AIテキストから画像生成ツール
主要AI画像モデル、柔軟な設定、高速なブラウザベースのワークフローで、プロンプトから洗練された画像を作成できます。
FlaqAI/video-upscaler-pro
video-upscaler-pro
Video Upscaler Pro APIを使用して、アップロードした動画を720p、1080p、2K、4Kに高画質化。プレミアム処理と解像度に応じた秒単位の料金体系を提供します。プレミアム処理を使いながら、出力解像度と処理秒数に基づく料金で、アップロード動画の高画質化を効率よく進められます。
Video Upscaler
API 例
送信例
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/video/task', {
method: 'POST',
headers: {
Authorization: 'Bearer YOUR_API_KEY',
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
model_name: 'video-upscaler-pro',
video_url: 'https://example.com/source-video.mp4',
target_resolution: '4k'
})
});
const result = await response.json();
console.log(result.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={
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
'Content-Type': 'application/json',
},
json={
'model_name': 'video-upscaler-pro',
'video_url': 'https://example.com/source-video.mp4',
'target_resolution': '4k',
},
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
print(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 "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model_name": "video-upscaler-pro",
"video_url": "https://example.com/source-video.mp4",
"target_resolution": "4k"
}'
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"
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Video Upscaler Proの料金
| パラメータ | 料金 | 元の料金 | 割引 |
|---|
README
品質重視の解像度補正を実現する Video Upscaler Pro API
Flaq AI Video Upscaler Pro API は、ホスト型ワークフローを通じて既存動画の出力解像度を高める Pro レベルの選択肢です。開発者は動画を送信して対応するターゲット解像度を選択し、ソースのアスペクト比に従った処理結果を受け取れます。明確な動画入力と解像度制御に連携を絞りながら、Pro 処理レベルを利用したいチーム向けに設計されています。
Video Upscaler Pro API の主な機能
- Pro レベルの動画アップスケーリング： 利用コストの最小化よりも処理レベルを重視するプロジェクトで、Flaq AI の品質重視のアップスケーリングモデルを利用できます。
- 複数のターゲット解像度： 各動画の配信要件に応じて、最大 4K のオプションを含む一般的な出力解像度レベルから選択できます。
- ソースに準拠したアスペクト比： 個別の切り抜きや出力比率設定を使用せず、ソース動画のアスペクト比を自動的に維持します。
- 動画入力に特化したワークフロー： プロンプト、参照フレーム、生成シーンの制御を使用せず、既存動画とターゲット解像度を送信できます。
- タスクベースの API 連携： アプリケーションやパイプラインの連携で使用される同じ非同期 Flaq AI 動画タスクワークフローを通じて、Pro アップスケーリングを実行します。
- リクエスト単位の解像度制御： すべてのジョブに単一の固定設定を適用せず、ソースごとに適切な出力レベルを選択できます。
Flaq AI で Video Upscaler Pro API を使用する方法
- 入力： 対応する動画 URL から提供される既存の動画。
- 出力： 選択したターゲット解像度にアップスケーリングされた Pro レベルの動画。
- 解像度： HD 形式から 4K まで、複数の出力レベルを利用できます。
- アスペクト比： 処理された出力はソース動画のアスペクト比に従います。
- 機能： Flaq AI の Pro 処理モデルを使用した、ホスト型の動画解像度アップスケーリング。
Video Upscaler Pro API 連携に最適なユースケース
- プレミアムマーケティング成果物： Pro 処理レベルを使用しながら、重要なキャンペーン映像をより高解像度で配信できるよう準備します。
- 製品・ブランド動画： 既存の製品デモ、ローンチ素材、ブランドクリップをアップスケーリングし、大型ディスプレイで表示します。
- 顧客向けコンテンツ： レビュー、承認、最終配信の前にチームが Pro オプションを希望する厳選動画を処理します。
- アーカイブ再利用ワークフロー： 元のフレーミングを維持しながら、過去の映像を現代の配信解像度向けに準備します。
- 自動化メディアパイプライン： 動画の取り込み、ジョブのポーリング、結果の配信をすでに管理しているアプリケーションに、品質重視のアップスケーリングを追加します。
注記 Pro レベルでも、すべてのソースに新たな視覚的ディテールが加わることを保証するものではありません。入力の圧縮アーティファクト、ぼけ、ノイズ、動きが結果に影響する可能性があるため、代表的な映像でテストし、重要な出力は配信前に確認してください。
Video Upscaler Pro と代替手段の比較分析
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Video Upscaler Pro と Video Upscaler の比較 2 つの Flaq AI モデルは、同じ入力タイプ、ソースに準拠したアスペクト比、ターゲット解像度制御を提供します。Pro は品質重視のモデルで、標準モデルは利用コストの低さを最優先する場合により適しています。
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Video Upscaler Pro とデスクトップ動画編集ソフトの比較 デスクトップソフトウェアは、タイムライン、エフェクト、手動の書き出し設定を提供します。Video Upscaler Pro API は、ホスト型のアップスケーリング工程に特化したプログラム処理に適しています。
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Video Upscaler Pro とセルフホスト型アップスケーリングパイプラインの比較 セルフホスト型パイプラインではインフラをより深くカスタマイズできますが、コンピューティング能力と保守が必要です。Flaq AI API は、管理されたタスク送信と結果取得を提供します。
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Video Upscaler Pro と生成型動画補正の比較 生成ツールは、シーン内容を変更または再作成する場合があります。Video Upscaler Pro は既存動画の解像度補正を目的とし、入力のアスペクト比を維持します。
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Video Upscaler Pro と標準的な再エンコードの比較 標準的な再エンコードは、コーデック、ビットレート、コンテナの変更に役立ちます。新しいファイルエンコードだけでなく、特に Pro レベルの解像度アップスケーリングが必要なワークフローでは、Video Upscaler Pro を使用してください。
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