
Da testo a immagine
Crea immagini IA da prompt testuali
Crea un video guidato da foto, brevi clip o entrambi con l’API Google Gemini Omni 1.2 Flash. Scegli l’inquadratura e la durata per la scena che vuoi realizzare. Genera in 4K.
Su Best Image AI, l’API Gemini Omni 1.2 Flash Reference-to-Video genera un nuovo video a partire da un prompt e da riferimenti visivi. Accompagna il brief scritto con immagini, brevi filmati o entrambi. Questa modalità è adatta ai progetti in cui materiali visivi esistenti devono guidare la creazione di una scena. Durata, risoluzione e orientamento dell’output si impostano separatamente.
Riferimenti visivi: usa immagini di personaggi, prodotti o stili per definire l’aspetto di una nuova scena.
Riferimenti per il movimento: affianca brevi filmati alla descrizione della scena per illustrare i movimenti desiderati.
Immagini e video insieme: combina immagini fisse ed esempi di movimento nello stesso brief per guidare la generazione.
Generazione tramite prompt: descrivi la scena desiderata e spiega in che modo i materiali forniti si collegano alla scena.
Input: fornisci un prompt e almeno un’immagine o un video di riferimento. Puoi usare un solo tipo di riferimento o combinarli nella stessa richiesta.
Preparazione dei riferimenti: rispetta i rispettivi limiti per il numero di immagini e video e usa filmati brevi. Consulta la documentazione dell’API per i limiti attuali sul numero di file e sulla durata dei video di riferimento.
Impostazioni di output: scegli il formato orizzontale o verticale, la risoluzione e una durata compresa nell’intervallo supportato. La durata del filmato di riferimento non determina quella del video generato.
Output: recupera il nuovo video al termine dell’elaborazione.
Fatturazione: il costo si calcola per ogni secondo di output richiesto alla risoluzione scelta. I video di riferimento non comportano costi aggiuntivi.
Presentazione di proposte visive: combina il brief di una scena con immagini o filmati selezionati per sviluppare un’idea video da sottoporre a revisione.
Riutilizzo dei materiali di una campagna: inserisci immagini di campagne esistenti nel brief per una nuova scena video.
Raccolte di riferimenti: consenti ai team creativi di selezionare materiali da un archivio e inviarli insieme al prompt di generazione.
Studio del movimento: abbina brevi video di riferimento a indicazioni scritte per sperimentare una nuova sequenza senza modificare direttamente il filmato di riferimento.
Nota È necessario fornire materiale di riferimento. Spiega nel prompt il ruolo di ciascun elemento e distingui il risultato desiderato dagli esempi forniti. Verifica separatamente la durata dei video di riferimento e quella richiesta per la generazione.
Confronto con Text-to-Video: Reference-to-Video richiede materiale visivo oltre al prompt. Text-to-Video è adatto ai brief che non richiedono immagini o filmati in ingresso.
Confronto con Image-to-Video: Image-to-Video usa un’immagine come fotogramma iniziale e, facoltativamente, un’altra come fotogramma finale. Reference-to-Video accetta immagini e brevi video come riferimenti per una nuova scena.
Confronto con Video Edit: Video Edit modifica un filmato sorgente, da cui ricava i tempi e le proporzioni dell’output. Reference-to-Video permette di scegliere la durata e l’orientamento del nuovo video indipendentemente dai filmati di riferimento.
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: 'gemini-omni-1.2-flash-reference-to-video',
prompt: 'Use the references to create a cinematic shot of a small boat approaching from the distance',
aspect_ratio: '16:9',
resolution: '1080p',
duration: 12,
images: ['https://example.com/boat-reference.jpg'],
videos: ['https://example.com/motion-reference.mp4']
})
});
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': 'gemini-omni-1.2-flash-reference-to-video',
'prompt': 'Use the references to create a cinematic shot of a small boat approaching from the distance',
'aspect_ratio': '16:9',
'resolution': '1080p',
'duration': 12,
'images': ['https://example.com/boat-reference.jpg'],
'videos': ['https://example.com/motion-reference.mp4']
}
)
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": "gemini-omni-1.2-flash-reference-to-video",
"prompt": "Use the references to create a cinematic shot of a small boat approaching from the distance",
"aspect_ratio": "16:9",
"resolution": "1080p",
"duration": 12,
"images": ["https://example.com/boat-reference.jpg"],
"videos": ["https://example.com/motion-reference.mp4"]
}'
# 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)