Essayez l’API Google Gemini Omni 1.1 Flash pour guider la génération avec des images et de courtes vidéos de référence, et garder sujets, scènes et mouvements cohérents.
L'API Google Gemini Omni 1.1 Flash Reference-to-Video permet aux développeurs d'utiliser des contenus visuels pour guider la création de vidéos générées. Fournissez des images de référence, des clips vidéo, ou les deux, puis décrivez le résultat souhaité. L'API vidéo Gemini aide à transformer ces entrées en une nouvelle scène animée, donnant aux équipes créatives un moyen flexible de façonner la composition, les éléments du sujet, l'atmosphère et la direction sur Best Image AI.
Guidage par références multimodales : Utilisez des images, des clips vidéo ou une combinaison des deux comme contenus visuels pour une nouvelle séquence générée.
Direction créative contrôlée par prompt : Associez aux références des instructions en langage naturel concernant l'action du sujet, le décor, le comportement de la caméra, l'éclairage et l'ambiance.
Contexte visuel riche : Réunissez les indices visuels de plusieurs contenus fournis lorsqu'un seul prompt ne suffit pas à communiquer la direction souhaitée.
Création de scènes guidée par références : Utilisez les ressources sélectionnées comme point de départ créatif pour le mouvement, la composition et le développement de l'atmosphère dans le résultat.
Présentation vidéo flexible : Choisissez un format horizontal ou vertical, la qualité de sortie et une durée de clip courte selon le contexte de visionnage prévu.
Workflow d'API évolutif : Intégrez la génération vidéo guidée par références aux bibliothèques de ressources, aux outils créatifs, aux systèmes de campagne et aux pipelines de production.
Entrée : Des images de référence facultatives, des clips vidéo de référence facultatifs et un prompt en langage naturel décrivant la scène à générer.
Sortie : Un nouveau clip vidéo créé via le workflow de l'API Reference-to-Video Gemini Omni 1.1 Flash.
Orientation des références : Sélectionnez des contenus visuels qui traduisent les sujets, le décor, la composition ou la tonalité créative souhaités, puis ajoutez des instructions de mouvement claires.
Contrôle du format : Choisissez l'orientation de sortie, le niveau de qualité et une durée concise adaptés à l'usage final.
Capacités : Génération vidéo guidée par références, entrée créative multimodale, mouvement dirigé par prompt, assemblage du contexte visuel et création de scènes cinématographiques.
Développement de concepts de campagne : Associez des visuels clés validés, des images d'ambiance et des références de mouvement pour explorer de nouvelles orientations de vidéos de campagne.
Systèmes créatifs de marque : Utilisez une bibliothèque visuelle soigneusement sélectionnée pour guider la génération de concepts vidéo partant d'un langage créatif défini.
Visualisation de storyboards et de présentations : Transformez des planches de référence et des clips sélectionnés en courtes scènes animées de validation de concept.
Adaptation de contenu : Créez de nouvelles orientations vidéo à partir de ressources visuelles existantes lorsqu'un prompt textuel seul ne transmettrait pas assez de contexte créatif.
Opérations créatives à grande échelle : Intégrez la génération tenant compte des références aux outils de gestion des ressources, aux pipelines de contenu et aux plateformes de création internes.
Remarque Les références offrent une orientation créative, mais ne remplacent pas un prompt précis. Pour de meilleurs résultats, expliquez l'action, le mouvement de caméra et le résultat de la scène souhaités en plus de fournir des contenus visuels.
Gemini Omni 1.1 Flash vs workflows de vidéo de référence Google Veo : Google Veo propose diverses fonctionnalités de vidéo générée. Gemini Omni 1.1 Flash offre une voie de création guidée par références aux côtés de la génération de texte, de l'animation d'images et du montage vidéo dans la même famille de modèles.
Gemini Omni 1.1 Flash vs Runway : Runway offre aux créateurs de nombreuses façons de travailler avec des contenus sources et des outils génératifs. Gemini Omni 1.1 Flash convient aux développeurs qui créent un workflow vidéo guidé par références via une API.
Gemini Omni 1.1 Flash vs Kling AI : Kling prend en charge la création vidéo par IA axée sur le visuel. Gemini Omni 1.1 Flash propose des entrées flexibles de références d'images et de vidéos avec une direction guidée par prompt, pour les équipes qui ont besoin d'un flux de génération intégré.
Gemini Omni 1.1 Flash vs Pika : Pika est apprécié pour ses expérimentations visuelles accessibles. Gemini Omni 1.1 Flash constitue une option pratique lorsque les références créatives doivent faire partie d'un workflow vidéo structuré et programmable.
Gemini Omni 1.1 Flash vs Luma Dream Machine : Luma Dream Machine permet d'explorer rapidement des concepts à partir de prompts. Gemini Omni 1.1 Flash ajoute le guidage par références multimodales pour les équipes qui souhaitent intégrer davantage de contexte visuel à chaque clip généré.
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-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: 8,
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-1.1-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': 8,
'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-1.1-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": 8,
"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)