
Da testo a immagine
Crea immagini IA da prompt testuali
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.
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-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)