Prueba gratis la API Alibaba Wan 3.0 para texto a vídeo y convierte ideas escritas en vídeos para guiones gráficos, campañas y producción creativa en Best Image AI.
La API de Wan 3.0 para texto a vídeo convierte prompts en lenguaje natural en clips de vídeo generados por IA para flujos de trabajo creativos, de marketing y de producción. El modelo admite una duración flexible, múltiples resoluciones y relaciones de aspecto, generación de sonido opcional y control de la aleatoriedad de la generación mediante una semilla. Best Image AI proporciona una integración de API basada en tareas para enviar prompts, hacer un seguimiento de la generación y recuperar los vídeos terminados.
Nota Los prompts claros y los ajustes de generación bien definidos mejoran la capacidad de control. Revisa la continuidad visual, el movimiento, el sonido y los artefactos antes de usar los clips generados en producción.
Wan 3.0 frente a Wan 2.7 de texto a vídeo
Wan 2.7 admite el flujo de trabajo consolidado de Wan para texto a vídeo. Wan 3.0 amplía los controles disponibles de duración y resolución, a la vez que conserva una integración de tareas basada en prompts que resulta familiar.
Wan 3.0 frente a Kling 3.0 Turbo de texto a vídeo
Kling 3.0 Turbo está orientado a iteraciones rápidas de texto a vídeo. Wan 3.0 ofrece una alternativa para los equipos que estandarizan sus aplicaciones de vídeo en torno a la familia de modelos Wan y su conjunto de controles.
Wan 3.0 frente a Seedance 2.5 de texto a vídeo
Seedance 2.5 pertenece a la familia de generación audiovisual de ByteDance. Wan 3.0 ofrece acceso a texto a vídeo orientado a Alibaba, con controles configurables de sonido, duración, resolución, relación de aspecto y semilla.
Wan 3.0 frente a Veo 3.1 de texto a vídeo
Veo 3.1 proporciona el flujo de trabajo de Google para texto a vídeo. Wan 3.0 brinda a los desarrolladores otra opción de API para producción cuando la compatibilidad con Wan y sus controles de salida admitidos se adaptan a la aplicación.
Wan 3.0 frente a MiniMax H3 de texto a vídeo
MiniMax H3 abarca la generación de vídeo a partir de texto y multimodal. Wan 3.0 de texto a vídeo es una opción específica para aplicaciones que parten de prompts y necesitan sonido opcional con ajustes de entrega flexibles.
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-text-to-video',
prompt: 'A cinematic tracking shot follows a cyclist through a rain-soaked neon city at night',
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-text-to-video',
'prompt': 'A cinematic tracking shot follows a cyclist through a rain-soaked neon city at night',
'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-text-to-video",
"prompt": "A cinematic tracking shot follows a cyclist through a rain-soaked neon city at night",
"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)