
Texto a imagen
Crea imágenes con IA desde prompts de texto
Usa la API Gemini Omni 1.2 Flash de Google en Flaq AI para editar el metraje original con un prompt y conservar la duración y el encuadre del clip original en el resultado.
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/video/task', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
body: JSON.stringify({
model_name: 'gemini-omni-1.2-flash-video-edit',
prompt: 'A small ball rolls into the scene and captures the attention of the cat',
video_url: 'https://example.com/source-video.mp4',
resolution: '1080p'
})
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
// Step 2: Poll for results
const taskId = data.task_id;
const pollResult = async (taskId) => {
const res = await fetch(`https://api.flaq.ai/api/v1/video/${taskId}`, {
headers: { 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY' }
});
return res.json();
};
while (true) {
const pollResultData = await pollResult(taskId);
const status = pollResultData.data.task_status;
if (status === 'succeed') {
console.log(pollResultData.data.task_result.videos[0].url);
break;
}
if (status === 'failed') {
console.error(pollResultData.data.task_status_msg);
break;
}
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 10000));
}
import requests
response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/video/task',
headers={
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
json={
'model_name': 'gemini-omni-1.2-flash-video-edit',
'prompt': 'A small ball rolls into the scene and captures the attention of the cat',
'video_url': 'https://example.com/source-video.mp4',
'resolution': '1080p'
}
)
result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']
# Step 2: Poll for results
task_id = response.json()['data']['task_id']
poll_url = f"https://api.flaq.ai/api/v1/video/{task_id}"
while True:
poll_result = requests.get(poll_url, headers={'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}).json()
status = poll_result['data']['task_status']
if status == 'succeed':
print(poll_result['data']['task_result']['videos'][0]['url'])
break
if status == 'failed':
print(poll_result['data']['task_status_msg'])
break
time.sleep(10)
curl -X POST https://api.flaq.ai/api/v1/video/task \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model_name": "gemini-omni-1.2-flash-video-edit",
"prompt": "A small ball rolls into the scene and captures the attention of the cat",
"video_url": "https://example.com/source-video.mp4",
"resolution": "1080p"
}'
# Step 2: Poll for results
# Replace {task_id} with the task_id returned from the submit response
curl -X GET "https://api.flaq.ai/api/v1/video/{task_id}" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"
| Parámetros | Precio | Precio original | Descuento |
|---|
En Flaq AI, la API Gemini Omni 1.2 Flash Video Edit genera una versión editada de un vídeo existente a partir de una instrucción de texto. Las indicaciones escritas permiten explorar cambios en una escena. Los desarrolladores pueden incorporar este tipo de edición a sus aplicaciones creativas y procesos de revisión.
Edición mediante instrucciones: aplica indicaciones escritas a una grabación existente para crear una versión revisada de la escena.
Cambios en el aspecto de la escena: solicita cambios en el fondo, la iluminación o las condiciones meteorológicas mediante instrucciones en lenguaje natural.
Edición en el formato original: modifica el contenido visual conservando la duración y la relación de aspecto del vídeo original.
Entrada: proporciona un vídeo corto y una instrucción que especifique el cambio. Respeta el intervalo de duración admitido y las indicaciones del proveedor sobre la duración mínima. Consulta los límites vigentes en la documentación de la API.
Instrucciones de edición: indica qué quieres cambiar y qué detalles deben conservarse para delimitar el alcance de la modificación.
Ajustes de salida: elige la resolución de salida. El vídeo original determina la duración y la relación de aspecto, que no pueden configurarse por separado.
Salida: recupera el vídeo editado cuando termine el procesamiento.
Facturación: el coste depende de la resolución de salida seleccionada y de la duración del vídeo original, redondeada al segundo entero más cercano. La duración mínima facturable es de 3 segundos.
Revisión de vídeos cortos: incorpora solicitudes de modificación mediante instrucciones de texto a una herramienta interna de revisión de vídeos.
Variaciones de fondo para campañas: solicita un escenario distinto para una escena de campaña existente y comprueba si el resultado se ajusta a las directrices creativas.
Pruebas de iluminación de productos: solicita un cambio de iluminación en una escena breve de un producto y compara el resultado con el original.
Evaluación de propuestas creativas: comprueba si un cambio propuesto transmite la idea deseada antes de planificar más trabajo de edición.
Nota Prepara el vídeo original con los tiempos y las proporciones que necesites para el resultado. La duración original se redondea a efectos de facturación. Este cálculo no establece ni amplía la duración real de salida. Revisa el vídeo editado para verificar que se ajusta al cambio solicitado.
Comparación con Text-to-Video: Video Edit requiere una grabación existente. Text-to-Video genera un vídeo nuevo a partir de la descripción escrita de una escena y permite elegir su duración y orientación.
Comparación con Image-to-Video: Image-to-Video anima una imagen inicial y puede utilizar una imagen final opcional. Video Edit utiliza un vídeo original completo como material de edición.
Comparación con Reference-to-Video: Reference-to-Video utiliza imágenes o vídeos cortos de referencia para guiar una nueva generación. Video Edit modifica el vídeo suministrado, que determina los tiempos y las proporciones del resultado.
Explora varias herramientas de creación con IA para flujos rápidos de imagen y video en tu navegador, luego escala las ideas exitosas con las API de modelos listas para producción de Flaq AI. Flaq AI proporciona una capa API unificada para todos los modelos, lo que facilita usar y escalar tus flujos.

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