
تحويل النص إلى صورة
إنشاء صور بالذكاء الاصطناعي من المطالبات النصية
جرّب FLUX 3 مجانًا عبر واجهة API لمولّد فيديو البداية والنهاية من Black Forest Labs. تحكّم في الإطارين الأول والأخير أثناء إنشاء انتقالات فيديو مع Native Audio.
// Step 1: Submit generation request
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: 'flux-3.0-start-end-to-video',
prompt: 'Create a smooth cinematic transition with consistent lighting',
resolution: '720p',
aspect_ratio: '16:9',
image_url: 'https://example.com/start-frame.jpg',
image_end_url: 'https://example.com/end-frame.jpg',
duration: 8,
:
})
});
{ data } = response.();
taskId = data.;
تنشئ واجهة FLUX 3 Start-End-to-Video من Black Forest Labs انتقالًا مرئيًا موجّهًا بين صورة افتتاحية محددة وصورة ختامية. ومن خلال تثبيت طرفي التسلسل، يستطيع النموذج تطوير الحركة وحركة الكاميرا وتغييرات المشهد و الصوت الأصلي الاختياري مع التقدم نحو وجهة بصرية واضحة. وعلى Best Image AI، تساعد هذه الواجهة المتحكم بها بالإطارات المطورين والفرق الإبداعية على إنشاء عروض كشف المنتجات والتحولات وانتقالات لوحات القصة وحركة العلامات التجارية وغيرها من التسلسلات التي تتطلب توجيهًا هيكليًا أقوى.
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
ملاحظة
يُرجى التأكد من امتثال صورتي المصدر والمطالبات والمحتوى المُنشأ باستخدام FLUX 3 لمتطلبات الاستخدام والسلامة لدى Black Forest Labs وللحصول على نتائج أفضل، استخدم إطارات متوافقة بصريًا وصِف الحركة المقصودة بوضوح.
Start-End-to-Video مقارنة بـ FLUX 3 Image-to-Video
يطوّر Image-to-Video الحركة انطلاقًا من إطار افتتاحي واحد. بينما يضيف Start-End-to-Video إطارًا نهائيًا إلزاميًا، ما يوفر
تحكمًا أقوى في موضع انتهاء التسلسل وكيفية تنظيم الانتقال البصري.
FLUX 3 مقارنة بـ Veo 3.1 First and Last Frame
يوفر Veo 3.1 التحكم في الإطار الأول والأخير ضمن منظومة فيديو Google. ويقدم FLUX 3 بديلًا يجمع
التوجيه بإطارين مع صوت أصلي اختياري ونطاق أسلوبي واسع واستدلال متعدد الوسائط للمشهد.
FLUX 3 مقارنة بـ Kling 3.0 Video Generation
يدعم Kling 3.0 إنشاء فيديو متحكم به مع التركيز على حركة الشخصية والكاميرا. بينما يركز FLUX 3 على
الحركة المترابطة بين نقاط نهاية محددة مع تنسيق الحدث المرئي والصوت الاختياري.
FLUX 3 مقارنة بمسارات الإطارات الرئيسية في Runway
يوفر Runway أدوات الإطارات الرئيسية والإنتاج عبر منصته الإبداعية. أما FLUX 3 فيوفر مسار API مخصصًا
لإنشاء انتقال سمعي بصري كامل بين صورتي الافتتاح والنهاية المقدمتين.
FLUX 3 مقارنة بـ Seedance 2.0
يجمع Seedance 2.0 المراجع متعددة الوسائط مع إنشاء المحتوى السمعي البصري وتحريره. بينما يوفر FLUX 3 Start-End-to-Video
مسار عمل مركزًا قائمًا على إطارين للفرق التي تحتاج إلى بداية ووجهة بصريتين محددتين بوضوح.
// 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));
}
# Step 1: Submit generation request
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': 'flux-3.0-start-end-to-video',
'prompt': 'Create a smooth cinematic transition with consistent lighting',
'resolution': '720p',
'aspect_ratio': '16:9',
'image_url': 'https://example.com/start-frame.jpg',
'image_end_url': 'https://example.com/end-frame.jpg',
'duration': 8,
'sound': True
}
)
result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']
# 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)
# Step 1: Submit generation request
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": "flux-3.0-start-end-to-video",
"prompt": "Create a smooth cinematic transition with consistent lighting",
"resolution": "720p",
"aspect_ratio": "16:9",
"image_url": "https://example.com/start-frame.jpg",
"image_end_url": "https://example.com/end-frame.jpg",
"duration": 8,
"sound": true
}'
# 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"