Google Gemini Omni 1.1 Flash APIを試して、必須の開始フレームから任意の終了フレームまで、動きを制御しながら視覚的な一貫性を保ってアニメーション化できます。
Google Gemini Omni 1.1 Flash Image-to-Video API は、提供された画像を意図に沿った AI 動画へ変換する作業を 開発者が行えるようにします。静止画像を視覚的な出発点として使用し、自然言語による動きの指示を追加して、 意図したカメラワークと動きで展開するシーンを生成します。任意の終了画像でシーケンスの到達点を指定できるため、 Gemini 動画 API は Best Image AI 上の制御可能なアニメーションワークフローに役立ちます。
画像主導の動画アニメーション: アップロードした画像から開始し、その被写体、構図、 照明、全体的な視覚表現を軸に動きを構築します。
任意の終了フレームによるガイド: クリップにより明確な視覚的到達点や、 2 つの状態間の誘導されたトランジションが必要な場合に、終了画像を追加できます。
自然言語による動きの制御: 画像入力とともに、カメラワーク、被写体の動作、環境の変化、テンポを 記述します。
一貫性のあるシーン展開: 入力画像を視覚的な基準として使用しながら、開始フレームから分断されていないと 感じられるシーケンスへ導きます。
柔軟な動画表現: キャンペーン素材、ソーシャル動画、商品ストーリー、 モバイルファーストの体験向けに横向きまたは縦向きの出力を生成します。
品質と時間の選択肢: プロトタイピング、レビュー、公開、 制作のニーズに合わせて出力品質とコンパクトなクリップ尺を調整します。
入力: 開始画像と、希望する動き、カメラの挙動、 シーンの展開を記述した自然言語のモーションプロンプト。
任意のガイド: アニメーションに制御された最終的な視覚状態を与えるため、終了画像を指定できます。
出力: Gemini Omni 1.1 Flash の画像から動画への API ワークフローを通じて提供される生成済み動画クリップ。
形式の制御: 対象チャンネルに合った横向きまたは縦向きの構図、出力品質、簡潔な再生時間を 選択します。
機能: 画像アニメーション、開始から終了までの視覚的ガイド、プロンプト主導のカメラワーク、シーン展開、 クリエイティブな反復作業。
商品画像のアニメーション: 商品写真やキャンペーンの キービジュアルに、動き、カメラの躍動感、環境の生気を加えます。
ソーシャルコンテンツの再活用: 静止画の投稿、エディトリアル画像、ローンチ用アートワークを、短い縦型または ワイド画面の動画コンセプトへ変換します。
ストーリーボードの作成: コンセプトフレームやキーアートを使用し、大規模な制作に着手する前に ビジュアルアイデアがどのように動くかを検証します。
ブランドクリエイティブのバリエーション: 承認済みの視覚表現から、動きを軸にしたバリエーションを作成しながら、ワークフローの 明確な開始画像を維持します。
E コマースと広告動画: 既存の視覚素材から、簡潔な商品紹介、ライフスタイルのシーケンス、プロモーション素材を 構築します。
注記 明瞭で高品質なソース画像を使用し、意図する動きを正確に記述してください。 被写体の動き、カメラの方向、環境の挙動を指定するプロンプトは、通常、より有用なアニメーションのガイドになります。
Gemini Omni 1.1 Flash と Google Veo Image-to-Video: Google Veo は確立された画像から動画へのワークフローを提供します。 Gemini Omni 1.1 Flash は、1 つのモデルファミリーで画像アニメーション、テキスト生成、参照素材主導の動画、動画編集を行える連携された 手段を追加します。
Gemini Omni 1.1 Flash と Runway Image-to-Video: Runway は動画生成のための幅広いクリエイターツール群を提供します。Gemini Omni 1.1 Flash は、API ベースのワークフローで画像主導のアニメーションとプロンプトによる演出を求める開発者向けに設計されています。
Gemini Omni 1.1 Flash と Kling Image-to-Video: Kling は表現力豊かな画像アニメーションで人気の選択肢です。Gemini Omni 1.1 Flash は、ソース画像と動きの指示から、任意の終了フレームによる ガイドを備えた出力までの実用的な手段を提供します。
Gemini Omni 1.1 Flash と Pika Image-to-Video: Pika は手軽な視覚実験に重点を置いています。Gemini Omni 1.1 Flash は、スケーラブルな連携内で制御された画像アニメーションを必要とする商品チームに適しています。
Gemini Omni 1.1 Flash と Luma Dream Machine: Luma Dream Machine は迅速なビジュアルアイデアの創出で知られています。Gemini Omni 1.1 Flash は、画像主導の制御、任意の終了画像による演出、および同じ API ファミリーから利用できる関連動画ワークフローによって 差別化されています。
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-1.1-flash-image-to-video',
prompt: 'The girl walks toward the camera while the city lights shimmer behind her',
image_url: 'https://example.com/start-frame.jpg',
image_end_url: 'https://example.com/end-frame.jpg',
aspect_ratio: '9:16',
resolution: '1080p',
duration: 8
})
});
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-1.1-flash-image-to-video',
'prompt': 'The girl walks toward the camera while the city lights shimmer behind her',
'image_url': 'https://example.com/start-frame.jpg',
'image_end_url': 'https://example.com/end-frame.jpg',
'aspect_ratio': '9:16',
'resolution': '1080p',
'duration': 8
}
)
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-1.1-flash-image-to-video",
"prompt": "The girl walks toward the camera while the city lights shimmer behind her",
"image_url": "https://example.com/start-frame.jpg",
"image_end_url": "https://example.com/end-frame.jpg",
"aspect_ratio": "9:16",
"resolution": "1080p",
"duration": 8
}'
# 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)