
Da testo a immagine
Crea immagini IA da prompt testuali
Crea video da immagini, clip e audio di riferimento con l’API Kuaishou Kling 4.0 su Best Image AI per contenuti di marca, progetti creativi e produzione.
L’API Kuaishou Kling 4.0 Reference-to-Video mette la generazione video multimodale a disposizione di sviluppatori e team creativi su Best Image AI. Combina indicazioni scritte con riferimenti facoltativi sotto forma di immagini, video e audio per creare contenuti a partire da risorse creative esistenti. Input multimediali flessibili, impostazioni di output e controllo dell’audio dei video di riferimento supportano campagne di brand, video di prodotto e flussi creativi automatizzati tramite un’unica integrazione dell’API Kling.
Input di riferimento multimodali: Guida la generazione con più immagini, clip video e riferimenti audio insieme a una descrizione scritta del risultato desiderato.
Scelta indipendente dei media: Usa solo riferimenti di immagini, video o audio, combina tipi di media oppure invia un prompt senza alcun materiale di riferimento.
Controllo dell’audio dei video di riferimento: Scegli se conservare l’audio originale dei video di riferimento nella richiesta di generazione.
Direzione creativa tramite prompt: Combina un brief scritto con risorse di riferimento per guidare scena, soggetto, azione e stile visivo di un nuovo video.
Risoluzione di output selezionabile: Scegli un output a 720p o 1080p in base alle esigenze di anteprime, risorse per campagne e flussi di pubblicazione.
Durata e proporzioni flessibili: Regola la durata della clip generata e scegli tra più formati supportati per diversi brief creativi e spazi di pubblicazione.
Integrazione API flessibile: Supporta diverse combinazioni di risorse creative attraverso un’unica integrazione per strumenti di gestione delle campagne, piattaforme di contenuti e produzione video automatizzata.
Input: Un prompt testuale obbligatorio con raccolte facoltative di URL di immagini, video e audio. Ogni tipo di media può essere usato da solo oppure omesso.
Output: Un video generato in base al prompt, ai media di riferimento forniti e alle impostazioni di output selezionate.
Durata dei riferimenti: La durata complessiva dei video di riferimento deve rimanere entro 30 secondi, indipendentemente dalla durata dell’output. Ogni clip audio di riferimento deve durare da 5 a 30 secondi.
Controllo dell’audio: Abilita esplicitamente la conservazione dell’audio originale quando l’audio dei video di riferimento deve essere mantenuto nel risultato.
Risoluzione e proporzioni: Seleziona una risoluzione supportata per ogni richiesta e scegli un formato di output adatto tra le proporzioni disponibili.
Durata: Specifica esplicitamente una durata del video generato compresa tra 3 e 30 secondi; questa non viene conteggiata nel limite di durata dei video di riferimento.
Fatturazione: Con video di riferimento in input, la fatturazione considera la durata dei video di input e di output alla risoluzione selezionata. Le immagini di riferimento, l’audio e l’opzione per l’audio originale non comportano costi separati per tale richiesta con video in input. Senza video di riferimento, la fatturazione segue Kling 4.0 Text-to-Video, indipendentemente dagli input di immagini o audio.
Capacità: Guida tramite riferimenti multimodali, input multimediali indipendenti, direzione creativa tramite prompt, conservazione dell’audio dei video di riferimento e impostazioni di output flessibili.
Contenuti di brand guidati da riferimenti: Combina immagini di campagne, filmati e audio con indicazioni scritte per creare video promozionali e contenuti di brand per pubblicità e social media.
Video di prodotto per l’e-commerce: Usa immagini di prodotto e clip dimostrative come riferimenti per racconti di prodotto, sequenze promozionali e video di stile di vita.
Creazione video guidata dall’audio: Abbina riferimenti audio a descrizioni degli elementi visivi desiderati per contenuti musicali, video di campagne e narrazioni creative.
Produzione creativa e iterazione: Trasforma brief scritti e risorse di riferimento in varianti video per diverse direzioni delle campagne, storie di prodotto e destinazioni di pubblicazione.
Flussi di produzione flessibili: Supporta progetti con diverse combinazioni di risorse tramite un’unica integrazione, comprese le richieste senza materiale di riferimento.
Nota Assicurati che i prompt e i media di riferimento rispettino i requisiti di sicurezza dei contenuti di Kuaishou e Best Image AI e usa media che hai il diritto di utilizzare. Le regole di fatturazione degli input non sostituiscono i limiti di caricamento dei media di riferimento.
Kling 4.0 a confronto con Veo 3.1 Reference Images
Veo 3.1 supporta riferimenti di immagini per la generazione video. Kling 4.0
Reference-to-Video accetta raccolte facoltative di immagini, video e audio, comprese le richieste che usano solo riferimenti
audio.
Kling 4.0 a confronto con Runway Gen-4.5
Runway Gen-4.5 supporta la generazione basata su testo e immagini.
Kling 4.0 Reference-to-Video offre raccolte multimediali facoltative per team i cui brief creativi includono riferimenti di immagini, video
o audio.
Kling 4.0 Reference-to-Video a confronto con Kling 4.0 Image-to-Video
Image-to-Video richiede un’immagine iniziale e può usare fotogrammi finali e intermedi. Reference-to-Video accetta
riferimenti multimediali facoltativi senza richiedere un’immagine di apertura per definire la sequenza.
Kling 4.0 Reference-to-Video a confronto con Kling 4.0 Video Edit
Video Edit richiede un filmato da modificare. Reference-to-Video crea un video guidato dal materiale di riferimento disponibile,
con ogni tipo di riferimento facoltativo e la durata dell’output impostata separatamente.
Kling 4.0 Reference-to-Video a confronto con Kling 4.0 Text-to-Video
Text-to-Video è un flusso basato solo su prompt. Reference-to-Video aggiunge una guida multimediale facoltativa; in assenza di video di riferimento,
usa la stessa base di fatturazione di Text-to-Video anche se vengono fornite immagini o audio.
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
// 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: 'kling-v4.0-reference-to-video',
prompt: 'Animate the character from the reference image walking through a sunlit garden',
images: ['https://example.com/character-reference.jpg'],
resolution: '720p',
duration: 8,
aspect_ratio: '16:9'
})
});
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, ));
}
# 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': 'kling-v4.0-reference-to-video',
'prompt': 'Animate the character from the reference image walking through a sunlit garden',
'images': ['https://example.com/character-reference.jpg'],
'resolution': '720p',
'duration': 8,
'aspect_ratio': '16:9'
}
)
result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']
# 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": "kling-v4.0-reference-to-video",
"prompt": "Animate the character from the reference image walking through a sunlit garden",
"images": ["https://example.com/character-reference.jpg"],
"resolution": "720p",
"duration": 8,
"aspect_ratio": "16:9"
}'
# 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)