Essayez l’API image-vidéo MiniMax H3 avec une première image obligatoire, une image finale facultative, une sortie 2K ou 768p et des vidéos de 5 à 15 secondes.
// 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: 'minimax-h3-image-to-video',
prompt: 'Camera slowly pulls back to reveal the full landscape',
resolution: '2k',
duration: 8,
image_url: 'https://example.com/first-frame.jpg',
image_end_url: 'https://example.com/last-frame.jpg'
})
});
const { data } = await response.();
taskId = data.;
L'API MiniMax H3 Image-to-Video anime une image de départ pour en faire une séquence vidéo dirigée destinée au développement créatif, à la narration autour des produits et à la production de contenu. Le workflow basé sur l'image fournit aux applications une base visuelle, tandis que les prompts définissent le mouvement, le comportement de la caméra, le timing et l'évolution de la scène par l'intermédiaire d'une API par tâches sur Best Image AI.
Animation de l'image initiale : Utilisez une image de départ obligatoire comme base visuelle d'une nouvelle séquence animée.
Direction facultative de l'image finale : Ajoutez une image de fin lorsque le workflow nécessite une transition plus contrôlée entre deux états visuels.
Mouvement guidé par prompt : Décrivez en langage naturel le mouvement du sujet, le comportement de la caméra, le timing et l'ambiance.
Préservation de la composition : Conservez le sujet important, le style et les relations spatiales de l'image source tout en introduisant du mouvement.
Commandes de sortie flexibles : Sélectionnez les options disponibles de durée, de résolution et de format d'image pour une diffusion sociale, commerciale ou cinématographique.
Intégration API par tâches : Créez des tâches de génération, surveillez leur progression et récupérez les ressources vidéo terminées depuis un workflow applicatif.
Entrée : Une image de départ obligatoire, accompagnée d'une image de fin facultative et d'un prompt de mouvement en langage naturel.
Direction du mouvement : Expliquez l'action souhaitée du sujet, le mouvement de la caméra, l'évolution de la scène et le ton visuel.
Sortie : Des clips vidéo animés renvoyés via le workflow de tâches de Best Image AI pour révision et utilisation en aval.
Gestion des tâches : Enregistrez l'identifiant de tâche, interrogez le statut jusqu'à la fin et validez le clip généré avant sa livraison.
Commandes de production : Choisissez les paramètres disponibles de durée et de résolution adaptés au workflow de publication prévu.
Animation d'images de produits : Transformez des images fixes de produits en courtes séquences promotionnelles avec un mouvement de caméra et une présentation contrôlés.
Mouvement de personnages et de concepts : Animez des concepts visuels, des images clés et des poses de personnages pour l'exploration créative et la prévisualisation.
Production de contenu social : Créez des variantes animées à partir de visuels de campagne existants pour les canaux de publication de formats courts.
Développement de storyboards : Convertissez des images sélectionnées d'un storyboard en références animées pour examiner le rythme et les plans.
Fonctionnalités pour applications créatives : Ajoutez l'animation d'images aux outils de conception, aux plateformes multimédias et aux workflows de contenu automatisés.
Remarque Utilisez une image de départ claire et décrivez précisément le mouvement souhaité. Vérifiez la préservation de l'identité, les transitions et les artefacts visuels avant d'utiliser le clip en production.
MiniMax H3 face à Kling 3.0 Image-to-Video : Kling offre une génération performante des personnages et des mouvements. MiniMax H3 propose un workflow de tâches directement basé sur l'image pour les applications qui nécessitent une animation contrôlée à partir d'un visuel existant.
MiniMax H3 face à Wan 2.7 Image-to-Video : Wan 2.7 est une option flexible d'animation d'images pour différents workflows créatifs. MiniMax H3 privilégie une association simple entre image initiale et prompt pour une intégration rapide aux applications.
MiniMax H3 face à Veo 3.1 Fast Image-to-Video : Veo 3.1 Fast se concentre sur l'animation rapide d'images dans l'écosystème Google. MiniMax H3 propose une autre approche API avec un guidage facultatif par l'image finale.
MiniMax H3 face à Runway Gen-4 : Runway Gen-4 associe des références visuelles à un vaste espace de création. MiniMax H3 convient particulièrement aux équipes qui développent leur propre parcours produit image-vers-vidéo autour d'API de tâches.
MiniMax H3 face à Luma Dream Machine : Luma permet une expérimentation visuelle rapide. MiniMax H3 maintient le workflow centré sur la continuité de l'image source, les instructions du prompt et une gestion des tâches contrôlée par l'application.
// 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': 'minimax-h3-image-to-video',
'prompt': 'Camera slowly pulls back to reveal the full landscape',
'resolution': '2k',
'duration': 8,
'image_url': 'https://example.com/first-frame.jpg',
'image_end_url': 'https://example.com/last-frame.jpg'
}
)
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": "minimax-h3-image-to-video",
"prompt": "Camera slowly pulls back to reveal the full landscape",
"resolution": "2k",
"duration": 8,
"image_url": "https://example.com/first-frame.jpg",
"image_end_url": "https://example.com/last-frame.jpg"
}'
# 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"