Generador de IA de texto a imagen
Crea imágenes pulidas desde prompts con modelos líderes de imagen con IA, ajustes flexibles y un flujo rápido basado en navegador.
Vidu/viduq3-reference-to-video
viduq3-reference-to-video
Prueba gratis la API Reference-to-Video de Vidu Q3 con hasta cuatro imágenes de referencia, salida a 1080p, sonido opcional, duración flexible y control de semilla.
Reference to Video
Ejemplos de API
Ejemplo de envio
// Step 1: Submit generation request
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: 'viduq3-reference-to-video',
prompt: 'Keep the character from image one and the jacket details from image two while walking through a rainy city',
resolution: '1080p',
duration: 8,
aspect_ratio: '9:16',
images: [
'https://example.com/character-reference.jpg',
'https://example.com/outfit-reference.jpg'
],
sound: true,
seed: 42
})
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
// Use the @ (AT) reference feature in prompt through <<<...>>> placeholders.
// Placeholder numbering is 1-based and follows the images array order:
// <<<image_1>>> = images[0], <<<image_2>>> = images[1], <<<image_3>>> = images[2]
const mediaReferenceResponse = 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: 'viduq3-reference-to-video',
prompt: 'Keep the character from <<<image_1>>> wearing the coat from <<<image_2>>> while entering the rainy city shown in <<<image_3>>>, then return to a close-up of <<<image_1>>>',
resolution: '1080p',
duration: 8,
aspect_ratio: '9:16',
images: [
'https://example.com/character-reference.jpg',
'https://example.com/coat-reference.jpg',
'https://example.com/rainy-city-reference.jpg'
],
sound: true,
seed: 42
})
});
const { data: mediaReferenceData } = await mediaReferenceResponse.json();
const mediaReferenceTaskId = mediaReferenceData.task_id;
Ejemplo de sondeo
// 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));
}
Ejemplo de envio
# Step 1: Submit generation request
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': 'viduq3-reference-to-video',
'prompt': 'Keep the character from image one and the jacket details from image two while walking through a rainy city',
'resolution': '1080p',
'duration': 8,
'aspect_ratio': '9:16',
'images': [
'https://example.com/character-reference.jpg',
'https://example.com/outfit-reference.jpg'
],
'sound': True,
'seed': 42
}
)
result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']
# Use the @ (AT) reference feature in prompt through <<<...>>> placeholders.
# Placeholder numbering is 1-based and follows the images array order:
# <<<image_1>>> = images[0], <<<image_2>>> = images[1], <<<image_3>>> = images[2]
media_reference_response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/video/task',
headers={
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
json={
'model_name': 'viduq3-reference-to-video',
'prompt': 'Keep the character from <<<image_1>>> wearing the coat from <<<image_2>>> while entering the rainy city shown in <<<image_3>>>, then return to a close-up of <<<image_1>>>',
'resolution': '1080p',
'duration': 8,
'aspect_ratio': '9:16',
'images': [
'https://example.com/character-reference.jpg',
'https://example.com/coat-reference.jpg',
'https://example.com/rainy-city-reference.jpg'
],
'sound': True,
'seed': 42
}
)
media_reference_result = media_reference_response.json()
media_reference_task_id = media_reference_result['data']['task_id']
Ejemplo de sondeo
# 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)
Ejemplo de envio
# Step 1: Submit generation request
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": "viduq3-reference-to-video",
"prompt": "Keep the character from image one and the jacket details from image two while walking through a rainy city",
"resolution": "1080p",
"duration": 8,
"aspect_ratio": "9:16",
"images": [
"https://example.com/character-reference.jpg",
"https://example.com/outfit-reference.jpg"
],
"sound": true,
"seed": 42
}'
# Use the @ (AT) reference feature in prompt through <<<...>>> placeholders.
# Placeholder numbering is 1-based and follows the images array order:
# <<<image_1>>> = images[0], <<<image_2>>> = images[1], <<<image_3>>> = images[2]
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": "viduq3-reference-to-video",
"prompt": "Keep the character from <<<image_1>>> wearing the coat from <<<image_2>>> while entering the rainy city shown in <<<image_3>>>, then return to a close-up of <<<image_1>>>",
"resolution": "1080p",
"duration": 8,
"aspect_ratio": "9:16",
"images": [
"https://example.com/character-reference.jpg",
"https://example.com/coat-reference.jpg",
"https://example.com/rainy-city-reference.jpg"
],
"sound": true,
"seed": 42
}'
Ejemplo de sondeo
# 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"
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Precios de Vidu Q3 Reference to Video
| Parámetros | Precio | Precio original | Descuento |
|---|
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README
API profesional Vidu Q3 Reference-to-Video (generación de vídeo coherente con audio nativo)
La API Vidu Q3 Reference-to-Video ofrece generación de vídeo con IA lista para producción a desarrolladores y equipos creativos que necesitan personajes, objetos y escenas coherentes. Esta integración de API reference-to-video utiliza una o varias imágenes de referencia para fijar la identidad de los sujetos mientras genera vídeos coherentes con varias tomas y audio nativo sincronizado. Basado en el modelo Q3 de nueva generación de Vidu, combina cambios inteligentes de cámara, gran coherencia entre tomas y controles de salida flexibles para flujos de trabajo narrativos escalables en Flaq AI.
Características principales de la API Vidu Q3 Reference-to-Video
- Generación con varias imágenes de referencia: utiliza varias imágenes de referencia para definir personajes, productos, objetos o escenas y conservar sus detalles visuales esenciales en el vídeo generado.
- Gran coherencia entre tomas: mantiene sujetos reconocibles en diferentes posiciones de cámara, cambios de escena y momentos narrativos para lograr una narración coherente con varias tomas.
- Salida nativa de audio y vídeo: genera diálogos, voz en off, efectos de sonido y música junto con las imágenes para obtener clips sincronizados y listos para publicar.
- Cambios inteligentes de cámara: dirige el ritmo cinematográfico y el lenguaje de cámara mientras Vidu Q3 mantiene la continuidad entre los cambios de perspectiva.
- Niveles de resolución flexibles: genera a 540p, 720p o 1080p para equilibrar la velocidad, la calidad y los requisitos de producción.
- Amplia compatibilidad de formatos: crea vídeos en varios formatos horizontales, verticales, cuadrados y estándar para flujos de trabajo en redes sociales, publicidad y entretenimiento.
- Control creativo repetible: utiliza prompts en lenguaje natural y el control de la semilla para perfeccionar acciones, diálogos, dirección de la escena y variaciones del resultado.
Cómo usar la API Vidu Q3 Reference-to-Video para generar vídeos coherentes en Flaq AI
- Entrada: al menos una imagen de referencia y un prompt en lenguaje natural que describa los sujetos, diálogos, acciones, escenario, dirección de cámara y sonido deseado.
- Salida: clips de vídeo guiados por referencias con audio nativo sincronizado, entregados mediante la integración de la API Vidu Q3 Reference-to-Video.
- Contenido de referencia: admite varias imágenes para fijar sujetos y elementos visuales coherentes.
- Resolución: salida a 540p, 720p o 1080p.
- Duración: generación flexible de clips cortos para narraciones de una o varias tomas.
- Relaciones de aspecto: admite varios formatos para diseños de publicación horizontales, verticales, cuadrados y estándar.
- Capacidades: coherencia de sujetos con varias referencias, cambios inteligentes de cámara, generación nativa de audio y vídeo, diálogos multilingües e iteraciones controladas por la semilla mediante la API Vidu Q3.
Mejores casos de uso de la integración de la API Vidu Q3 Reference-to-Video
- Series cortas con personajes coherentes: crea personajes recurrentes en historias con varias tomas, conservando la apariencia, el vestuario y la identidad de las referencias proporcionadas.
- Contenido narrativo y con diálogos: genera conversaciones, voz en off, efectos de sonido e imágenes en conjunto para dramas cómicos, cortometrajes y contenido social episódico.
- Narración de productos para comercio electrónico: crea demostraciones de productos y escenas de estilo de vida manteniendo reconocibles sus detalles durante los cambios de cámara.
- Contenido publicitario y de marca: crea vídeos de campaña acordes con las referencias, con mascotas, portavoces, productos y sonido nativo coherentes.
- Pipelines narrativos automatizados: integra una generación audiovisual coherente en plataformas creativas, sistemas multimedia, herramientas de marketing y flujos de trabajo con grandes volúmenes de contenido.
Nota Asegúrate de que los prompts y las imágenes de referencia cumplan las directrices de seguridad de contenido de Vidu. Si se produce un error, revisa la entrada en busca de contenido restringido, ajústala y vuelve a intentarlo.
Vidu Q3 Reference-to-Video frente a la competencia: análisis comparativo
-
Vidu Q3 Reference-to-Video frente a Vidu Q3 Image-to-Video Vidu Q3 Image-to-Video anima una imagen inicial. Vidu Q3 Reference-to-Video utiliza varias referencias de sujetos para mantener la identidad y la continuidad en una generación narrativa más rica y con varias tomas.
-
Vidu Q3 Reference-to-Video frente a Vidu Q3 Turbo Reference-to-Video Vidu Q3 Turbo prioriza la máxima velocidad y la eficiencia de costes. Vidu Q3 se centra en una mayor coherencia entre posiciones de cámara y una calidad de producción equilibrada para flujos de trabajo narrativos, de marca y centrados en personajes.
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Vidu Q3 Reference-to-Video frente a Seedance V2.0 Reference-to-Video Seedance V2.0 admite una amplia variedad de entradas de referencia de modalidades mixtas. Vidu Q3 se diferencia por la fijación de sujetos mediante varias imágenes, los cambios inteligentes de cámara y los diálogos, efectos y música nativos estrechamente sincronizados.
-
Vidu Q3 Reference-to-Video frente a Wan 2.7 Reference-to-Video Wan 2.7 admite referencias mixtas de imágenes, vídeos y voz opcional. Vidu Q3 destaca por la coherencia eficiente a partir de varias imágenes, la salida nativa de audio y vídeo y la narración coherente entre los cambios de cámara.
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Vidu Q3 Reference-to-Video frente a Kling Video O3 Reference-to-Video Kling Video O3 ofrece una sólida interpretación de movimientos y escenas guiada por referencias. Vidu Q3 proporciona coherencia de sujetos a partir de varias imágenes, audio multilingüe nativo y cambios de toma inteligentes para historias audiovisuales completas.
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