of 157, across 1 file
- separate organic and paid metricsin 5 of 157, across 1 file
- include context when interpreting resultsin 5 of 157, across 1 file
- keep tweets under 280 charactersin 5 of 157, across 3 files
- download top-K results with an attribution sidecarin 5 of 157, across 2 files
Said here and by no other author read
- fetch current model metadata before promising specifics
- set up the fal.ai MCP server
- start with low-cost models for prompt iteration
- keep video prompts focused on motion and scene
- use image-to-video for more controlled results
Grouped from the skills themselves: near-identical wordings counted once, and counted by distinct author, so one author publishing three of these counts once. Length counted with cl100k_base; the agent that loads this file may tokenize it differently.