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Testen Sie die Alibaba Wan 3.0 API für Videobearbeitung kostenlos und gestalten Sie vorhandenes Material mit natürlichsprachlichen Anweisungen auf Best Image AI neu.
Die Wan 3.0 API für Videobearbeitung wendet natürlichsprachliche Anweisungen auf ein bestehendes Video an. Entwickler können Änderungen an Szene, Stil, Atmosphäre, Motiv oder Umgebung beschreiben und dabei die gewünschte Ausgabedauer, Auflösung, das Seitenverhältnis, den Ton und den Seed steuern. Best Image AI bietet einen aufgabenbasierten API-Workflow, um Quellmaterial zu übermitteln, die Bearbeitung zu verfolgen und das transformierte Video abzurufen.
Hinweis Das Quellvideo muss die unterstützten Format-, Dauer- und Abmessungsgrenzen einhalten. Seine Dauer plus die gewünschte Ausgabedauer darf das Gesamtlimit nicht überschreiten. Prüfen Sie daher die Zeitangaben vor der Übermittlung.
Wan 3.0 im Vergleich zu Wan 2.7 Video Edit
Wan 2.7 bietet promptgesteuerte Quellvideobearbeitung mit eigenen Referenzsteuerungen. Wan 3.0 nutzt einen fokussierten Quellvideo-Workflow mit expliziten Einstellungen für Dauer, Auflösung, Verhältnis, Ton und Seed.
Wan 3.0 im Vergleich zu Kling Video O3 Video Edit
Kling Video O3 deckt Bearbeitung und weitere Videogenerierungsmodi ab. Wan 3.0 eignet sich für Teams, die einen direkten Weg innerhalb der Wan-Familie zur Transformation hochgeladenen Materials benötigen.
Wan 3.0 im Vergleich zu Runway Aleph
Runway Aleph ist Teil einer umfassenderen kreativen Bearbeitungsumgebung. Wan 3.0 unterstützt Entwickler, die Quellvideotransformationen über ihre eigene Anwendung und ihren eigenen Aufgabenablauf orchestrieren möchten.
Wan 3.0 im Vergleich zu Adobe Firefly Video
Adobe Firefly Video verbindet Videogenerierung und -bearbeitung mit dem Kreativ-Ökosystem von Adobe. Wan 3.0 bietet eine auf Alibaba ausgerichtete API-Option für promptgesteuerte Bearbeitung in individuellen Produkten.
Wan 3.0 im Vergleich zu Pika
Pika legt den Schwerpunkt auf leicht zugängliche kreative Effekte und Transformationen. Wan 3.0 ist für strukturierte Anfragen, konfigurierbare Ausgabeeinstellungen und programmgesteuerte Aufgabenverarbeitung konzipiert.
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.

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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-video-edit',
prompt: 'Turn the daytime scene into a rainy evening while preserving the subject and camera movement',
video_url: 'https://example.com/source-video.mp4',
duration: 10,
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-video-edit',
'prompt': 'Turn the daytime scene into a rainy evening while preserving the subject and camera movement',
'video_url': 'https://example.com/source-video.mp4',
'duration': 10,
'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-video-edit",
"prompt": "Turn the daytime scene into a rainy evening while preserving the subject and camera movement",
"video_url": "https://example.com/source-video.mp4",
"duration": 10,
"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)