Essayez gratuitement l’API Alibaba Wan 3.0 pour la référence-vidéo et guidez la génération avec des images, clips, fichiers audio, documents ou pages web sur Best Image AI.
L'API Wan 3.0 Reference-to-Video génère une vidéo à partir d'un prompt et de références facultatives sous forme d'images, de vidéos, de fichiers audio, de documents ou de pages Web publiques. Les développeurs peuvent utiliser les entrées prises en charge pour guider l'identité visuelle, le mouvement, le son, le contexte et la direction de la scène tout en configurant la durée, la résolution, le format d'image, le son et la seed. Best Image AI fournit un workflow basé sur les tâches pour envoyer des requêtes multimodales et récupérer les vidéos terminées.
Remarque Les références sont facultatives, mais chaque ressource fournie doit respecter les exigences de format et de limite. Un fichier de référence et un lien vers une page Web ne peuvent pas être utilisés ensemble dans une même requête. Les URL de pages Web étrangères sont prises en charge par le service international, mais ne peuvent pas être analysées par le service national chinois.
Wan 3.0 contre Wan 2.7 Reference-to-Video
Wan 2.7 se concentre sur les références d'images, de vidéos et de voix avec une limite cumulée pour les références visuelles. Wan 3.0 étend le workflow avec des limites indépendantes par média, ainsi que le contexte de documents et de pages Web publiques.
Wan 3.0 contre MiniMax H3 Reference-to-Video
MiniMax H3 prend en charge la direction vidéo multimodale avec des références visuelles et audio. Wan 3.0 ajoute des options d'entrée de documents et de pages Web pour les équipes utilisant des sources créatives plus variées.
Wan 3.0 contre Seedance 2.5 Reference-to-Video
Seedance 2.5 utilise des références d'images, de vidéos et de fichiers audio dans son workflow de génération audiovisuelle. Wan 3.0 propose une solution de la famille Wan avec un contexte facultatif provenant d'un document ou d'un lien public.
Wan 3.0 contre Kling Video O3 Reference-to-Video
Kling Video O3 couvre la génération par référence et différentes options de montage vidéo. Wan 3.0 fournit un format de requête multimodal orienté Alibaba avec des commandes flexibles de sortie et de son.
Wan 3.0 contre Runway References
Runway intègre les références dans un vaste espace de travail créatif. Wan 3.0 convient aux développeurs qui intègrent directement la génération guidée par références à leurs propres produits et workflows automatisés.
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)