
เครื่องมือสร้างข้อความเป็นรูปภาพ AI
สร้างรูปภาพที่ประณีตจากพรอมต์ด้วยโมเดลภาพ AI ชั้นนำ การตั้งค่าที่ยืดหยุ่น และเวิร์กโฟลว์บนเบราว์เซอร์ที่รวดเร็ว
ทดลองใช้ Vidu Q3 Reference-to-Video API ฟรี พร้อมรูปภาพอ้างอิงสูงสุดสี่ภาพ เอาต์พุต 1080p ตัวเลือกเสียง ระยะเวลาที่ยืดหยุ่น และการควบคุม seed เหมาะสำหรับเวิร์กโฟลว์สร้างสรรค์
// 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;
// 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));
}
# 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']
# 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)
# 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
}'
# 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"
| พารามิเตอร์ | ราคา | ราคาเดิม | ส่วนลด |
|---|
Vidu Q3 Reference-to-Video API มอบการสร้างวิดีโอ AI ที่พร้อมใช้งานจริงสำหรับนักพัฒนาและทีมครีเอทีฟที่ต้องการ ตัวละคร วัตถุ และฉากที่สอดคล้องกัน การเชื่อมต่อ Reference-to-Video API นี้ใช้ภาพอ้างอิงอย่างน้อยหนึ่งภาพ เพื่อยึดเอกลักษณ์ของตัวแบบขณะสร้างวิดีโอหลายช็อตที่ต่อเนื่องพร้อมเสียงเนทีฟที่ซิงค์กัน สร้างขึ้นบนโมเดล Q3 รุ่นใหม่ของ Vidu โดยผสานการสลับกล้องอัจฉริยะ ความสอดคล้องระหว่างช็อตที่ยอดเยี่ยม และการควบคุมเอาต์พุต ที่ยืดหยุ่นสำหรับเวิร์กโฟลว์การเล่าเรื่องที่ปรับขนาดได้บน Flaq AI
หมายเหตุ โปรดตรวจสอบว่าพรอมต์และภาพอ้างอิงของคุณเป็นไปตามหลักเกณฑ์ความปลอดภัยของเนื้อหาของ Vidu หากเกิดข้อผิดพลาด ให้ตรวจสอบอินพุตเพื่อหาเนื้อหาที่ถูกจำกัด ปรับแก้ แล้วลองอีกครั้ง
Vidu Q3 Reference-to-Video เทียบกับ Vidu Q3 Image-to-Video Vidu Q3 Image-to-Video ทำให้ภาพเริ่มต้นเคลื่อนไหว ส่วน Vidu Q3 Reference-to-Video ใช้สื่ออ้างอิงตัวแบบหลายรายการเพื่อรักษาเอกลักษณ์และความต่อเนื่องในการสร้างเรื่องราว หลายช็อตที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น
Vidu Q3 Reference-to-Video เทียบกับ Vidu Q3 Turbo Reference-to-Video Vidu Q3 Turbo ให้ความสำคัญกับความเร็วสูงสุดและความคุ้มค่า ส่วน Vidu Q3 เน้นความสอดคล้องระหว่างตำแหน่งกล้องที่มากกว่าและคุณภาพการผลิตที่สมดุลสำหรับเวิร์กโฟลว์ ด้านการเล่าเรื่อง แบรนด์ และตัวละคร
Vidu Q3 Reference-to-Video เทียบกับ Seedance V2.0 Reference-to-Video Seedance V2.0 รองรับอินพุตอ้างอิง แบบผสมหลายโมดาลิตีอย่างกว้างขวาง ส่วน Vidu Q3 โดดเด่นด้วยการยึดตัวแบบจากหลายภาพ การสลับกล้องอัจฉริยะ และ การซิงค์บทสนทนา เอฟเฟกต์ และดนตรีแบบเนทีฟอย่างแนบแน่น
Vidu Q3 Reference-to-Video เทียบกับ Wan 2.7 Reference-to-Video Wan 2.7 รองรับภาพ วิดีโอ และเสียง อ้างอิงที่เลือกใช้ได้แบบผสม ส่วน Vidu Q3 เน้นความสอดคล้องจากหลายภาพที่มีประสิทธิภาพ เอาต์พุตภาพและเสียงเนทีฟ และการเล่าเรื่อง ที่ต่อเนื่องตลอดการเปลี่ยนกล้อง
Vidu Q3 Reference-to-Video เทียบกับ Kling Video O3 Reference-to-Video Kling Video O3 มีความสามารถด้านการให้เหตุผล เกี่ยวกับการเคลื่อนไหวและฉากที่กำกับด้วยสื่ออ้างอิง ส่วน Vidu Q3 มอบความสอดคล้องของตัวแบบจากหลายภาพ เสียงเนทีฟหลายภาษา และการสลับ ช็อตอัจฉริยะสำหรับเรื่องราวภาพและเสียงที่สมบูรณ์
สำรวจเครื่องมือสร้างสรรค์ AI หลายรายการสำหรับเวิร์กโฟลว์รูปภาพและวิดีโอที่รวดเร็วในเบราว์เซอร์ จากนั้นขยายไอเดียที่สำเร็จไปยัง model APIs ของ Flaq AI ที่พร้อมสำหรับการผลิต Flaq AI ให้ชั้น API แบบรวมศูนย์สำหรับทุกโมเดล ทำให้ใช้งานและขยายเวิร์กโฟลว์ได้ง่าย

สร้างรูปภาพที่ประณีตจากพรอมต์ด้วยโมเดลภาพ AI ชั้นนำ การตั้งค่าที่ยืดหยุ่น และเวิร์กโฟลว์บนเบราว์เซอร์ที่รวดเร็ว

อัปโหลดรูปภาพอ้างอิง นำทางการแก้ไขด้วยพรอมต์ และแปลงภาพสำหรับงานออกแบบ การตลาด และการผลิตงานสร้างสรรค์

เปลี่ยนไอเดียฉากที่เขียนไว้ให้เป็นวิดีโอ AI สั้นๆ ด้วยการเลือกโมเดล พรอมต์การเคลื่อนไหว และการควบคุมการสร้างที่ใช้งานได้จริง

ทำให้รูปภาพอ้างอิงกลายเป็นคลิปวิดีโอ AI ที่ลื่นไหลสำหรับสินค้า ภาพบุคคล โพสต์โซเชียล และคอนเซ็ปต์สร้างสรรค์