Prueba la API de Google Gemini Omni 1.1 Flash para editar metraje original con instrucciones en lenguaje natural y conservar los tiempos al cambiar escenas y personajes.
La API Google Gemini Omni 1.1 Flash Video Edit incorpora el perfeccionamiento de video mediante lenguaje natural a un flujo de trabajo accesible para desarrolladores. Sube un video existente, describe el cambio que quieres realizar y usa la API de video Gemini para crear una versión revisada, manteniendo el clip original como punto de partida creativo. Disponible en Best Image AI, ayuda a los equipos a explorar cambios visuales específicos sin tener que rehacer una edición desde cero.
Perfeccionamiento de video dirigido por prompts: Usa instrucciones en lenguaje natural para orientar los cambios en el aspecto, la acción, la atmósfera o el tratamiento creativo de un clip existente.
Flujo de edición basado en la fuente: Comienza con el material subido para que la revisión se base en los tiempos, los sujetos y el contexto visual del material de origen.
Dirección contextual de los cambios: Describe los elementos que deben ajustarse y los que deben conservarse para ayudar a los equipos a expresar las ediciones como una intención creativa en lugar de operaciones manuales en la línea de tiempo.
Ajuste visual cinematográfico: Explora nuevas opciones de iluminación, ambiente, tratamiento de la escena y sensación de cámara a partir de una única entrada de video.
Calidad de salida flexible: Elige un nivel de calidad de salida que se adapte a la revisión interna, la iteración rápida o los requisitos de entrega final.
Iteración eficiente para equipos de video: Genera alternativas específicas para un clip de origen breve, lo que hace que la API sea práctica para la experimentación y el apoyo a la producción.
Entrada: Un clip de video existente y una instrucción en lenguaje natural que describa la edición deseada.
Salida: Un video revisado generado mediante el flujo de trabajo de la API de edición de video Gemini Omni 1.1 Flash.
Dirección de la edición: Explica el cambio visual que deseas, como un nuevo entorno, un tono visual modificado, una acción del sujeto o un tratamiento de la escena.
Control de calidad: Selecciona una calidad de salida adecuada para la etapa de revisión o entrega del flujo de trabajo.
Funciones: Edición de video basada en prompts, perfeccionamiento basado en la fuente, cambios en el tratamiento de escenas, rediseño visual y alternativas creativas rápidas.
Localización de campañas: Crea nuevos tratamientos creativos para un clip de campaña existente mientras conservas el punto de partida de la producción original.
Variaciones de video para redes sociales: Produce aspectos, ambientes y direcciones de escena alternativos para videos cortos adaptados a diferentes canales o audiencias.
Apoyo creativo en posproducción: Explora un ajuste visual antes de dedicar tiempo a una edición manual completa o a una nueva grabación.
Renovación de videos de productos: Actualiza la presentación de material de productos existente para nuevas direcciones estacionales, editoriales o de campaña.
Flujos de revisión automatizados: Añade el perfeccionamiento de video dirigido por instrucciones a herramientas creativas internas, sistemas de aprobación y operaciones de contenido.
Nota El video de origen es la base de la edición. Para obtener los resultados más fiables, usa una instrucción clara que indique el cambio deseado y las características visuales que deben mantenerse uniformes.
Gemini Omni 1.1 Flash frente a Google Veo Video Editing: Google Veo admite flujos de trabajo avanzados de video generado. Gemini Omni 1.1 Flash ofrece un proceso conciso de edición en lenguaje natural junto con funciones de text-to-video, image-to-video y generación guiada por referencias dentro de la misma familia.
Gemini Omni 1.1 Flash frente a Runway Video Editing: Runway ofrece un amplio conjunto de herramientas de edición visual. Gemini Omni 1.1 Flash hace hincapié en un flujo de trabajo API-first en el que el clip de origen y una instrucción de texto constituyen la base de una nueva edición.
Gemini Omni 1.1 Flash frente a Adobe Firefly Video: Adobe Firefly Video está estrechamente relacionado con flujos de trabajo consolidados de software creativo. Gemini Omni 1.1 Flash ofrece a los desarrolladores una opción programática para describir y generar revisiones de video específicas.
Gemini Omni 1.1 Flash frente a Kling Video Editing: Kling ofrece herramientas de video generativo para la creación estilizada. Gemini Omni 1.1 Flash resulta útil cuando los equipos necesitan una edición basada en la fuente mediante una integración directa con la API.
Gemini Omni 1.1 Flash frente a Pika: Pika ofrece creación accesible y experimentación orientada a efectos. Gemini Omni 1.1 Flash está diseñado para el perfeccionamiento de video dirigido por instrucciones que puede incorporarse al flujo de trabajo de un producto conectado.
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: 'gemini-omni-1.1-flash-video-edit',
prompt: 'A small ball rolls into the scene and captures the attention of the cat',
video_url: 'https://example.com/source-video.mp4',
resolution: '1080p'
})
});
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[0].url);
break;
}
if (status === 'failed') {
console.error(pollResultData.data.task_status_msg);
break;
}
await new Promise(resolve => setTimeout(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': 'gemini-omni-1.1-flash-video-edit',
'prompt': 'A small ball rolls into the scene and captures the attention of the cat',
'video_url': 'https://example.com/source-video.mp4',
'resolution': '1080p'
}
)
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": "gemini-omni-1.1-flash-video-edit",
"prompt": "A small ball rolls into the scene and captures the attention of the cat",
"video_url": "https://example.com/source-video.mp4",
"resolution": "1080p"
}'
# 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)