AI 텍스트-투-이미지 생성기
주요 AI 이미지 모델, 유연한 설정, 빠른 브라우저 기반 워크플로로 프롬프트에서 세련된 이미지를 만드세요.
Vidu/viduq3-reference-to-video
viduq3-reference-to-video
Vidu Q3 참조 이미지 기반 동영상 API를 무료로 체험해 보세요. 최대 4개의 참조 이미지, 1080p 출력, 선택적 사운드, 유연한 길이 및 시드 제어를 지원합니다.
Reference to Video
API 예제
제출 예제
// 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;
폴링 예제
// 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));
}
제출 예제
# 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']
폴링 예제
# 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)
제출 예제
# 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
}'
폴링 예제
# 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"
AI 비디오 생성기를 지금 사용해보세요
Vidu Q3 Reference to Video 가격
| 매개변수 | 가격 | 원래 가격 | 할인 |
|---|
README
전문가용 Vidu Q3 Reference-to-Video API(네이티브 오디오 기반 일관된 동영상 생성)
Vidu Q3 Reference-to-Video API는 일관된 캐릭터, 객체, 장면이 필요한 개발자와 크리에이티브 팀에 프로덕션 지원 AI 동영상 생성을 제공합니다. 이 Reference-to-Video API 통합은 하나 이상의 참조 이미지를 사용하여 피사체의 정체성을 고정하는 동시에 동기화된 네이티브 오디오가 포함된 일관된 멀티샷 동영상을 생성합니다. Vidu의 차세대 Q3 모델을 기반으로 지능형 카메라 전환, 뛰어난 샷 간 일관성, 유연한 출력 제어를 결합하여 Flaq AI에서 확장 가능한 스토리텔링 워크플로를 제공합니다.
Vidu Q3 Reference-to-Video API의 주요 기능
- 다중 이미지 참조 생성: 여러 참조 이미지를 사용하여 캐릭터, 제품, 객체 또는 장면을 정의하고 생성된 동영상에서 핵심 시각적 세부 정보를 유지합니다.
- 뛰어난 샷 간 일관성: 서로 다른 카메라 위치, 장면 전환, 내러티브 전개에서도 피사체를 식별 가능한 상태로 유지하여 일관된 멀티샷 스토리텔링을 구현합니다.
- 네이티브 오디오 및 동영상 출력: 대화, 내레이션, 음향 효과, 음악을 영상과 함께 생성하여 동기화된 게시용 클립을 제작합니다.
- 지능형 카메라 전환: Vidu Q3가 변화하는 시점 간 연속성을 유지하는 동안 영화 같은 템포와 카메라 언어를 지정할 수 있습니다.
- 유연한 해상도 단계: 540p, 720p 또는 1080p로 생성하여 속도, 품질, 제작 요구 사항 간의 균형을 맞출 수 있습니다.
- 폭넓은 형식 지원: 소셜, 광고, 엔터테인먼트 워크플로에 맞춰 가로, 세로, 정사각형, 표준 화면비 등 다양한 형식으로 동영상을 제작할 수 있습니다.
- 반복 가능한 크리에이티브 제어: 자연어 프롬프트와 시드 제어를 사용하여 동작, 대화, 장면 연출, 출력 변형을 세밀하게 조정할 수 있습니다.
Flaq AI에서 Vidu Q3 Reference-to-Video API로 일관된 동영상을 생성하는 방법
- 입력: 하나 이상의 참조 이미지와 피사체, 대화, 동작, 배경, 카메라 연출, 원하는 사운드를 설명하는 자연어 프롬프트.
- 출력: Vidu Q3 Reference-to-Video API 통합을 통해 제공되는 네이티브 동기화 오디오가 포함된 참조 기반 동영상 클립.
- 참조 미디어: 일관된 피사체와 시각적 요소의 기준이 되는 여러 이미지를 지원합니다.
- 해상도: 540p, 720p 또는 1080p 출력.
- 길이: 싱글샷 및 멀티샷 스토리텔링에 적합한 유연한 숏폼 클립 생성.
- 화면비: 가로, 세로, 정사각형, 표준 게시 레이아웃을 위한 다양한 형식을 지원합니다.
- 기능: 다중 참조 피사체 일관성, 지능형 카메라 전환, 네이티브 오디오 및 동영상 생성, 다국어 대화, Vidu Q3 API를 통한 시드 제어 기반 반복 생성.
Vidu Q3 Reference-to-Video API 통합의 주요 활용 사례
- 캐릭터가 일관된 단편 시리즈: 제공된 참조 자료의 외형, 의상, 정체성을 유지하면서 멀티샷 스토리 전반에 반복 등장하는 캐릭터를 제작합니다.
- 대화 및 내러티브 콘텐츠: 대화, 내레이션, 음향 효과, 영상을 함께 생성하여 코믹 드라마, 단편 영화, 에피소드형 소셜 콘텐츠를 제작합니다.
- 이커머스 제품 스토리텔링: 카메라가 전환되어도 식별 가능한 제품 세부 정보를 유지하면서 제품 시연과 라이프스타일 장면을 제작합니다.
- 광고 및 브랜드 콘텐츠: 일관된 마스코트, 홍보 모델, 제품, 네이티브 사운드를 활용하여 참조 자료에 부합하는 캠페인 동영상을 제작합니다.
- 자동화된 스토리텔링 파이프라인: 일관된 시청각 생성을 크리에이티브 플랫폼, 미디어 시스템, 마케팅 도구, 대규모 콘텐츠 워크플로에 통합합니다.
참고 프롬프트와 참조 이미지가 Vidu의 콘텐츠 안전 가이드라인을 준수하는지 확인하세요. 오류가 발생하면 입력에 제한된 콘텐츠가 있는지 검토하고 조정한 후 다시 시도하세요.
Vidu Q3 Reference-to-Video와 경쟁 제품 비교 분석
-
Vidu Q3 Reference-to-Video와 Vidu Q3 Image-to-Video 비교 Vidu Q3 Image-to-Video는 시작 이미지를 애니메이션으로 만듭니다. Vidu Q3 Reference-to-Video는 여러 피사체 참조 자료를 사용하여 더욱 풍부한 멀티샷 내러티브 생성에서도 정체성과 연속성을 유지합니다.
-
Vidu Q3 Reference-to-Video와 Vidu Q3 Turbo Reference-to-Video 비교 Vidu Q3 Turbo는 최고의 속도와 비용 효율성을 우선합니다. Vidu Q3는 카메라 위치가 바뀌어도 더욱 뛰어난 일관성을 유지하며 내러티브, 브랜드, 캐릭터 워크플로를 위한 균형 잡힌 제작 품질에 중점을 둡니다.
-
Vidu Q3 Reference-to-Video와 Seedance V2.0 Reference-to-Video 비교 Seedance V2.0은 폭넓은 혼합 모달리티 참조 입력을 지원합니다. Vidu Q3는 다중 이미지 피사체 기준 설정, 지능형 카메라 전환, 네이티브 대화, 효과음, 음악의 긴밀한 동기화로 차별화됩니다.
-
Vidu Q3 Reference-to-Video와 Wan 2.7 Reference-to-Video 비교 Wan 2.7은 이미지, 동영상, 선택적 음성을 혼합한 참조 자료를 지원합니다. Vidu Q3는 효율적인 다중 이미지 일관성, 네이티브 오디오 및 동영상 출력, 카메라 전환 전반의 일관된 스토리텔링에 중점을 둡니다.
-
Vidu Q3 Reference-to-Video와 Kling Video O3 Reference-to-Video 비교 Kling Video O3는 강력한 참조 기반 움직임 및 장면 추론을 제공합니다. Vidu Q3는 다중 이미지 피사체 일관성, 네이티브 다국어 오디오, 지능형 샷 전환을 통해 완성된 시청각 스토리를 제작합니다.
Flaq AI로 여러 창작 도구 살펴보기
브라우저에서 빠른 이미지 및 비디오 워크플로를 위한 여러 AI 제작 도구를 살펴본 뒤, 성공한 아이디어를 Flaq AI의 프로덕션 준비 모델 API로 확장하세요. Flaq AI는 모든 모델을 위한 통합 API 레이어를 제공해 워크플로를 쉽게 사용하고 확장할 수 있게 합니다.
