Essayez gratuitement l’API du modèle d’IA Flux 3 image-vers-vidéo de Black Forest Labs pour l’animation avec audio natif, la cohérence visuelle, les mouvements expressifs et les scènes synchronisées.
// Step 1: Submit generation request
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: 'flux-3.0-image-to-video',
prompt: 'A gentle camera push forward with natural subject motion',
resolution: '1080p',
aspect_ratio: '16:9',
image_url: 'https://example.com/first-frame.jpg',
duration: 10,
sound: true
})
});
const { data } = response.();
taskId = data.;
L'API FLUX 3 Image-to-Video de Black Forest Labs transforme une image source en mouvement expressif avec audio natif facultatif. Le modèle utilise le visuel fourni comme première image, puis développe le mouvement du sujet, le comportement de la caméra, l'atmosphère et le son tout en préservant la composition centrale et les caractéristiques identitaires de l'image. Best Image AI fournit un workflow d'API prêt pour la production afin d'animer des photographies de produits, des illustrations de personnages, des visuels de campagne, des storyboards et d'autres ressources créatives statiques.
Remarque
Veillez à ce que les images sources, les prompts et le contenu généré avec FLUX 3 respectent les exigences d'utilisation et de sécurité de Black Forest Labs. Si une requête échoue, vérifiez que les entrées ne contiennent aucun contenu non pris en charge ou restreint, puis réessayez.
FLUX 3 Image-to-Video face à FLUX 3 Text-to-Video
Text-to-Video part d'un concept écrit, tandis qu'Image-to-Video ancre la génération sur une première image fournie afin de renforcer le contrôle de la composition, de l'apparence du sujet et du style visuel.
FLUX 3 face à Veo 3.1 Image-to-Video
Veo 3.1 propose une animation d'image cinématographique et un audio natif via l'écosystème vidéo de Google. FLUX 3 fournit une voie d'API distincte qui met l'accent sur la diversité stylistique, les personnages expressifs, la conception animée et le raisonnement audiovisuel unifié.
FLUX 3 face à Kling 3.0 Image-to-Video
Kling 3.0 est réputé pour le contrôle des mouvements des personnages et de la caméra. FLUX 3 associe le guidage par image source à un son natif facultatif, à la parole multilingue et à une compréhension multimodale des mouvements et des événements physiques.
FLUX 3 face à Runway Gen-4.5 Image-to-Video
Runway Gen-4.5 se concentre sur la fidélité visuelle, le respect des prompts et les outils de production créative. FLUX 3 ajoute un workflow vidéo-audio unifié doté d'une large palette esthétique et d'une animation d'image source adaptée aux API.
FLUX 3 face à Seedance 2.0 Image-to-Video
Seedance 2.0 prend en charge des workflows riches de référence et d'édition multimodales. FLUX 3 propose une voie ciblée d'animation de la première image, fondée sur un entraînement unifié avec des images, des vidéos et de l'audio.
// 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, 10000));
}
# Step 1: Submit generation request
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': 'flux-3.0-image-to-video',
'prompt': 'A gentle camera push forward with natural subject motion',
'resolution': '1080p',
'aspect_ratio': '16:9',
'image_url': 'https://example.com/first-frame.jpg',
'duration': 10,
'sound': True
}
)
result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']
# 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)
# Step 1: Submit generation request
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": "flux-3.0-image-to-video",
"prompt": "A gentle camera push forward with natural subject motion",
"resolution": "1080p",
"aspect_ratio": "16:9",
"image_url": "https://example.com/first-frame.jpg",
"duration": 10,
"sound": true
}'
# 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"