جرّب واجهة Google Gemini Omni 1.1 Flash API لتوجيه إنشاء الفيديو باستخدام الصور ومراجع الفيديو القصيرة، والحفاظ على اتساق العناصر والمشاهد والحركة.
تتيح Google Gemini Omni 1.1 Flash Reference-to-Video API للمطورين استخدام المواد المرئية كإرشاد إبداعي لإنشاء الفيديو. قدّم صورًا مرجعية أو مقاطع فيديو أو كليهما، ثم صِف النتيجة التي تريد إنشاءها. تساعد Gemini video API في تحويل هذه المدخلات إلى مشهد متحرك جديد، ما يمنح الفرق الإبداعية طريقة مرنة لصياغة التكوين وتفاصيل العناصر والأجواء والاتجاه على Best Image AI.
إرشاد مرجعي متعدد الوسائط: استخدم الصور أو مقاطع الفيديو أو مزيجًا منهما كمواد مرئية لمشهد متتابع جديد يتم إنشاؤه.
اتجاه إبداعي تتحكم فيه التوجيهات: اجمع المراجع مع إرشادات باللغة الطبيعية حول حركة العنصر والمكان وسلوك الكاميرا والإضاءة والمزاج.
سياق مرئي غني: اجمع الإشارات المرئية من مواد متعددة مقدمة عندما لا يكون توجيه واحد كافيًا للتعبير عن الاتجاه المقصود.
إنشاء المشهد بقيادة المراجع: استخدم الأصول المحددة كنقطة انطلاق إبداعية للحركة والتكوين و تطوير الأجواء في المخرجات.
عرض فيديو مرن: اختر تنسيقًا أفقيًا أو عموديًا، وجودة الإخراج، وطولًا موجزًا للمقطع يتناسب مع سياق المشاهدة المخطط له.
سير عمل API قابل للتوسع: ادمج إنشاء الفيديو الموجّه بالمراجع في مكتبات الأصول والأدوات الإبداعية وأنظمة الحملات وخطوط الإنتاج.
الإدخال: صور مرجعية اختيارية، ومقاطع فيديو مرجعية اختيارية، وتوجيه باللغة الطبيعية يصف المشهد المولّد المقصود.
الإخراج: مقطع فيديو جديد أُنشئ عبر سير عمل Gemini Omni 1.1 Flash reference-to-video API.
اتجاه المرجع: اختر مواد مرئية تعبّر عن العناصر أو المكان أو التكوين أو الطابع الإبداعي المطلوب، ثم أضف تعليمات حركة واضحة.
التحكم في التنسيق: اختر اتجاه الإخراج ومستوى الجودة والمدة الموجزة التي تناسب حالة الاستخدام النهائية.
الإمكانات: إنشاء فيديو موجّه بالمراجع، وإدخال إبداعي متعدد الوسائط، وحركة موجهة بالنص، وتجميع السياق المرئي، وإنشاء مشاهد سينمائية.
تطوير مفاهيم الحملات: اجمع العناصر المرئية الرئيسية المعتمدة وصور الأجواء ومراجع الحركة لاستكشاف اتجاهات جديدة لفيديوهات الحملات.
أنظمة الإبداع للعلامات التجارية: استخدم مكتبة مرئية منسقة كإرشاد لإنشاء مفاهيم فيديو تنطلق من لغة إبداعية محددة.
تصوير لوحات القصة والعروض: حوّل اللوحات المرجعية ومواد المقاطع المختارة إلى مشاهد حركية موجزة لإثبات المفهوم.
تكييف المحتوى: أنشئ اتجاهات فيديو جديدة من الأصول المرئية الموجودة عندما لا يستطيع التوجيه النصي وحده نقل سياق إبداعي كافٍ.
العمليات الإبداعية واسعة النطاق: ادمج التوليد المدرك للمراجع في أدوات إدارة الأصول وخطوط المحتوى و منصات الإنشاء الداخلية.
ملاحظة توفر المراجع إرشادًا إبداعيًا بدلًا من أن تحل محل توجيه دقيق. للحصول على أفضل النتائج، اشرح الحركة المطلوبة وحركة الكاميرا ونتيجة المشهد بالإضافة إلى تقديم المواد المرئية.
Gemini Omni 1.1 Flash مقابل مسارات Google Veo Reference Video: يوفر Google Veo مجموعة من إمكانات الفيديو المولّد. وتقدم Gemini Omni 1.1 Flash مسار إنشاء بقيادة المراجع يتكامل مع إنشاء النصوص وتحريك الصور وتحرير الفيديو ضمن عائلة النماذج نفسها.
Gemini Omni 1.1 Flash مقابل Runway: تمنح Runway المبدعين طرقًا عديدة للعمل مع المواد المصدرية والأدوات التوليدية. وتناسب Gemini Omni 1.1 Flash المطورين الذين يبنون سير عمل فيديو موجّه بالمراجع عبر واجهة API.
Gemini Omni 1.1 Flash مقابل Kling AI: تدعم Kling إنشاء فيديو بالذكاء الاصطناعي يستند إلى العناصر المرئية. وتوفر Gemini Omni 1.1 Flash مدخلات مرجعية مرنة من الصور والفيديو مع توجيه يعتمد على النص للفرق التي تحتاج إلى تدفق توليد متكامل.
Gemini Omni 1.1 Flash مقابل Pika: تشتهر Pika بسهولة التجارب المرئية. وتعد Gemini Omni 1.1 Flash خيارًا عمليًا عندما يلزم أن تكون المراجع الإبداعية جزءًا من سير عمل فيديو منظم وقابل للبرمجة.
Gemini Omni 1.1 Flash مقابل Luma Dream Machine: تدعم Luma Dream Machine استكشاف المفاهيم بسرعة انطلاقًا من التوجيهات. وتضيف Gemini Omni 1.1 Flash إرشادًا مرجعيًا متعدد الوسائط للفرق التي ترغب في نقل سياق مرئي أكبر إلى كل مقطع مولّد.
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-1.1-flash-reference-to-video',
prompt: 'Use the references to create a cinematic shot of a small boat approaching from the distance',
aspect_ratio: '16:9',
resolution: '1080p',
duration: 8,
images: ['https://example.com/boat-reference.jpg'],
videos: ['https://example.com/motion-reference.mp4']
})
});
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': 'gemini-omni-1.1-flash-reference-to-video',
'prompt': 'Use the references to create a cinematic shot of a small boat approaching from the distance',
'aspect_ratio': '16:9',
'resolution': '1080p',
'duration': 8,
'images': ['https://example.com/boat-reference.jpg'],
'videos': ['https://example.com/motion-reference.mp4']
}
)
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": "gemini-omni-1.1-flash-reference-to-video",
"prompt": "Use the references to create a cinematic shot of a small boat approaching from the distance",
"aspect_ratio": "16:9",
"resolution": "1080p",
"duration": 8,
"images": ["https://example.com/boat-reference.jpg"],
"videos": ["https://example.com/motion-reference.mp4"]
}'
# 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)