Prova gratis l’API Alibaba Wan 3.0 per testo-video e trasforma idee scritte in video per storyboard, campagne e produzioni creative su Best Image AI.
L'API Wan 3.0 per la generazione da testo a video trasforma i prompt in linguaggio naturale in clip video generate dall'AI per flussi di lavoro creativi, di marketing e di produzione. Il modello supporta una durata flessibile, più risoluzioni e proporzioni, la generazione opzionale dell'audio e il controllo basato sul seed della casualità della generazione. Best Image AI offre un'integrazione API basata su attività per inviare prompt, monitorare la generazione e recuperare i video completati.
Nota Prompt chiari e impostazioni di generazione definite con attenzione migliorano la controllabilità. Verifica la continuità visiva, il movimento, l'audio e gli artefatti prima di utilizzare le clip generate in produzione.
Wan 3.0 vs. Wan 2.7 da testo a video
Wan 2.7 supporta il consolidato flusso di lavoro Wan da testo a video. Wan 3.0 amplia i controlli disponibili per durata e risoluzione, mantenendo la familiare integrazione delle attività basata su prompt.
Wan 3.0 vs. Kling 3.0 Turbo da testo a video
Kling 3.0 Turbo è pensato per iterazioni rapide da testo a video. Wan 3.0 offre un'alternativa ai team che standardizzano le proprie applicazioni video sulla famiglia di modelli Wan e sul relativo set di controlli.
Wan 3.0 vs. Seedance 2.5 da testo a video
Seedance 2.5 appartiene alla famiglia di generazione audiovisiva di ByteDance. Wan 3.0 offre un accesso da testo a video orientato ad Alibaba con controlli configurabili per audio, durata, risoluzione, proporzioni e seed.
Wan 3.0 vs. Veo 3.1 da testo a video
Veo 3.1 offre il flusso di lavoro da testo a video di Google. Wan 3.0 offre agli sviluppatori un'altra opzione API per la produzione quando la compatibilità con Wan e i controlli di output supportati sono adatti all'applicazione.
Wan 3.0 vs. MiniMax H3 da testo a video
MiniMax H3 supporta la generazione video da testo e multimodale. Wan 3.0 da testo a video è una scelta mirata per le applicazioni che partono dai prompt e richiedono audio opzionale con impostazioni di distribuzione flessibili.
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-text-to-video',
prompt: 'A cinematic tracking shot follows a cyclist through a rain-soaked neon city at night',
duration: 8,
resolution: '1080p',
aspect_ratio: '16:9',
sound: true,
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-text-to-video',
'prompt': 'A cinematic tracking shot follows a cyclist through a rain-soaked neon city at night',
'duration': 8,
'resolution': '1080p',
'aspect_ratio': '16:9',
'sound': True,
'seed': 42
}
)
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": "wan-3.0-text-to-video",
"prompt": "A cinematic tracking shot follows a cyclist through a rain-soaked neon city at night",
"duration": 8,
"resolution": "1080p",
"aspect_ratio": "16:9",
"sound": true,
"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)