
Da testo a immagine
Crea immagini IA da prompt testuali
Prova gratis l’API Alibaba Wan 3.0 per riferimento-video e guida la generazione con immagini, clip, audio, documenti o pagine web su Best Image AI.
L'API Wan 3.0 Reference-to-Video genera video da un prompt con riferimenti facoltativi costituiti da immagini, video, audio, documenti o pagine web pubbliche. Gli sviluppatori possono usare gli input supportati per guidare identità visiva, movimento, audio, contesto e direzione della scena, configurando al contempo durata, risoluzione, proporzioni, audio e seed. Best Image AI offre un flusso basato su attività per inviare richieste multimodali e recuperare i video completati.
Nota Gli input di riferimento sono facoltativi, ma ogni risorsa fornita deve rispettare i relativi requisiti di formato e limite. Un file di riferimento e un link a una pagina web non possono essere usati insieme nella stessa richiesta. Gli URL di pagine web estere sono supportati dal servizio internazionale, ma non possono essere analizzati dal servizio nazionale cinese.
Wan 3.0 e Wan 2.7 Reference-to-Video
Wan 2.7 si concentra su riferimenti di immagini, video e voce con un limite combinato per i riferimenti visivi. Wan 3.0 amplia il flusso con limiti indipendenti per i contenuti multimediali, oltre al contesto di documenti e pagine web pubbliche.
Wan 3.0 e MiniMax H3 Reference-to-Video
MiniMax H3 supporta la direzione video multimodale con riferimenti visivi e audio. Wan 3.0 aggiunge opzioni di input da documenti e pagine web per i team che lavorano con materiale creativo più ampio.
Wan 3.0 e Seedance 2.5 Reference-to-Video
Seedance 2.5 usa riferimenti di immagini, video e audio nel proprio flusso di generazione audiovisiva. Wan 3.0 offre un'alternativa della famiglia Wan con contesto facoltativo da documenti o link pubblici.
Wan 3.0 e Kling Video O3 Reference-to-Video
Kling Video O3 comprende varianti di generazione da riferimenti ed editing video. Wan 3.0 offre un formato di richiesta multimodale orientato ad Alibaba con controlli flessibili di output e audio.
Wan 3.0 e Runway References
Runway integra i riferimenti in un ampio spazio di lavoro creativo. Wan 3.0 è adatto agli sviluppatori che integrano la generazione guidata da riferimenti direttamente nei propri prodotti e flussi automatizzati.
Esplora vari strumenti di creazione IA per flussi di lavoro rapidi di immagini e video nel browser, poi amplia le idee di successo con le API dei modelli di Best Image AI pronte per la produzione. Best Image AI offre un livello API unificato per tutti i modelli, semplificando l'uso e la scalabilità dei flussi di lavoro.

Crea immagini IA da prompt testuali

Crea immagini IA da immagini e prompt testuali

Crea video IA da prompt testuali

Anima le immagini trasformandole in video IA

Crea immagini e video AI in un unico spazio di lavoro

Crea video coerenti a partire da media di riferimento

Crea flussi visivi di immagini e video IA su una tela infinita
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)