
تحويل النص إلى صورة
إنشاء صور بالذكاء الاصطناعي من المطالبات النصية
جرّب مجانًا واجهة API من Alibaba لـ Wan 3.0 لتحويل النص إلى فيديو، وحوّل الأفكار المكتوبة إلى فيديوهات بالحركة والصوت للوحات القصة والحملات والإنتاج الإبداعي على Best Image AI.
تحوّل واجهة Wan 3.0 API لتحويل النص إلى فيديو المطالبات المكتوبة بلغة طبيعية إلى مقاطع فيديو منشأة بالذكاء الاصطناعي لسير عمل الإبداع والتسويق والإنتاج. يدعم النموذج مدة مرنة ودقات ونسب أبعاد متعددة وإنشاء صوت اختياريًا والتحكم في عشوائية الإنشاء استنادًا إلى قيمة seed. توفّر Best Image AI تكامل API قائمًا على المهام لإرسال المطالبات وتتبع الإنشاء واسترداد مقاطع الفيديو المكتملة.
ملاحظة تحسّن المطالبات الواضحة وإعدادات الإنشاء المدروسة قابلية التحكم. راجع الاتساق المرئي والحركة والصوت والعيوب قبل استخدام المقاطع المنشأة في الإنتاج.
Wan 3.0 vs. Wan 2.7 Text-to-Video
يدعم Wan 2.7 سير عمل Wan الراسخ لتحويل النص إلى فيديو. يوسّع Wan 3.0 عناصر التحكم المتاحة في المدة والدقة مع الحفاظ على تكامل مألوف قائم على المهام والمطالبات.
Wan 3.0 vs. Kling 3.0 Turbo Text-to-Video
صُمم Kling 3.0 Turbo للتكرار السريع في تحويل النص إلى فيديو. يقدّم Wan 3.0 بديلًا للفرق التي توحّد تطبيقات الفيديو لديها على عائلة نماذج Wan ومجموعة عناصر التحكم الخاصة بها.
Wan 3.0 vs. Seedance 2.5 Text-to-Video
ينتمي Seedance 2.5 إلى عائلة ByteDance لإنشاء المحتوى السمعي البصري. يوفّر Wan 3.0 وصولًا إلى تحويل النص إلى فيديو ضمن منظومة Alibaba مع عناصر تحكم قابلة للتهيئة في الصوت والمدة والدقة والنسبة وقيمة seed.
Wan 3.0 vs. Veo 3.1 Text-to-Video
يوفّر Veo 3.1 سير عمل Google لتحويل النص إلى فيديو. يمنح Wan 3.0 المطورين خيار API آخر للإنتاج عندما يتناسب توافق Wan وعناصر التحكم المدعومة في المخرجات مع التطبيق.
Wan 3.0 vs. MiniMax H3 Text-to-Video
يشمل MiniMax H3 إنشاء الفيديو من النص والمدخلات متعددة الوسائط. يُعد Wan 3.0 Text-to-Video خيارًا مخصصًا للتطبيقات التي تبدأ من المطالبات وتحتاج إلى صوت اختياري وإعدادات تسليم مرنة.
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-text-to-video',
prompt: 'A cinematic tracking shot follows a cyclist through a rain-soaked neon city at night',
duration: 8,
resolution: '1080p',
aspect_ratio: '16:9',
sound: true,
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-text-to-video',
'prompt': 'A cinematic tracking shot follows a cyclist through a rain-soaked neon city at night',
'duration': 8,
'resolution': '1080p',
'aspect_ratio': '16:9',
'sound': True,
'seed': 42
}
)
result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']
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-text-to-video",
"prompt": "A cinematic tracking shot follows a cyclist through a rain-soaked neon city at night",
"duration": 8,
"resolution": "1080p",
"aspect_ratio": "16:9",
"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"
# 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)