
Text zu Bild
KI-Bilder aus Text-Prompts erstellen
Testen Sie die Alibaba Wan 3.0 API für Bild-zu-Video kostenlos: Animieren Sie ein Startbild zu einem gewählten Endbild für kontrolliertes visuelles Erzählen auf Best Image AI.
Die Wan 3.0 API für Image-to-Video erzeugt einen Videoübergang zwischen einem erforderlichen Start- und Endbild. Entwickler können beide Bilder mit einem Bewegungsprompt in natürlicher Sprache, flexibler Laufzeit, mehreren Auflösungen und Seitenverhältnissen, optionalem Ton und Seed-Steuerung kombinieren. Best Image AI bietet eine auf Tasks basierende Integration zum Erstellen, Überwachen und Abrufen bildgeführter Videoergebnisse.
Hinweis Beide Einzelbilder sind erforderlich. PNG-Bilder dürfen keinen Alphakanal enthalten. Richten Sie die Komposition beider Bilder am gewünschten Seitenverhältnis aus und prüfen Sie vor der Veröffentlichung die Kontinuität des Übergangs sowie mögliche Artefakte.
Wan 3.0 vs. Wan 2.7 Image-to-Video
Wan 2.7 kann ein Startbild mit optionaler Führung durch ein Endbild animieren. Wan 3.0 erfordert beide Bilder und legt damit den beabsichtigten Anfang und das Ende jeder Anfrage ausdrücklich fest.
Wan 3.0 vs. Vidu Q3 Image-to-Video
Vidu Q3 unterstützt bildbasierte Videoworkflows und Übergangsvarianten. Wan 3.0 bietet einen Weg innerhalb der Wan-Familie, der sich auf die obligatorische Steuerung durch Start- und Endbild konzentriert.
Wan 3.0 vs. PixVerse C1 Image-to-Video
PixVerse C1 trennt Animationen auf Grundlage des ersten Bildes von Übergangsworkflows. Wan 3.0 kombiniert erforderliche Endpunktbilder mit einem Prompt und einem einheitlichen Satz von Videosteuerungen.
Wan 3.0 vs. Kling 3.0 Turbo Image-to-Video
Kling 3.0 Turbo ist auf schnelle Bildanimation ausgelegt. Wan 3.0 ist eine Alternative für Teams, die in einem Alibaba-orientierten API-Workflow Wert auf eine explizite Vorgabe des Endbilds legen.
Wan 3.0 vs. Veo 3.1 Image-to-Video
Veo 3.1 bietet Googles Image-to-Video-Integration. Wan 3.0 stellt Entwicklern eine weitere produktionsreife Option mit erforderlichen Endpunktbildern und flexiblen Ausgabeeinstellungen bereit.
Entdecken Sie mehrere KI-Kreativtools für schnelle Bild- und Video-Workflows direkt im Browser und skalieren Sie erfolgreiche Ideen anschließend mit den produktionsreifen Modell-APIs von Best Image AI. Best Image AI bietet eine einheitliche API-Schicht für alle Modelle, damit Sie Ihre Workflows einfach nutzen und skalieren können.

KI-Bilder aus Text-Prompts erstellen

KI-Bilder aus Bildern und Text-Prompts erstellen

KI-Videos aus Text-Prompts erstellen

Bilder in KI-Videos animieren

KI-Bilder und -Videos in einem gemeinsamen Arbeitsbereich erstellen

Konsistente Videos aus Referenzmedien erstellen

Erstelle visuelle KI-Bild- und Videoworkflows auf einer unendlichen Arbeitsfläche
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-image-to-video',
prompt: 'The camera glides forward as daylight gradually shifts into a warm evening glow',
image_url: 'https://example.com/start-frame.jpg',
image_end_url: 'https://example.com/end-frame.jpg',
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-image-to-video',
'prompt': 'The camera glides forward as daylight gradually shifts into a warm evening glow',
'image_url': 'https://example.com/start-frame.jpg',
'image_end_url': 'https://example.com/end-frame.jpg',
'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-image-to-video",
"prompt": "The camera glides forward as daylight gradually shifts into a warm evening glow",
"image_url": "https://example.com/start-frame.jpg",
"image_end_url": "https://example.com/end-frame.jpg",
"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)