Video Upscaler API

FlaqAI Video Upscaler 模型的完整 API 参考。

模型变体

此 API 支持两种视频放大变体：

快速比较

创建放大任务

端点

http复制
POST /api/v1/video/task

请求参数

必填

输出宽高比由源视频决定，无法单独设置。

响应格式

初始响应

所有模型都会返回用于轮询的 task_id：

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

轮询响应

轮询 GET /api/v1/video/{taskId} 以检查状态：

json复制
{
  "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"
        }
      ]
    }
  }
}

状态值

• submitted：任务已接受并等待处理
• processing：正在生成视频
• succeed：视频生成已完成
• failed：视频生成失败

处理时间

典型处理时间为 2–5 分钟，具体取决于上传视频的时长和目标分辨率。

每隔 5–10 秒轮询一次以检查状态。

最佳实践

• 为 video_url 使用稳定且可公开访问的 HTTPS URL。
• 根据源视频质量选择目标分辨率；提高分辨率无法还原源视频中不存在的细节。
• 估算短视频所需积分时，请考虑 5 秒的最短计费时长。
• 对成本敏感的工作流使用 video-upscaler，以增强质量为首要目标时使用 video-upscaler-pro。