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
video-upscaler
Flaq AI Video Upscaler APIで、アップロードした動画を720p、1080p、2K、4Kにアップスケール。解像度に応じた明瞭な秒単位の料金体系を採用しています。出力解像度を用途に合わせて選択し、処理秒数と解像度に基づく料金を確認しながら、動画を効率よく高画質化できます。
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',
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',
'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",
"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の料金
| パラメータ | 料金 | 元の料金 | 割引 |
|---|
README
柔軟な解像度補正を手頃な価格で実現する Video Upscaler API
Flaq AI Video Upscaler API は、ホスト型 API ワークフローを通じて動画の出力解像度を高めるシンプルな方法を提供します。既存の動画を送信し、対応するターゲット解像度を選択すると、ソースのアスペクト比を維持したアップスケーリング結果を受け取れます。標準の Video Upscaler モデルは、ローカルの処理スタックを管理せずに、繰り返し動画をアップスケーリングする必要がある開発者やチーム向けのコスト重視の選択肢です。
Video Upscaler API の主な機能
- 複数のターゲット解像度： 一貫した API 連携だけで、最大 4K のオプションを含む複数の一般的な解像度レベルの動画出力を作成できます。
- ソースに準拠したアスペクト比： 個別の比率設定で切り抜きやリフレーミングを行わず、入力動画のアスペクト比を自動的に維持します。
- シンプルな動画変換ワークフロー： プロンプトの記述や生成動画の制御設定を行わず、ソース動画とターゲット解像度を指定できます。
- コストを抑えた処理： 手頃な秒単位の動画アップスケーリング料金が重要な選定要素となるワークフローでは、標準モデルを利用できます。
- タスクベースの API 連携： 既存の Flaq AI 動画タスクワークフローを通じて処理ジョブを送信し、完了した動画結果を取得できます。
- 実用的な制作制御： アップスケーリングに特化したワークフローを維持しながら、リクエストごとに出力解像度を選択できます。
Flaq AI で Video Upscaler 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動画。
- 解像度： HD オプションから 4K まで、複数の出力レベルを利用できます。
- アスペクト比： 出力はソース動画のアスペクト比に従い、個別の比率設定は提供されません。
- 機能： 動画から動画への特化型 API ワークフローを通じて提供される、ホスト型の動画解像度アップスケーリング。
Video Upscaler API 連携に最適なユースケース
- ソーシャルメディア素材の準備： ソーシャルメディアやコンテンツプラットフォームで公開する前に、既存クリップの配信用解像度を高めます。
- マーケティング動画の再利用： より高解像度の出力ファイルが必要なレイアウトや配信チャネル向けに、過去のキャンペーン映像を準備します。
- 製品デモの配信： 既存の製品紹介、インターフェース録画、プロモーションクリップをアップスケーリングし、より高解像度で表示します。
- アーカイブとカタログの処理： 反復可能な API リクエストを通じて、選択した動画素材を任意の出力解像度に統一します。
- コスト重視のバッチワークフロー： 秒単位の利用コストを抑えることが優先される場合に、標準モデルで複数の動画を処理します。
注記 アップスケーリングは出力解像度を高めますが、ソースに存在しないディテールの復元を保証するものではありません。結果は圧縮、動き、ノイズ、ソース品質によって異なるため、重要な出力は本番利用前に確認してください。
Video Upscaler と代替手段の比較分析
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Video Upscaler と Video Upscaler Pro の比較 どちらの Flaq AI モデルも動画入力に対応し、ソースのアスペクト比を維持し、同じターゲット解像度を選択できます。Video Upscaler は低コストの選択肢で、Video Upscaler Pro は Pro 処理レベルを優先するワークフロー向けです。
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Video Upscaler とデスクトップ動画編集ソフトの比較 デスクトップ編集ソフトは、アップスケーリングに加えてタイムラインや手動のポストプロダクションツールを備えています。Video Upscaler API は、アプリケーションや自動化パイプライン向けのプログラムによる解像度補正に特化しています。
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Video Upscaler とセルフホスト型アップスケーリングツールの比較 セルフホスト型ツールではインフラレベルのカスタマイズが可能ですが、デプロイとコンピューティング管理が必要です。Flaq AI は、処理環境を自ら運用したくないチーム向けにホスト型タスク API を提供します。
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Video Upscaler と AI 動画生成モデルの比較 生成動画モデルは、プロンプトからシーン内容を作成または変換します。Video Upscaler は、新しいシーンを生成するのではなく、ソースのフレーミングを維持しながら既存クリップを処理するためのものです。
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Video Upscaler とシンプルなファイル再エンコードの比較 再エンコードでは配信設定やフレームサイズを変更できますが、必ずしも同じアップスケーリングワークフローを提供するわけではありません。タスクが形式変換か解像度補正かに応じて選択してください。
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