Alibaba/wan-2.7-video-edit

wan-2.7-video-edit

Alibaba Wan 2.7 APIによるマルチ画像参照をサポートしたプロンプトベースの動画編集。高並列タスクにも対応し、低コストで抜群の編集効率と安定した性能、高い費用対効果で映像制作の課題を解決します。開発者やチームが画像、動画、またはマルチモーダル生成フローへ接続しやすいモデルです。まず生成効果を試し、デザイン、広告素材、バッチ制作、自動化されたコンテンツワークフローに活用できます。

Video Edit

API 例

JavaScriptPythoncURL

送信例

// 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: 'wan-2.7-video-edit',
    prompt: 'Replace the sky with warm sunset colors, keep subjects natural',
    negative_prompt: 'artifacts, flicker',
    seed: 42,
    video_url: 'https://example.com/source-video.mp4',
    images: [
      'https://example.com/ref-a.jpg',
      'https://example.com/ref-b.jpg'
    ],
    audio_setting: 'auto'
  })
});

const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;

ポーリング例

// 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));
}

送信例

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': 'wan-2.7-video-edit',
        'prompt': 'Replace the sky with warm sunset colors, keep subjects natural',
        'negative_prompt': 'artifacts, flicker',
        'seed': 42,
        'video_url': 'https://example.com/source-video.mp4',
        'images': [
            'https://example.com/ref-a.jpg',
            'https://example.com/ref-b.jpg',
        ],
        'audio_setting': 'auto',
    }
)

result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']

ポーリング例

# 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)

送信例

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": "wan-2.7-video-edit",
    "prompt": "Replace the sky with warm sunset colors, keep subjects natural",
    "negative_prompt": "artifacts, flicker",
    "seed": 42,
    "video_url": "https://example.com/source-video.mp4",
    "images": [
      "https://example.com/ref-a.jpg",
      "https://example.com/ref-b.jpg"
    ],
    "audio_setting": "auto"
  }'

ポーリング例

# 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"

今すぐAI動画生成を試す

Wan 2.7 Video Editの料金

パラメータ	料金	元の料金	割引

解像度: 1080p	$0.1350 / 秒	$0.1500 / 秒	90%
解像度: 720p	$0.0900 / 秒	$0.1000 / 秒	90%

README

プロフェッショナル Wan 2.7 ビデオ編集 API（アリババの高度な AI ビデオ編集技術）

アリババ Wan 2.7 ビデオ編集 API は、開発者やクリエイティブチームに向けたプロダクショングレードの AI ビデオ編集機能を提供しています。この高度なビデオ編集 API 統合により、自然言語テキストプロンプトを使用して既存の動画にローカルまたはグローバルな編集を加えることができ、720p および 1080p の解像度で 2〜10 秒の長さに対応しています。アリババの 140 億パラメータ Wan 2.7 アーキテクチャをベースに構築され、旧バージョンと比較して 5 倍以上高速な推論を実現します。Wan 2.7 モデルは精密なテキスト誘導編集とオプションのオーディオ保持を組み合わせており、API は Flaq AI 上でプロフェッショナルなビデオポストプロダクションワークフローのための安定した統合を提供しています。

Wan 2.7 ビデオ編集 API の主な特徴

テキスト誘導のローカル・グローバルビデオ編集： Wan 2.7 ビデオ編集 API は、直感的な自然言語プロンプトを通じて、ターゲットを絞ったローカル編集（特定の領域やオブジェクトの修正）と包括的なグローバル編集（全体的なスタイル、色、コンテンツの変更）の両方を可能にします——手動マスキングやフレームごとの編集は不要です。
140 億パラメータアーキテクチャと 5 倍高速な推論： Wan 2.7 モデルは前世代と比較して編集品質と一貫性を大幅に向上させながら、5 倍以上高速な推論速度を達成しています——API を通じて大規模なプロダクショングレードのビデオ編集を実現します。
オプションのオーディオ保持： Wan 2.7 ビデオ編集 API を通じて元の動画のオーディオトラックを保持するかどうかを選択できます——ビジュアルコンテンツを編集する際に対話、音楽、効果音を保持するか、オーディオの制約なしに新しい出力を生成するかを選べます。
高解像度出力： 720p または 1080p 解像度で動画を編集し、商業および放送用途に適したプロフェッショナルな視覚品質を維持します。
柔軟な長さ制御： Wan 2.7 API を通じて精密な期間設定で 2〜10 秒のビデオクリップを編集し、ショートフォームコンテンツ、ソーシャルメディアクリップ、ナラティブシーケンスをサポートします。
ダイナミックなアスペクト比サポート： API は 16:9 ランドスケープ、9:16 バーティカル、1:1 スクエア、4:3 スタンダード、3:4 ポートレートを含む 5 種類のフォーマットをサポートし、編集された出力の多様なプラットフォームとコンテンツ要件に対応します。
時間的一貫性の保持： Wan 2.7 モデルは編集されたフレーム全体にわたって視覚的一貫性を維持し、修正されたビデオシーケンス全体でスムーズなトランジションと安定したオブジェクトトラッキングを確保します。

Flaq AI でのプロフェッショナルビデオ編集に Wan 2.7 ビデオ編集 API を使用する方法

入力： ソース動画ファイルと希望する変更を説明する自然言語編集プロンプト（ローカル領域編集、グローバルスタイル変更、オブジェクト修正、色調整をサポート）
出力： Wan 2.7 ビデオ編集 API 統合を通じてセキュアな CDN URL 経由で配信される 720p または 1080p の編集済み動画（MP4 形式）、オプションのオーディオ保持付き
長さ： 2〜10 秒の編集可能なビデオ長、精密制御可能
解像度： 720p と 1080p の 2 段階出力に対応します。
アスペクト比： 5 種類のサポートフォーマット —— 16:9（ランドスケープ）、9:16（バーティカル）、1:1（スクエア）、4:3（スタンダード）、3:4（ポートレート）
オーディオ： オプションのオーディオ保持——元のオーディオを保持するか、なしで生成するか（設定可能；指定しない場合は入力動画のオーディオがデフォルト）
機能： Wan 2.7 ビデオ編集 API を通じたテキスト誘導のローカルおよびグローバルビデオ編集、オプションのオーディオ保持、時間的一貫性の維持、高解像度出力。

Wan 2.7 ビデオ編集 API 統合のベストユースケース

ポストプロダクションビデオ精製： 自然言語プロンプトを通じて既存の動画コンテンツにターゲットを絞ったローカル編集を加えます——不要なオブジェクトの削除、衣装の色変更、背景の修正、シーン要素の調整——手動フレーム編集なしで可能です。
ブランド・スタイルの一貫性： スケーラブルな Wan 2.7 ビデオ編集 API 統合を通じて、大規模なコンテンツライブラリ全体で一貫したブランド美学、カラーグレーディング、ビジュアルアイデンティティのためにビデオシリーズにグローバルスタイル編集を適用します。
ソーシャルメディアコンテンツの再利用： アスペクト比サポートとオプションのオーディオ保持で異なるプラットフォームとフォーマット向けに既存の動画コンテンツを編集・調整します——Instagram、TikTok、YouTube でのコンテンツ価値を最大化します。
広告クリエイティブの反復： 異なるグローバル編集（背景、カラースキーム、ビジュアルスタイルの変更）を適用して既存の動画広告の複数のクリエイティブバリエーションを迅速に生成します——A/B テストとキャンペーン最適化に活用します。
教育・トレーニングコンテンツの更新： テキスト誘導編集で既存の教育動画を更新して新しい情報を反映し、視覚的エラーを修正するか、完全な再制作なしに異なる対象者向けにコンテンツを調整します。

注意入力動画と編集プロンプトがプラットフォームのコンテンツガイドラインに準拠していることをご確認ください。エラーが発生した場合は、コンテンツに制限されたマテリアルが含まれていないか確認し、修正してから再試行してください。

Wan 2.7 ビデオ編集 vs 競合製品：比較分析

Wan 2.7 ビデオ編集 vs. Wan 2.7 テキスト-to-ビデオ Wan 2.7 テキスト-to-ビデオはテキスト記述から新しい動画を生成します。Wan 2.7 ビデオ編集 API は既存の動画コンテンツを処理し、テキストプロンプトを通じた精密なローカルおよびグローバル修正を可能にします——完全な再生成なしにポストプロダクションワークフロー、コンテンツ精製、反復的なビデオ編集に最適な選択です。
Wan 2.7 ビデオ編集 vs. Runway Gen-3 Inpainting Runway Gen-3 Inpainting はクリエイティブコントロールを備えた領域ベースのビデオ編集を提供しています。Wan 2.7 ビデオ編集 API は 140 億パラメータアーキテクチャ、ローカルとグローバルの両方の編集機能、オプションのオーディオ保持、1080p 出力、5 倍以上高速な推論で差別化され、プロフェッショナルワークフローのためのより包括的なテキスト誘導ビデオ編集を提供します。
Wan 2.7 ビデオ編集 vs. Pika Effects Pika Effects はユーザーフレンドリーなインターフェースでスタイル化されたビデオ変換を提供しています。Wan 2.7 ビデオ編集 API はプログラマティックアクセス、自然言語によるローカルとグローバルの両方の編集、オプションのオーディオ保持、1080p 解像度、予測可能な秒あたり価格設定を提供します——スケーラブルで精密なビデオ編集を必要とする開発者に優れています。
Wan 2.7 ビデオ編集 vs. Kling ビデオ編集 Kling は強力な人体モーション保持を備えたビデオ編集を提供しています。Wan 2.7 ビデオ編集 API はより広範な編集スコープ（ローカルとグローバル）、オプションのオーディオ保持、1080p 出力、柔軟なアスペクト比サポート（5 種類のフォーマット）、アリババの高度な時空間モデリングで対応し、多様な編集シナリオにわたって高い汎用性を発揮します。
Wan 2.7 ビデオ編集 vs. Seedance V2.0 テキスト-to-ビデオ Seedance V2.0 は音声サポートでテキストから新しい動画を生成します。Wan 2.7 ビデオ編集 API はテキスト誘導編集を通じて既存の動画コンテンツを修正することに特化しています——元の映像を保持しながらターゲットを絞ったまたはグローバルな変更を適用し、ゼロから生成するのではなく既存の動画アセットを扱う際に適切な選択です。