Testen Sie die KI-Modell-API Flux 3 Text-to-Video von Black Forest Labs kostenlos für Videos mit nativem Audio, ausdrucksstarke Bewegungen, mehrsprachige Dialoge und multimodale Szenenerstellung.
// 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-text-to-video',
prompt: 'A cinematic aerial shot of a coastal city at sunrise',
resolution: '1080p',
aspect_ratio: '16:9',
duration: 10,
sound: true
})
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.;
Die FLUX 3 Text-to-Video-API von Black Forest Labs verwandelt natürlichsprachige Prompts in ausgereifte Videos mit optionalem nativem Audio. FLUX 3 basiert auf einem einheitlichen multimodalen Basismodell, das mit Bildern, Videos und Ton trainiert wurde, und kann Bewegungen, physische Ereignisse, Sprache, Effekte und Atmosphäre in einem einzigen Generierungs-Workflow koordinieren. Über Best Image AI können Entwickler und Kreativteams ausdrucksstarke Text-to-Video-Generierung in Produktionspipelines für Werbung, Storytelling, Social-Media-Inhalte und visuelle Experimente integrieren.
Hinweis
Stellen Sie sicher, dass FLUX 3-Prompts und generierte Inhalte die Nutzungs- und Sicherheitsanforderungen von Black Forest Labs erfüllen. Wenn eine Anfrage fehlschlägt, prüfen Sie den Prompt auf eingeschränkte Inhalte, vereinfachen Sie widersprüchliche Anweisungen und versuchen Sie es erneut.
FLUX 3 vs. FLUX.2
FLUX.2 konzentriert sich auf hochwertige Bildgenerierung und -bearbeitung. FLUX 3 erweitert die FLUX-Familie durch eine einheitliche multimodale Architektur um promptgesteuerte Videos und optionales natives Audio.
FLUX 3 vs. Veo 3.1 Text-to-Video
Veo 3.1 bietet filmische Video- und Audiogenerierung innerhalb des Kreativökosystems von Google. FLUX 3 stellt eine eigenständige API-Option bereit, die auf eine breite Stilvielfalt, ausdrucksstarke Darstellungen, Typografie und multimodale Weltmodellierung ausgerichtet ist.
FLUX 3 vs. Kling 3.0 Text-to-Video
Kling 3.0 wurde für steuerbare Bewegungen und filmische Szenengenerierung entwickelt. FLUX 3 hebt sich durch gemeinsame Video-Audio-Logik, mehrsprachige Sprachausgabe, vielfältige visuelle Stile und verbundene Erstellung mehrerer Szenen ab.
FLUX 3 vs. Runway Gen-4.5
Runway Gen-4.5 legt den Schwerpunkt auf visuelle Qualität, Prompt-Treue und die Integration in etablierte Kreativtools. FLUX 3 kombiniert API-basierte Videogenerierung mit optionalem nativem Audio, animiertem Design und einem multimodalen Modell physischer Ereignisse.
FLUX 3 vs. Seedance 2.0
Seedance 2.0 unterstützt multimodale Referenzen, audiovisuelle Generierung und produktionsorientierte Steuerung. FLUX 3 bietet eine Alternative mit Fokus auf einheitlichem Bild-Video-Audio-Lernen, vielfältiger Ästhetik, ausdrucksstarken Charakteren und flexiblen promptgesteuerten Workflows.
// 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-text-to-video',
'prompt': 'A cinematic aerial shot of a coastal city at sunrise',
'resolution': '1080p',
'aspect_ratio': '16:9',
'duration': 10,
'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-text-to-video",
"prompt": "A cinematic aerial shot of a coastal city at sunrise",
"resolution": "1080p",
"aspect_ratio": "16:9",
"duration": 10,
"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"