Video Upscaler API

FlaqAI Video Upscaler 模型的完整 API 參考。

模型變體

此 API 支援兩種影片放大變體：

快速比較

建立放大任務

端點

http複製
POST /api/v1/video/task

請求參數

必填

輸出長寬比由來源影片決定，無法單獨設定。

回應格式

初始回應

所有模型都會回傳用於輪詢的 task_id：

json複製
{
  "code": 0,
  "message": "success",
  "data": {
    "task_id": "{task_id}",
    "response_url": "https://api.flaq.ai/api/v1/video/{task_id}",
    "task_status": "submitted"
  }
}

輪詢回應

輪詢 GET /api/v1/video/{taskId} 以檢查狀態：

json複製
{
  "code": 0,
  "message": "success",
  "data": {
    "task_id": "{task_id}",
    "response_url": "https://api.flaq.ai/api/v1/video/{task_id}",
    "task_status": "succeed",
    "task_status_msg": null,
    "task_result": {
      "videos": [
        {
          "url": "https://example.com/generated-video.mp4"
        }
      ]
    }
  }
}

狀態值

• submitted：任務已接受並等待處理
• processing：影片生成進行中
• succeed：影片生成已完成
• failed：影片生成失敗

處理時間

一般處理時間為 2–5 分鐘，具體取決於上傳影片的時長和目標解析度。

每隔 5–10 秒輪詢一次以檢查狀態。

最佳實務

• 為 video_url 使用穩定且可公開存取的 HTTPS URL。
• 根據來源影片品質選擇目標解析度；提高解析度無法還原來源影片中不存在的細節。
• 估算短影片所需點數時，請考量 5 秒的最短計費時長。
• 對成本敏感的工作流程使用 video-upscaler，以增強品質為首要目標時使用 video-upscaler-pro。