
تحويل النص إلى صورة
إنشاء صور بالذكاء الاصطناعي من المطالبات النصية
جرّب مجانًا واجهة API من Alibaba لـ Wan 3.0 لتحويل المراجع إلى فيديو، ووجّه الإنشاء بالصور والمقاطع والصوت والمستندات أو صفحات الويب لمسارات إبداعية مرنة على Best Image AI.
تنشئ واجهة Wan 3.0 Reference-to-Video API فيديو من مطالبة مع مراجع اختيارية من الصور أو الفيديو أو الصوت أو المستندات أو صفحات الويب العامة. ويمكن للمطورين استخدام المدخلات المدعومة لتوجيه الهوية المرئية والحركة والصوت والسياق واتجاه المشهد مع ضبط المدة والدقة ونسبة العرض إلى الارتفاع والصوت وقيمة seed. توفر Best Image AI سير عمل قائمًا على المهام لإرسال الطلبات متعددة الوسائط واسترداد الفيديوهات المكتملة.
ملاحظة المدخلات المرجعية اختيارية، لكن يجب أن يفي كل أصل مقدّم بمتطلبات التنسيق والحدود. ولا يمكن استخدام ملف مرجعي ورابط صفحة ويب معًا في الطلب نفسه. يدعم إصدار الخدمة الدولي عناوين URL لصفحات الويب الأجنبية، لكن لا يمكن للخدمة المحلية الصينية تحليلها.
Wan 3.0 مقابل Wan 2.7 Reference-to-Video
يركز Wan 2.7 على مراجع الصور والفيديو والصوت مع حد إجمالي للمراجع المرئية. ويوسّع Wan 3.0 سير العمل بحدود مستقلة للوسائط إلى جانب سياق المستندات وصفحات الويب العامة.
Wan 3.0 مقابل MiniMax H3 Reference-to-Video
يدعم MiniMax H3 توجيه الفيديو متعدد الوسائط باستخدام المراجع المرئية والصوتية. ويضيف Wan 3.0 خيارات إدخال المستندات وصفحات الويب للفرق التي تعمل بمواد مصدر إبداعية أوسع.
Wan 3.0 مقابل Seedance 2.5 Reference-to-Video
يستخدم Seedance 2.5 مراجع الصور والفيديو والصوت في سير عمل الإنشاء السمعي البصري. ويوفر Wan 3.0 بديلًا من عائلة Wan مع سياق اختياري من مستند أو رابط عام.
Wan 3.0 مقابل Kling Video O3 Reference-to-Video
يشمل Kling Video O3 أشكال الإنشاء المرجعي وتحرير الفيديو. ويوفر Wan 3.0 تنسيق طلب متعدد الوسائط موجّهًا نحو Alibaba مع عناصر تحكم مرنة في الإخراج والصوت.
Wan 3.0 مقابل Runway References
يدمج Runway المراجع في مساحة عمل إبداعية واسعة. ويلائم Wan 3.0 المطورين الذين يدمجون الإنشاء الموجّه بالمراجع مباشرة في منتجاتهم ومسارات عملهم المؤتمتة.
استكشف العديد من أدوات الإنشاء بالذكاء الاصطناعي لسير عمل سريع للصور والفيديو في متصفحك، ثم وسّع نطاق الأفكار الناجحة باستخدام واجهات API الجاهزة للإنتاج من Best Image AI. يوفّر Best Image AI طبقة API موحّدة لجميع النماذج، مما يسهّل استخدام سير عملك وتوسيع نطاقه.

إنشاء صور بالذكاء الاصطناعي من المطالبات النصية

إنشاء صور بالذكاء الاصطناعي من الصور والمطالبات النصية

إنشاء فيديوهات بالذكاء الاصطناعي من المطالبات النصية

تحريك الصور وتحويلها إلى فيديوهات بالذكاء الاصطناعي

أنشئ صورًا ومقاطع فيديو بالذكاء الاصطناعي في مساحة عمل موحّدة

أنشئ مقاطع فيديو متسقة من الوسائط المرجعية

أنشئ سير عمل مرئيًا للصور والفيديو بالذكاء الاصطناعي على لوحة لا نهائية
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: 'wan-3.0-reference-to-video',
prompt: 'Use the references to create a cinematic product launch with coordinated motion and sound',
duration: 12,
resolution: '1080p',
aspect_ratio: '16:9',
sound: true,
images: ['https://example.com/product-reference.jpg'],
videos: ['https://example.com/motion-reference.mp4'],
audios: ['https://example.com/sound-reference.mp3'],
files: ['https://example.com/creative-brief.pdf'],
seed: 42
})
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.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[].);
;
}
(status === ) {
.(pollResultData..);
;
}
( (resolve, ));
}
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': 'wan-3.0-reference-to-video',
'prompt': 'Use the references to create a cinematic product launch with coordinated motion and sound',
'duration': 12,
'resolution': '1080p',
'aspect_ratio': '16:9',
'sound': True,
'images': ['https://example.com/product-reference.jpg'],
'videos': ['https://example.com/motion-reference.mp4'],
'audios': ['https://example.com/sound-reference.mp3'],
'files': [],
:
}
)
result = response.json()
task_id = result[][]
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": "wan-3.0-reference-to-video",
"prompt": "Use the references to create a cinematic product launch with coordinated motion and sound",
"duration": 12,
"resolution": "1080p",
"aspect_ratio": "16:9",
"sound": true,
"images": ["https://example.com/product-reference.jpg"],
"videos": ["https://example.com/motion-reference.mp4"],
"audios": ["https://example.com/sound-reference.mp3"],
"files": ["https://example.com/creative-brief.pdf"],
"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"
# 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)