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Alibaba/wan-2.6-text-to-video

Generación de video de alta calidad con Alibaba Wan 2.6 API que incluye movimiento fluido y síntesis de audio sincronizada. API confiable y económica para aplicaciones escalables.

Text to Video

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Ejemplos de API

Ejemplo de envio

// 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: 'wan-2.6-text-to-video',
    prompt: 'A cat playing with a ball of yarn',
    duration: 5,
    resolution: '1080p'
  })
});

const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;

Ejemplo de sondeo

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README

API Wan 2.6 Text-to-Video rápida y asequible (generación de video avanzada de Alibaba)

La API Alibaba Wan 2.6 Text-to-Video ofrece generación de video con IA de nivel producción para desarrolladores y equipos creativos. Esta integración premium de API de generación de video te permite transformar visiones narrativas complejas en realidad cinematográfica mediante generación text-to-video intuitiva. Construido sobre la investigación de modelado espaciotemporal de vanguardia de Alibaba, Wan 2.6 combina síntesis de movimiento consciente de la física con integración de API flexible para salida de nivel profesional.

Funciones clave de la API Wan 2.6 Text-to-Video

Wan 2.6 vs. Sora (OpenAI)
Aunque Sora es conocido por capacidades de simulación de mundos y duración extendida, la API Wan 2.6 Text-to-Video se centra en síntesis de video accesible y de alta fidelidad con estabilidad temporal superior y movimiento consciente de la física. Impulsado por la investigación avanzada de Alibaba, entrega salidas listas para producción optimizadas para uso inmediato con controles flexibles de duración y resolución.
Wan 2.6 vs. Runway Gen-3 Alpha
Runway Gen-3 Alpha destaca en control artístico creativo e iteración rápida. La API Wan 2.6 Text-to-Video se distingue por una profunda integración de movimiento consciente de la física, soporte de audio y capacidad para manejar interacciones complejas de múltiples objetos con mayor realismo cinematográfico y niveles de precio flexibles.
Wan 2.6 vs. Luma Dream Machine
Luma Dream Machine es reconocida por generación rápida e interfaz intuitiva. La API Wan 2.6 Text-to-Video intercambia velocidad de generación por una densidad de detalle significativamente mayor, soporte nativo de audio y parámetros de estilo de cámara más refinados para resultados de nivel profesional mediante la integración avanzada de la API de Alibaba.
Wan 2.6 vs. Kling AI
Kling AI es fuerte en movimiento humano realista y animación de personajes. La API Wan 2.6 Text-to-Video responde con capacidades más amplias de renderizado ambiental, rendimiento superior en construcción de mundos arquitectónicos y de ciencia ficción, y precios flexibles basados en resolución, lo que la hace versátil para diversos géneros y presupuestos de producción.
Wan 2.6 vs. Pika 2.0
Pika 2.0 es popular por salidas estilizadas, aptas para animación y fáciles de usar. La API Wan 2.6 Text-to-Video se posiciona como una solución de fuerza industrial, dirigida a usuarios que requieren texturas fotorrealistas, iluminación cinematográfica compleja, movimiento consciente de la física y audio nativo para flujos de producción profesionales.

// 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));
}

Ejemplo de envio

# 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': 'wan-2.6-text-to-video',
        'prompt': 'A cat playing with a ball of yarn',
        'duration': 5,
        'resolution': '1080p'
    }
)

result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']

Ejemplo de sondeo

# 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)

Ejemplo de envio

# 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": "wan-2.6-text-to-video",
    "prompt": "A cat playing with a ball of yarn",
    "duration": 5,
    "resolution": "1080p"
  }'

Ejemplo de sondeo

# 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"

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