
Texto a imagen
Crea imágenes con IA a partir de prompts de texto
Prueba gratis la API Alibaba Wan 3.0 para referencia a vídeo y guía la generación con imágenes, clips, audio, documentos o páginas web en Best Image AI.
La API de Wan 3.0 Reference-to-Video genera vídeo a partir de un prompt con referencias opcionales de imagen, vídeo, audio, documento o página web pública. Los desarrolladores pueden utilizar las entradas compatibles para guiar la identidad visual, el movimiento, el sonido, el contexto y la dirección de escena mientras configuran la duración, la resolución, la relación de aspecto, el sonido y la semilla. Best Image AI proporciona un flujo de trabajo basado en tareas para enviar solicitudes multimodales y recuperar los vídeos completados.
Nota Las entradas de referencia son opcionales, pero cada recurso proporcionado debe cumplir sus requisitos de formato y límites. No se pueden utilizar juntos un archivo de referencia y un enlace web en una misma solicitud. El servicio internacional admite URL de páginas web extranjeras, pero el servicio nacional chino no puede analizarlas.
Wan 3.0 frente a Wan 2.7 Reference-to-Video
Wan 2.7 se centra en referencias de imagen, vídeo y voz con un límite combinado para referencias visuales. Wan 3.0 amplía el flujo con límites independientes para los medios, además de contexto de documentos y páginas web públicas.
Wan 3.0 frente a MiniMax H3 Reference-to-Video
MiniMax H3 permite dirigir vídeos multimodales con referencias visuales y de audio. Wan 3.0 añade opciones de entrada de documentos y páginas web para equipos que trabajan con material creativo de origen más amplio.
Wan 3.0 frente a Seedance 2.5 Reference-to-Video
Seedance 2.5 utiliza referencias de imagen, vídeo y audio en su flujo de generación audiovisual. Wan 3.0 ofrece una alternativa de la familia Wan con contexto opcional de documentos o enlaces públicos.
Wan 3.0 frente a Kling Video O3 Reference-to-Video
Kling Video O3 abarca variantes de generación por referencias y edición de vídeo. Wan 3.0 proporciona un formato de solicitud multimodal orientado a Alibaba con controles flexibles de salida y sonido.
Wan 3.0 frente a Runway References
Runway integra las referencias en un amplio espacio de trabajo creativo. Wan 3.0 es adecuado para desarrolladores que incorporan la generación guiada por referencias directamente en sus propios productos y flujos automatizados.
Explora varias herramientas de creación con IA para agilizar flujos de trabajo de imagen y video en el navegador y, después, amplía las ideas que funcionan con las API de modelos de Best Image AI listas para producción. Best Image AI ofrece una capa de API unificada para todos los modelos, lo que facilita el uso y la ampliación de tus flujos de trabajo.

Crea imágenes con IA a partir de prompts de texto

Crea imágenes con IA a partir de imágenes y prompts de texto

Crea videos con IA a partir de prompts de texto

Anima imágenes y conviértelas en videos con IA

Crea imágenes y videos con IA en un espacio de trabajo unificado

Crea videos coherentes a partir de contenido multimedia de referencia

Crea flujos visuales de imágenes y vídeos con IA en un lienzo infinito
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-reference-to-video',
prompt: 'Use the references to create a cinematic product launch with coordinated motion and sound',
duration: 12,
resolution: '1080p',
aspect_ratio: '16:9',
sound: true,
images: ['https://example.com/product-reference.jpg'],
videos: ['https://example.com/motion-reference.mp4'],
audios: ['https://example.com/sound-reference.mp3'],
files: ['https://example.com/creative-brief.pdf'],
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-reference-to-video',
'prompt': 'Use the references to create a cinematic product launch with coordinated motion and sound',
'duration': 12,
'resolution': '1080p',
'aspect_ratio': '16:9',
'sound': True,
'images': ['https://example.com/product-reference.jpg'],
'videos': ['https://example.com/motion-reference.mp4'],
'audios': ['https://example.com/sound-reference.mp3'],
'files': [],
:
}
)
result = response.json()
task_id = result[][]
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-reference-to-video",
"prompt": "Use the references to create a cinematic product launch with coordinated motion and sound",
"duration": 12,
"resolution": "1080p",
"aspect_ratio": "16:9",
"sound": true,
"images": ["https://example.com/product-reference.jpg"],
"videos": ["https://example.com/motion-reference.mp4"],
"audios": ["https://example.com/sound-reference.mp3"],
"files": ["https://example.com/creative-brief.pdf"],
"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)