MiniMax/minimax-h3-reference-to-video

minimax-h3-reference-to-video

最大9枚の画像、3本の動画、3つの音声参照に加え、2K出力と柔軟な5～15秒の長さに対応するMiniMax H3 参照素材動画生成 APIをお試しください。制作向けです。

Reference to Video

API 例

JavaScriptPythoncURL

送信例

// Step 1: Submit generation request with image, video, and audio references
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: 'minimax-h3-reference-to-video',
    prompt: 'Use image one for the subject, video one for the movement, and audio one for the atmosphere',
    resolution: '2k',
    duration: 8,
    aspect_ratio: '16:9',
    images: ['https://example.com/subject-reference.jpg'],
    videos: ['https://example.com/motion-reference.mp4'],
    audios: ['https://example.com/atmosphere-reference.mp3']
  })
});

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

// Use the @ (AT) reference feature in prompt through <<<...>>> placeholders.
// Placeholder numbering is 1-based for each media array:
// <<<image_1>>> = images[0], <<<image_2>>> = images[1]
// <<<video_1>>> = videos[0], <<<audio_1>>> = audios[0]
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: 'minimax-h3-reference-to-video',
    prompt: 'Place the explorer from <<<image_1>>> in the environment from <<<image_2>>>, following the camera movement in <<<video_1>>> and speaking with the reference voice from <<<audio_1>>>',
    resolution: '2k',
    duration: 10,
    aspect_ratio: '16:9',
    images: [
      'https://example.com/explorer-reference.jpg',
      'https://example.com/environment-reference.jpg'
    ],
    videos: ['https://example.com/camera-movement-reference.mp4'],
    audios: ['https://example.com/voice-reference.mp3']
  })
});

const { data: mediaReferenceData } = await mediaReferenceResponse.json();
const mediaReferenceTaskId = mediaReferenceData.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

# Step 1: Submit generation request with image, video, and audio references
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': 'minimax-h3-reference-to-video',
        'prompt': 'Use image one for the subject, video one for the movement, and audio one for the atmosphere',
        'resolution': '2k',
        'duration': 8,
        'aspect_ratio': '16:9',
        'images': ['https://example.com/subject-reference.jpg'],
        'videos': ['https://example.com/motion-reference.mp4'],
        'audios': ['https://example.com/atmosphere-reference.mp3']
    }
)

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

# Use the @ (AT) reference feature in prompt through <<<...>>> placeholders.
# Placeholder numbering is 1-based for each media array:
# <<<image_1>>> = images[0], <<<image_2>>> = images[1]
# <<<video_1>>> = videos[0], <<<audio_1>>> = audios[0]
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': 'minimax-h3-reference-to-video',
        'prompt': 'Place the explorer from <<<image_1>>> in the environment from <<<image_2>>>, following the camera movement in <<<video_1>>> and speaking with the reference voice from <<<audio_1>>>',
        'resolution': '2k',
        'duration': 10,
        'aspect_ratio': '16:9',
        'images': [
            'https://example.com/explorer-reference.jpg',
            'https://example.com/environment-reference.jpg'
        ],
        'videos': ['https://example.com/camera-movement-reference.mp4'],
        'audios': ['https://example.com/voice-reference.mp3']
    }
)

media_reference_result = media_reference_response.json()
media_reference_task_id = media_reference_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

# Step 1: Submit generation request with image, video, and audio references
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": "minimax-h3-reference-to-video",
    "prompt": "Use image one for the subject, video one for the movement, and audio one for the atmosphere",
    "resolution": "2k",
    "duration": 8,
    "aspect_ratio": "16:9",
    "images": ["https://example.com/subject-reference.jpg"],
    "videos": ["https://example.com/motion-reference.mp4"],
    "audios": ["https://example.com/atmosphere-reference.mp3"]
  }'

# Use the @ (AT) reference feature in prompt through <<<...>>> placeholders.
# Placeholder numbering is 1-based for each media array:
# <<<image_1>>> = images[0], <<<image_2>>> = images[1]
# <<<video_1>>> = videos[0], <<<audio_1>>> = audios[0]
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": "minimax-h3-reference-to-video",
    "prompt": "Place the explorer from <<<image_1>>> in the environment from <<<image_2>>>, following the camera movement in <<<video_1>>> and speaking with the reference voice from <<<audio_1>>>",
    "resolution": "2k",
    "duration": 10,
    "aspect_ratio": "16:9",
    "images": [
      "https://example.com/explorer-reference.jpg",
      "https://example.com/environment-reference.jpg"
    ],
    "videos": ["https://example.com/camera-movement-reference.mp4"],
    "audios": ["https://example.com/voice-reference.mp3"]
  }'

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

MiniMax H3 Reference to Videoの料金

パラメータ	料金	元の料金	割引

解像度: 2k	$0.1300 / 秒	-	標準
解像度: 768p	$0.0900 / 秒	-	標準

README

プロフェッショナル MiniMax H3 Reference-to-Video API（マルチモーダルな映像演出）

MiniMax H3 Reference-to-Video API は、プロンプトと一連の映像または音声リファレンスから動画シーケンスを作成します。アプリケーションは画像、動画、音声の入力を利用して、被写体の同一性、スタイル、シーン演出、動きを導きながら、Flaq AI 上で構造化されたクリエイティブ制作に適したワークフローを維持できます。

MiniMax H3 Reference-to-Video API の主な機能

マルチモーダルなリファレンス入力： 画像、動画、音声のリファレンスを組み合わせ、生成タスクにより豊かなクリエイティブコンテキストを与えます。
リファレンスの役割制御： 各リファレンスが、要求するシーケンスの被写体、環境、スタイル、音、動きにどう影響すべきかを説明します。
被写体とスタイルの一貫性： リファレンス素材を利用して、生成クリップ間で認識可能な被写体、映像表現、キャンペーンの方向性を統一します。
プロンプトで導くシーン開発： アクション、カメラの動き、構図、ペース、雰囲気について自然言語の指示を追加します。
柔軟なリファレンスワークフロー： アプリケーションで制御するタスクフローを維持しながら、複数のリファレンスアセットを組み合わせるクリエイティブツールを構築します。
制作レビューの支援： 生成タスクを追跡し、完成したクリップの映像的一貫性、不要なアーティファクト、リファレンスへの準拠を確認します。

Flaq AI で MiniMax H3 Reference-to-Video API をマルチモーダル生成に使用する方法

入力： 対応する 1 つ以上の画像、動画、音声リファレンスと、自然言語による生成プロンプト。
リファレンスの割り当て： 各入力の役割を説明し、それが導くべき被写体、スタイル、動き、音の特性を特定します。
出力： レビューや後工程で利用できるよう、Flaq AI のタスクワークフローを通じて生成動画シーケンスを返します。
タスク処理： タスク識別子を保存し、完了までポーリングして、公開または追加編集の前にクリップを検査します。
クリエイティブ制御： 対象ワークフローに合わせ、利用可能な長さ、解像度、アスペクト比、リファレンスの設定を使用します。

MiniMax H3 Reference-to-Video API 統合に最適なユースケース

キャラクターと被写体の連続性： 新しいシーン間で、認識可能なキャラクター、商品、映像上の被写体を一貫させます。
ブランドキャンペーン制作： スタイルリファレンス、キャンペーンアセット、音声演出を組み合わせ、統一されたクリエイティブバリエーションを検討します。
ストーリーボードとショットの開発： 複数のリファレンスを使って、シーン構成、カメラの動き、映像の連続性を導きます。
マルチモーダルなクリエイティブツール： テキストだけでなく、画像、動画、音声によってユーザーが生成を導けるアプリケーションを構築します。
アセットのバリエーションワークフロー： 既存のクリエイティブソースの映像語彙を維持しながら、制御された代替案を生成します。

注記リファレンスの品質、プロンプトの明確さ、各入力に割り当てた役割は、最終結果に影響します。生成メディアを制作に使用する前に、映像と音声の一貫性を確認してください。

MiniMax H3 Reference-to-Video と競合製品の比較分析

MiniMax H3 と Kling 3.0 Reference-to-Video の比較： Kling は、優れたリファレンス主導の動画制作を提供します。MiniMax H3 は、画像、動画、音声のリファレンスを 1 つのクリエイティブ演出に組み合わせられるマルチモーダルワークフローによって差別化されています。
MiniMax H3 と Seedance 2.0 Reference-to-Video の比較： Seedance 2.0 は、複数の音声・映像生成モードに対応しています。MiniMax H3 は、リファレンス主導のシーン構築とタスク制御を必要とするアプリケーション向けの特化型オプションです。
MiniMax H3 と Vidu Q3 Reference-to-Video の比較： Vidu Q3 は、一貫性のあるリファレンスベースの動画生成向けに設計されています。MiniMax H3 は、異なるリファレンスメディア形式にわたる柔軟なプロンプト割り当てを重視しています。
MiniMax H3 と Wan 2.7 Reference-to-Video の比較： Wan 2.7 は、マルチモーダルワークフロー向けに画像、動画、音声のリファレンスに対応しています。MiniMax H3 は、独自の MiniMax 統合経路を備えた、同等のリファレンス主導コンセプトを提供します。
MiniMax H3 と Runway Gen-4 References の比較： Runway は、リファレンスを中心とする幅広いビジュアルワークスペースを提供します。MiniMax H3 は、独自の API プロダクトやコンテンツパイプラインを通じてリファレンス主導の生成を提供したいチームに適しています。

Flaq AIで複数のクリエイティブツールを探す

ブラウザで画像と動画のクイックワークフロー向けAI制作ツールを複数試し、成功したアイデアをFlaq AIの本番対応モデルAPIで拡張できます。Flaq AIはすべてのモデルに統合APIレイヤーを提供し、ワークフローを簡単に利用・拡張できます。

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。

AI画像から画像生成ツール

参照画像をアップロードし、プロンプトで編集をガイドして、デザイン、マーケティング、クリエイティブ制作向けにビジュアルを変換できます。

AIテキストから動画生成ツール

モデル選択、モーションプロンプト、実用的な生成制御を使って、書かれたシーンアイデアを短いAI動画に変換できます。

AI画像から動画生成ツール

参照画像を滑らかなAI動画クリップにアニメーション化し、商品、ポートレート、SNS投稿、クリエイティブコンセプトに活用できます。

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2026-08-05

MiniMax H3 APIとオープンソースの動画作成 vs Seedance 2.0

MiniMax H3 APIは、動画チームにとって有用な組み合わせを提供します。画像から動画への生成、768pおよび2Kの出力オプション、最大15秒のクリップ、そして複数の同等なSeedance 2.0設定よりも低く設定されたコストです。MiniMaxはまた、Hugging FaceでH3-Baseの重みを公開しており、ライセンスで許可される範囲において、研究、カスタムパイプライン、セルフホストによる実験のための新たな選択肢を生み出しています。

MiniMax H3
AI動画
Seedance 2.0
Hailuo 03

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