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Black Forest Labs/flux-3.0-text-to-video

Black Forest LabsのFlux 3 Text-to-Video AIモデルAPIを無料で試し、ネイティブ音声付き動画、表現豊かな動き、多言語の会話、マルチモーダルなシーン制作に活用できます。音声と動きを組み合わせた表現力の高い動画や、多言語対話を含むマルチモーダルな場面を制作できます。

Text to Video

API 例

送信例

// 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-text-to-video',
    prompt: 'A cinematic aerial shot of a coastal city at sunrise',
    resolution: '1080p',
    aspect_ratio: '16:9',
    duration: 10,
    sound: true
  })
});

const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;

今すぐAI動画生成を試す

README

高度な FLUX 3 Text-to-Video API（ネイティブ音声対応）

Black Forest Labs の FLUX 3 Text-to-Video API は、自然言語プロンプトを、オプションのネイティブ音声を含む洗練された動画へ変換します。画像・動画・音声を横断して学習した統合マルチモーダル基盤モデルを採用しており、FLUX 3 は、動き、物理的な出来事、発話、効果音、雰囲気を一つの生成ワークフロー内で連携させることができます。Best Image AI を通じて、開発者やクリエイティブチームは、表現力豊かな Text-to-Video 生成を、広告、ストーリーテリング、ソーシャルコンテンツ、ビジュアル表現の実験に向けた制作パイプラインへ統合できます。

FLUX 3 Text-to-Video API の主な機能

ポーリング例

// 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));
}

送信例

# 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-text-to-video',
        'prompt': 'A cinematic aerial shot of a coastal city at sunrise',
        'resolution': '1080p',
        'aspect_ratio': '16:9',
        'duration': 10,
        'sound': True
    }
)

result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']

ポーリング例

# 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)

送信例

# 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-text-to-video",
    "prompt": "A cinematic aerial shot of a coastal city at sunrise",
    "resolution": "1080p",
    "aspect_ratio": "16:9",
    "duration": 10,
    "sound": true
  }'

ポーリング例

# 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"

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