
تحويل النص إلى صورة
إنشاء صور بالذكاء الاصطناعي من المطالبات النصية
أنشئ فيديو بتوجيه من الصور أو المقاطع القصيرة أو كليهما باستخدام Google Gemini Omni 1.2 Flash API. اختر تأطير المشهد ومدته حسب ما تريد إنشاءه. مدة الإخراج مستقلة عن المراجع.
تُنشئ واجهة Gemini Omni 1.2 Flash Reference-to-Video API على Best Image AI فيديو جديدًا من وصف نصي ومراجع بصرية. أرفق بالوصف صورًا أو مقاطع فيديو قصيرة أو كليهما. يناسب هذا الأسلوب المشاريع التي تعتمد على مواد مرئية موجودة لتصميم مشهد جديد، ويتيح اختيار مدة الفيديو الناتج ودقته واتجاه إطاره بشكل مستقل.
توجيه المظهر بالصور: استخدم صور الشخصيات أو المنتجات أو نماذج الأسلوب البصري لتوجيه مظهر المشهد الجديد.
توضيح الحركة بالفيديو: أرفق مقاطع قصيرة بتعليمات المشهد المكتوبة لتوضيح الحركة المطلوبة.
الجمع بين الصور والفيديو: اجمع الصور الثابتة وأمثلة الحركة في موجز واحد لتوجيه إنشاء فيديو جديد.
التوليد وفق الوصف النصي: صف المشهد المطلوب واشرح كيف ترتبط به المواد المرجعية المقدّمة.
المدخلات: أرسل وصفًا نصيًا ومعه صورة مرجعية واحدة على الأقل أو فيديو مرجعي واحد على الأقل. يمكنك استخدام أي من النوعين بمفرده أو الجمع بينهما في الطلب نفسه.
إعداد المراجع: راعِ الحد المسموح به لكل من عدد الصور وعدد مقاطع الفيديو، واختر مقاطع مرجعية قصيرة. راجع وثائق الواجهة لمعرفة الحدود الحالية لعدد الملفات ومدة الفيديو المرجعي.
إعدادات الإخراج: اختر الإطار الأفقي أو العمودي، والدقة، ومدة تقع ضمن نطاق التوليد المدعوم. لا يحدّد طول المقطع المرجعي مدة الفيديو الناتج.
النتيجة: استرجع الفيديو الجديد بعد اكتمال المعالجة.
الفوترة: تُحسب التكلفة لكل ثانية من مدة الإخراج المطلوبة وفق الدقة المحدّدة، ولا تُفرض رسوم إضافية على مقاطع الفيديو المرجعية.
تطوير عرض مرئي للفكرة: اجمع وصف المشهد مع صور أو مقاطع مختارة لإعداد تصوّر للفيديو يمكن عرضه للمراجعة.
إعادة استخدام مواد الحملات: أدرج صورًا من حملة قائمة في الموجز الخاص بمشهد فيديو جديد.
إعداد لوحات مرجعية: أتِح للفرق الإبداعية اختيار مواد من مكتبة الوسائط وإرسالها مع وصف نصي لتوليد الفيديو.
استكشاف أفكار للحركة: اجمع مقاطع مرجعية قصيرة مع توجيهات مكتوبة لتجربة تسلسل جديد للحركة دون تعديل المقطع المرجعي نفسه.
ملاحظة يتطلب هذا الوضع مواد مرجعية. وضّح دور كل مادة في الوصف النصي، وبيّن ما تريده في النتيجة وما تقدّمه على سبيل المثال. تحقّق من طول الفيديو المرجعي بصورة مستقلة عن مدة الفيديو المطلوب توليده.
مقارنةً بوضع Text-to-Video: يتطلب وضع Reference-to-Video مادة بصرية إلى جانب الوصف النصي. ويناسب وضع Text-to-Video الموجزات التي لا تحتاج إلى إرفاق صور أو مقاطع فيديو.
مقارنةً بوضع Image-to-Video: يستخدم وضع Image-to-Video صورةً للإطار الأول، ويمكن استخدام صورة أخرى للإطار الأخير. ويقبل Reference-to-Video الصور ومقاطع الفيديو القصيرة بوصفها مراجع لمشهد جديد.
مقارنةً بوضع Video Edit: يعدّل وضع Video Edit الفيديو الأصلي ويستمد منه توقيت النتيجة ونسبة أبعادها. ويتيح وضع Reference-to-Video اختيار مدة المقطع الجديد واتجاه إطاره بشكل مستقل عن اللقطات المرجعية.
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: 'gemini-omni-1.2-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: 12,
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-1.2-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': 12,
'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-1.2-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": 12,
"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)