Da testo a immagine
Crea immagini AI da prompt testuali
Vidu/viduq3-reference-to-video
viduq3-reference-to-video
Prova gratis l’API Vidu Q3 per riferimento-video con un massimo di quattro immagini di riferimento, output a 1080p, audio opzionale, durata flessibile e controllo del seed. Pensata per i creator.
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.
Usa il modello Vidu Q3 Reference to Video direttamente in potenti strumenti di IA
Esplora diversi strumenti di creazione AI per flussi rapidi di immagini e video nel browser, poi scala le idee migliori con le API dei modelli Flaq AI pronte per la produzione. Flaq AI fornisce un livello API unificato per tutti i modelli, rendendo facile usare e scalare i tuoi flussi.
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