文本转图像
从文本提示词创建 AI 图像
Google/gemini-omni-1.2-flash-text-to-video
gemini-omni-1.2-flash-text-to-video
在 Flaq AI 上试用 Google 的 Gemini Omni 1.2 Flash API，将文字描述的场景生成视频。设置时长，创建最长 15 秒的横屏或竖屏视频。描述主体动作与镜头运动，探索创意场景。
Text to Video
Gemini Omni 1.2 Flash 相关模型
API 示例
提交示例
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: 'gemini-omni-1.2-flash-text-to-video',
prompt: 'A cinematic tracking shot follows a sailboat crossing a glowing ocean at sunset',
aspect_ratio: '16:9',
resolution: '1080p',
duration: 12
})
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
轮询示例
// 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));
}
提交示例
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': 'gemini-omni-1.2-flash-text-to-video',
'prompt': 'A cinematic tracking shot follows a sailboat crossing a glowing ocean at sunset',
'aspect_ratio': '16:9',
'resolution': '1080p',
'duration': 12
}
)
result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']
轮询示例
# 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)
提交示例
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": "gemini-omni-1.2-flash-text-to-video",
"prompt": "A cinematic tracking shot follows a sailboat crossing a glowing ocean at sunset",
"aspect_ratio": "16:9",
"resolution": "1080p",
"duration": 12
}'
轮询示例
# 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"
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Gemini Omni 1.2 Flash Text to Video 价格
| 参数 | 价格 | 原价 | 折扣 |
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Gemini Omni 1.2 Flash Text-to-Video API：根据提示词创作视频
在 Flaq AI 上，Gemini Omni 1.2 Flash Text-to-Video API 可以将文字描述的场景生成短视频。 编写提示词时，先说明主体及其动作，再描述环境和预期的视觉风格。 开发者可以选择输出分辨率、视频时长和横竖屏构图，将文生视频功能接入创作工具和内容制作流程， 无需提供原始图片或视频素材。
Gemini Omni 1.2 Flash Text-to-Video API 的主要功能
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从文字生成场景： 将文字构想转化为动态画面，无需事先准备原画或视频素材。
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用提示词设计场景： 用自然语言描述希望呈现的主体、环境和动作， 并说明画面应采用的视觉风格。
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用提示词指导镜头： 在场景描述中写明镜头运动和取景方式， 引导模型呈现动作。
如何在 Flaq AI 上使用 Gemini Omni 1.2 Flash Text-to-Video API
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输入： 用提示词描述要生成的场景。先写清主要动作， 再补充光照、构图或镜头运动等细节。
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输出设置： 选择横屏或竖屏、输出分辨率，以及支持范围内的短视频时长。 当前限制请参阅 API 文档。
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输出： 提交生成任务，处理完成后即可获取视频。
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计费： 按所选分辨率和请求的输出时长逐秒计费。
Gemini Omni 1.2 Flash Text-to-Video API 的典型集成场景
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营销活动分镜： 将文字描述的场景构想制作成概念短片，供活动方案评审使用。
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社交媒体视频构思： 围绕新品发布信息或编辑选题，创作横屏或竖屏短片。
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前期创作探索： 在绘制原画或拍摄素材前，尝试不同的场景和动作。
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创作应用功能： 让用户在现有产品流程中提交场景描述， 并在同一流程中获取生成的视频片段。
注意 描述动作时，应考虑所选时长能否容纳该动作。请对照创作要求检查生成结果， 并确保提示词符合适用的内容政策。
Gemini Omni 1.2 Flash Text-to-Video 与其他模式的对比
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与图生视频对比： 文生视频从文字描述开始。如果需要用已有图片确定首帧， 或使用可选的尾帧图片引导结尾画面，可选择 Gemini Omni 1.2 Flash Image-to-Video。
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与参考生视频对比： 参考生视频需要视觉参考素材。文生视频适合从文字描述出发、 无需提供参考图片或视频的项目。
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与视频编辑对比： 视频编辑修改已有片段，沿用源视频的时间安排和宽高比。 文生视频则按所选时长和画面方向生成新片段。
直接在强大的 AI 工具中使用 Gemini Omni 1.2 Flash Text to Video 模型
在浏览器中探索多种 AI 创作工具，用于快速图像和视频工作流，然后通过 Flaq AI 可用于生产的模型 API 扩展成功创意。Flaq AI 为所有模型提供统一 API 层，让你的工作流更容易使用和扩展。
