
Texte vers image
Créez des images par IA à partir de prompts textuels
Essayez gratuitement l’API Alibaba Wan 3.0 pour l’image-vidéo et animez une image de départ jusqu’à une image finale choisie pour maîtriser le récit visuel sur Best Image AI.
L'API Wan 3.0 pour Image-to-Video génère une transition vidéo entre des images de début et de fin obligatoires. Les développeurs peuvent associer ces deux images à un prompt de mouvement en langage naturel, une durée flexible, plusieurs résolutions et formats d'image, un son facultatif et un contrôle par seed. Best Image AI fournit une intégration basée sur des tâches pour créer, surveiller et récupérer les résultats vidéo guidés par des images.
Remarque Les deux images sont obligatoires. Les images PNG ne doivent pas comporter de canal alpha. Alignez la composition des deux images sur le format demandé, puis vérifiez la continuité de la transition et les artefacts avant la publication.
Wan 3.0 vs. Wan 2.7 Image-to-Video
Wan 2.7 peut animer une image de début en s'appuyant facultativement sur une image de fin. Wan 3.0 exige les deux images, ce qui rend explicites le début et la fin prévus dans chaque requête.
Wan 3.0 vs. Vidu Q3 Image-to-Video
Vidu Q3 prend en charge les workflows vidéo guidés par des images et différentes variantes de transition. Wan 3.0 propose une approche de la famille Wan centrée sur le contrôle obligatoire des images de début et de fin.
Wan 3.0 vs. PixVerse C1 Image-to-Video
PixVerse C1 sépare l'animation de la première image des workflows de transition. Wan 3.0 associe des images d'extrémité obligatoires à un seul prompt et à un ensemble cohérent de contrôles vidéo.
Wan 3.0 vs. Kling 3.0 Turbo Image-to-Video
Kling 3.0 Turbo cible l'animation rapide d'images. Wan 3.0 est une alternative pour les équipes qui privilégient une orientation explicite par l'image finale au sein d'un workflow d'API orienté Alibaba.
Wan 3.0 vs. Veo 3.1 Image-to-Video
Veo 3.1 fournit l'intégration Image-to-Video de Google. Wan 3.0 offre aux développeurs une autre option de production avec des images d'extrémité obligatoires et des paramètres de sortie flexibles.
Découvrez plusieurs outils de création par IA pour réaliser rapidement des images et des vidéos dans votre navigateur, puis déployez vos meilleures idées à grande échelle grâce aux API de modèles prêtes pour la production de Best Image AI. Best Image AI fournit une couche d’API unifiée pour tous les modèles afin de faciliter l’utilisation et la mise à l’échelle de vos workflows.

Créez des images par IA à partir de prompts textuels

Créez des images par IA à partir d’images et de prompts textuels

Créez des vidéos par IA à partir de prompts textuels

Animez des images pour créer des vidéos par IA

Créez des images et des vidéos IA dans un espace de travail unifié

Créez des vidéos cohérentes à partir de médias de référence

Créez des flux visuels d'images et de vidéos IA sur un canevas infini
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-image-to-video',
prompt: 'The camera glides forward as daylight gradually shifts into a warm evening glow',
image_url: 'https://example.com/start-frame.jpg',
image_end_url: 'https://example.com/end-frame.jpg',
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-image-to-video',
'prompt': 'The camera glides forward as daylight gradually shifts into a warm evening glow',
'image_url': 'https://example.com/start-frame.jpg',
'image_end_url': 'https://example.com/end-frame.jpg',
'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-image-to-video",
"prompt": "The camera glides forward as daylight gradually shifts into a warm evening glow",
"image_url": "https://example.com/start-frame.jpg",
"image_end_url": "https://example.com/end-frame.jpg",
"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)