Prova gratuitamente l'API del modello AI image-to-video Flux 3 di Black Forest Labs per animazioni con audio nativo, coerenza visiva, movimenti espressivi e scene sincronizzate.
// 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: 'flux-3.0-image-to-video',
prompt: 'A gentle camera push forward with natural subject motion',
resolution: '1080p',
aspect_ratio: '16:9',
image_url: 'https://example.com/first-frame.jpg',
duration: 10,
sound: true
})
});
const { data } = response.();
taskId = data.;
L'API FLUX 3 Image-to-Video di Black Forest Labs trasforma un'immagine sorgente in un movimento espressivo con audio nativo facoltativo. Il modello utilizza l'elemento visivo fornito come fotogramma iniziale, quindi sviluppa il movimento del soggetto, il comportamento della telecamera, l'atmosfera e l'audio, preservando la composizione principale e i tratti identificativi dell'immagine. Best Image AI offre un flusso API pronto per la produzione per animare fotografie di prodotti, illustrazioni di personaggi, contenuti visivi di campagne, storyboard e altre risorse creative statiche.
Nota
Assicurati che le immagini sorgente, i prompt e i contenuti generati con FLUX 3 rispettino i requisiti di utilizzo e sicurezza di Black Forest Labs. Se una richiesta non riesce, verifica che gli input non contengano contenuti non supportati o soggetti a restrizioni e riprova.
FLUX 3 Image-to-Video rispetto a FLUX 3 Text-to-Video
Text-to-Video parte da un concept scritto, mentre Image-to-Video vincola la generazione a un fotogramma iniziale fornito per un maggiore controllo su composizione, aspetto del soggetto e stile visivo.
FLUX 3 rispetto a Veo 3.1 Image-to-Video
Veo 3.1 offre animazione cinematografica delle immagini e audio nativo tramite l'ecosistema video di Google. FLUX 3 propone un percorso API distinto che privilegia ampiezza stilistica, personaggi espressivi, design animato e ragionamento audiovisivo unificato.
FLUX 3 rispetto a Kling 3.0 Image-to-Video
Kling 3.0 è noto per il controllo del movimento dei personaggi e della telecamera. FLUX 3 combina la guida dell'immagine sorgente con audio nativo facoltativo, voce multilingue e una comprensione multimodale del movimento e degli eventi fisici.
FLUX 3 rispetto a Runway Gen-4.5 Image-to-Video
Runway Gen-4.5 si concentra sulla fedeltà visiva, l'aderenza ai prompt e gli strumenti di produzione creativa. FLUX 3 aggiunge un flusso video-audio unificato con un'ampia gamma estetica e un'animazione dell'immagine sorgente adatta alle API.
FLUX 3 rispetto a Seedance 2.0 Image-to-Video
Seedance 2.0 supporta articolati flussi di riferimento e modifica multimodali. FLUX 3 offre un percorso mirato di animazione del fotogramma iniziale basato sull'addestramento unificato con immagini, video e audio.
// 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': 'flux-3.0-image-to-video',
'prompt': 'A gentle camera push forward with natural subject motion',
'resolution': '1080p',
'aspect_ratio': '16:9',
'image_url': 'https://example.com/first-frame.jpg',
'duration': 10,
'sound': True
}
)
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": "flux-3.0-image-to-video",
"prompt": "A gentle camera push forward with natural subject motion",
"resolution": "1080p",
"aspect_ratio": "16:9",
"image_url": "https://example.com/first-frame.jpg",
"duration": 10,
"sound": true
}'
# 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"