Essayez l’API Google Gemini Omni 1.1 Flash pour modifier une vidéo source avec des instructions en langage naturel, en préservant le rythme des scènes et personnages.
L'API Google Gemini Omni 1.1 Flash Video Edit intègre le perfectionnement vidéo en langage naturel dans un workflow adapté aux développeurs. Importez une vidéo existante, décrivez la modification souhaitée et utilisez l'API vidéo Gemini pour créer une version révisée, tout en conservant le clip d'origine comme point de départ créatif. Disponible sur Best Image AI, elle aide les équipes à explorer des modifications visuelles ciblées sans devoir reprendre le montage depuis le début.
Perfectionnement vidéo guidé par prompt : Utilisez des instructions en langage naturel pour orienter les changements d'apparence, d'action, d'atmosphère ou de traitement créatif d'un clip existant.
Workflow de montage tenant compte de la source : Partez des séquences importées afin que la révision repose sur le rythme, les sujets et le contexte visuel du contenu source.
Orientation contextuelle des changements : Décrivez les éléments à ajuster et ceux à conserver, afin d'aider les équipes à formuler les modifications comme une intention créative plutôt que comme des opérations manuelles sur la timeline.
Ajustement visuel cinématographique : Explorez de nouvelles orientations d'éclairage, d'ambiance, de traitement de scène et de rendu de caméra à partir d'une seule vidéo d'entrée.
Qualité de sortie flexible : Choisissez un niveau de qualité de sortie adapté à la validation interne, aux itérations rapides ou aux exigences de livraison finale.
Itération efficace pour les équipes vidéo : Générez des alternatives ciblées pour un clip source court, ce qui rend l'API pratique pour l'expérimentation et l'assistance à la production.
Entrée : Un clip vidéo existant accompagné d'une instruction en langage naturel décrivant le montage souhaité.
Sortie : Une vidéo révisée, générée via le workflow de l'API de montage vidéo Gemini Omni 1.1 Flash.
Orientation du montage : Expliquez le changement visuel prévu, comme un nouvel environnement, une tonalité visuelle différente, l'action du sujet ou le traitement de la scène.
Contrôle de la qualité : Sélectionnez une qualité de sortie adaptée à l'étape de validation ou de livraison du workflow.
Capacités : Montage vidéo basé sur des prompts, perfectionnement tenant compte de la source, changement du traitement des scènes, restylisation visuelle et alternatives créatives rapides.
Localisation de campagnes : Créez de nouveaux traitements créatifs pour un clip de campagne existant tout en préservant le point de départ de la production sous-jacente.
Variantes de vidéos sociales : Produisez d'autres styles, ambiances et orientations de scènes pour des vidéos courtes adaptées à différents canaux ou publics.
Assistance à la postproduction créative : Explorez un ajustement visuel avant de consacrer du temps à un montage manuel complet ou à un nouveau tournage.
Actualisation de vidéos produit : Mettez à jour la présentation de séquences produit existantes pour de nouvelles orientations saisonnières, éditoriales ou de campagne.
Workflows de révision automatisés : Ajoutez le perfectionnement vidéo guidé par des instructions aux outils créatifs internes, aux systèmes de validation et aux opérations de contenu.
Remarque La vidéo source constitue la base du montage. Utilisez une instruction claire qui précise le changement souhaité et les qualités visuelles à maintenir pour obtenir les résultats les plus fiables.
Gemini Omni 1.1 Flash vs Google Veo Video Editing : Google Veo prend en charge des workflows avancés de vidéo générée. Gemini Omni 1.1 Flash propose une voie de montage concise en langage naturel, aux côtés de la génération texte-vidéo, image-vidéo et guidée par des références dans la même famille.
Gemini Omni 1.1 Flash vs Runway Video Editing : Runway propose un large éventail d'outils de montage visuel. Gemini Omni 1.1 Flash privilégie un workflow axé sur l'API, où le clip source et une instruction textuelle servent de base à un nouveau montage.
Gemini Omni 1.1 Flash vs Adobe Firefly Video : Adobe Firefly Video est étroitement intégré aux workflows établis des logiciels de création. Gemini Omni 1.1 Flash offre aux développeurs une option programmable pour décrire et générer des révisions vidéo ciblées.
Gemini Omni 1.1 Flash vs Kling Video Editing : Kling propose des outils de vidéo générative pour des créations stylisées. Gemini Omni 1.1 Flash est utile lorsque les équipes ont besoin d'un montage tenant compte de la source par le biais d'une intégration API directe.
Gemini Omni 1.1 Flash vs Pika : Pika propose une création accessible et des expérimentations axées sur les effets. Gemini Omni 1.1 Flash est conçu pour le perfectionnement vidéo guidé par des instructions, qui peut être intégré à un workflow produit connecté.
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-video-edit',
prompt: 'A small ball rolls into the scene and captures the attention of the cat',
video_url: 'https://example.com/source-video.mp4',
resolution: '1080p'
})
});
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[0].url);
break;
}
if (status === 'failed') {
console.error(pollResultData.data.task_status_msg);
break;
}
await new Promise(resolve => setTimeout(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-video-edit',
'prompt': 'A small ball rolls into the scene and captures the attention of the cat',
'video_url': 'https://example.com/source-video.mp4',
'resolution': '1080p'
}
)
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-video-edit",
"prompt": "A small ball rolls into the scene and captures the attention of the cat",
"video_url": "https://example.com/source-video.mp4",
"resolution": "1080p"
}'
# 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)