Generatore AI Text to Image
Crea immagini rifinite da prompt con modelli AI leader per immagini, impostazioni flessibili e un flusso rapido basato su browser.
Vidu/viduq3-reference-to-video
viduq3-reference-to-video
Prova gratis l’API Reference-to-Video Vidu Q3 con un massimo di quattro immagini di riferimento, output a 1080p, audio opzionale, durata flessibile e controllo del seed.
Reference to Video
Esempi API
Esempio di invio
// 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;
Esempio di polling
// 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));
}
Esempio di invio
# 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']
Esempio di polling
# 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)
Esempio di invio
# 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
}'
Esempio di polling
# 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"
Prova ora il Generatore di Video AI
Prezzi di Vidu Q3 Reference to Video
| Parametri | Prezzo | Prezzo originale | Sconto |
|---|
README
API professionale Vidu Q3 Reference-to-Video (generazione video coerente con audio nativo)
L'API Vidu Q3 Reference-to-Video offre una generazione video AI pronta per la produzione a sviluppatori e team creativi che necessitano di personaggi, oggetti e scene coerenti. Questa integrazione API reference-to-video utilizza una o più immagini di riferimento per fissare l'identità dei soggetti, generando al contempo video coerenti con più inquadrature e audio nativo sincronizzato. Basata sul modello Q3 di nuova generazione di Vidu, combina cambi di camera intelligenti, elevata coerenza tra le inquadrature e controlli di output flessibili per flussi di lavoro narrativi scalabili su Flaq AI.
Funzionalità principali dell'API Vidu Q3 Reference-to-Video
- Generazione con più immagini di riferimento: usa più immagini di riferimento per definire personaggi, prodotti, oggetti o scene e preservarne i dettagli visivi essenziali nel video generato.
- Elevata coerenza tra le inquadrature: mantiene i soggetti riconoscibili da diverse posizioni di ripresa, durante cambi di scena e passaggi narrativi, per una narrazione coerente con più inquadrature.
- Output video-audio nativo: genera dialoghi, voce fuori campo, effetti sonori e musica insieme alle immagini per clip sincronizzate e pronte per la pubblicazione.
- Cambi di camera intelligenti: definisce il ritmo cinematografico e il linguaggio di ripresa, mentre Vidu Q3 mantiene la continuità tra i cambi di prospettiva.
- Livelli di risoluzione flessibili: genera a 540p, 720p o 1080p per bilanciare velocità, qualità e requisiti di produzione.
- Ampio supporto dei formati: crea video in diversi formati orizzontali, verticali, quadrati e standard per flussi di lavoro social, pubblicitari e di intrattenimento.
- Controllo creativo ripetibile: usa prompt in linguaggio naturale e il controllo del seed per perfezionare azioni, dialoghi, regia della scena e varianti dell'output.
Come usare l'API Vidu Q3 Reference-to-Video per generare video coerenti su Flaq AI
- Input: almeno un'immagine di riferimento più un prompt in linguaggio naturale che descrive soggetti, dialoghi, azioni, ambientazione, indicazioni di ripresa e suono desiderato.
- Output: clip video guidate dai riferimenti con audio nativo sincronizzato, fornite tramite l'integrazione dell'API Vidu Q3 Reference-to-Video.
- Contenuti di riferimento: supporta più immagini per definire soggetti ed elementi visivi coerenti.
- Risoluzione: output a 540p, 720p o 1080p.
- Durata: generazione flessibile di clip brevi per narrazioni a inquadratura singola o multipla.
- Proporzioni: supporta più formati per layout di pubblicazione orizzontali, verticali, quadrati e standard.
- Capacità: coerenza dei soggetti con più riferimenti, cambi di camera intelligenti, generazione video-audio nativa, dialoghi multilingue e iterazioni controllate dal seed tramite l'API Vidu Q3.
Migliori casi d'uso per l'integrazione dell'API Vidu Q3 Reference-to-Video
- Serie brevi con personaggi coerenti: presenta personaggi ricorrenti in storie con più inquadrature, preservandone aspetto, abbigliamento e identità sulla base dei riferimenti forniti.
- Contenuti narrativi e con dialoghi: genera insieme conversazioni, voce fuori campo, effetti sonori e immagini per fiction comiche, cortometraggi e contenuti social a episodi.
- Narrazione di prodotti e-commerce: crea dimostrazioni di prodotti e scene lifestyle, mantenendo riconoscibili i dettagli dei prodotti durante i cambi di camera.
- Contenuti pubblicitari e di brand: crea video per campagne in linea con i riferimenti, con mascotte, portavoce, prodotti e audio nativo coerenti.
- Pipeline narrative automatizzate: integra una generazione audiovisiva coerente in piattaforme creative, sistemi multimediali, strumenti di marketing e flussi di lavoro per grandi volumi di contenuti.
Nota Assicurati che i prompt e le immagini di riferimento rispettino le linee guida di sicurezza dei contenuti di Vidu. Se si verifica un errore, controlla che l'input non contenga contenuti soggetti a restrizioni, modificalo e riprova.
Vidu Q3 Reference-to-Video e i concorrenti: analisi comparativa
-
Vidu Q3 Reference-to-Video e Vidu Q3 Image-to-Video Vidu Q3 Image-to-Video anima un'immagine iniziale. Vidu Q3 Reference-to-Video utilizza più riferimenti dei soggetti per preservare identità e continuità in una generazione narrativa più ricca e con più inquadrature.
-
Vidu Q3 Reference-to-Video e Vidu Q3 Turbo Reference-to-Video Vidu Q3 Turbo dà priorità alla massima velocità e convenienza economica. Vidu Q3 si concentra su una maggiore coerenza tra le posizioni di ripresa e una qualità di produzione equilibrata per flussi di lavoro narrativi, di brand e incentrati sui personaggi.
-
Vidu Q3 Reference-to-Video e Seedance V2.0 Reference-to-Video Seedance V2.0 supporta un ampio input di riferimento a modalità miste. Vidu Q3 si distingue per la definizione dei soggetti con più immagini, i cambi di camera intelligenti e dialoghi, effetti e musica nativi perfettamente sincronizzati.
-
Vidu Q3 Reference-to-Video e Wan 2.7 Reference-to-Video Wan 2.7 supporta riferimenti misti di immagini, video e voce opzionale. Vidu Q3 pone l'accento sull'efficiente coerenza ottenuta da più immagini, sull'output video-audio nativo e sulla narrazione coerente tra i cambi di camera.
-
Vidu Q3 Reference-to-Video e Kling Video O3 Reference-to-Video Kling Video O3 offre una solida interpretazione di movimenti e scene guidata dai riferimenti. Vidu Q3 offre coerenza dei soggetti da più immagini, audio multilingue nativo e cambi di inquadratura intelligenti per storie audiovisive complete.
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