
Texto a imagen
Crea imágenes con IA a partir de prompts de texto
Crea videos guiados por fotos, clips cortos o ambos con la API Google Gemini Omni 1.2 Flash. Elige el encuadre y la duración para la escena que quieres crear. Elige 3–15 s.
En Best Image AI, la API Gemini Omni 1.2 Flash Reference-to-Video genera un vídeo nuevo a partir de una instrucción y de referencias visuales. Acompaña la descripción escrita con imágenes, vídeos cortos o ambos. Esta modalidad es adecuada para proyectos en los que materiales visuales existentes sirven de guía para una escena nueva. La duración, la resolución y la orientación de salida se eligen por separado.
Referencias visuales: utiliza imágenes de personajes, productos o estilos para guiar el aspecto de una escena nueva.
Referencias de movimiento: acompaña la descripción escrita de la escena con vídeos cortos que ilustren los movimientos deseados.
Combinación de imágenes y vídeos: reúne imágenes fijas y ejemplos de movimiento en una misma descripción para guiar la generación.
Generación mediante instrucciones: describe la escena que buscas y explica cómo se relacionan con ella los materiales aportados.
Entrada: proporciona una instrucción y al menos una imagen o un vídeo de referencia. Puedes utilizar un solo tipo de referencia o combinar ambos en la misma solicitud.
Preparación de referencias: respeta los límites correspondientes al número de imágenes y de vídeos y utiliza vídeos cortos. Consulta en la documentación de la API los límites vigentes sobre la cantidad de archivos y la duración de los vídeos de referencia.
Ajustes de salida: selecciona el formato horizontal o vertical, la resolución y una duración dentro del intervalo admitido. La duración del vídeo de referencia no determina la del vídeo generado.
Salida: recupera el vídeo generado cuando termine el procesamiento.
Facturación: el coste se calcula por segundo de salida solicitado a la resolución elegida. Los vídeos de referencia no tienen un coste adicional.
Desarrollo de propuestas visuales: combina la descripción de una escena con imágenes o vídeos seleccionados para preparar un concepto de vídeo y presentarlo para su revisión.
Reutilización de materiales de campaña: incorpora imágenes de campañas existentes a la descripción de una escena nueva.
Tableros de referencias: permite que los equipos creativos seleccionen materiales de una biblioteca de recursos y los envíen junto con las instrucciones de generación.
Exploración de movimientos: combina vídeos cortos de referencia con indicaciones escritas para explorar una secuencia nueva sin editar el propio vídeo de referencia.
Nota Es necesario aportar material de referencia. Explica en la instrucción la función de cada recurso y distingue el resultado deseado de los ejemplos aportados. Comprueba por separado la duración de los vídeos de referencia y la duración solicitada para la generación.
Comparación con Text-to-Video: Reference-to-Video requiere material visual además de una instrucción. Text-to-Video es adecuado para descripciones que no necesitan imágenes ni vídeos de entrada.
Comparación con Image-to-Video: Image-to-Video utiliza una imagen como fotograma inicial y, opcionalmente, otra como fotograma final. Reference-to-Video admite imágenes y vídeos cortos como referencias para una escena nueva.
Comparación con Video Edit: Video Edit modifica un vídeo original y toma de él los tiempos y las proporciones del resultado. Reference-to-Video permite elegir la duración y la orientación del vídeo nuevo con independencia del material de referencia.
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.

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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: 'gemini-omni-1.2-flash-reference-to-video',
prompt: 'Use the references to create a cinematic shot of a small boat approaching from the distance',
aspect_ratio: '16:9',
resolution: '1080p',
duration: 12,
images: ['https://example.com/boat-reference.jpg'],
videos: ['https://example.com/motion-reference.mp4']
})
});
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': 'gemini-omni-1.2-flash-reference-to-video',
'prompt': 'Use the references to create a cinematic shot of a small boat approaching from the distance',
'aspect_ratio': '16:9',
'resolution': '1080p',
'duration': 12,
'images': ['https://example.com/boat-reference.jpg'],
'videos': ['https://example.com/motion-reference.mp4']
}
)
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-1.2-flash-reference-to-video",
"prompt": "Use the references to create a cinematic shot of a small boat approaching from the distance",
"aspect_ratio": "16:9",
"resolution": "1080p",
"duration": 12,
"images": ["https://example.com/boat-reference.jpg"],
"videos": ["https://example.com/motion-reference.mp4"]
}'
# 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)