Google Gemini Omni 1.1 Flash APIを試して、画像や短い参照動画を使って動画生成をガイドし、被写体、シーン、動きの一貫性を保った魅力的な作品を制作できます。
Google Gemini Omni 1.1 Flash Reference-to-Video API を使用すると、開発者はビジュアル素材をクリエイティブな指針として 動画を生成できます。参照画像、動画クリップ、またはその両方を提供し、作成したい結果を記述します。Gemini 動画 API は、それらの入力を新しい動きのあるシーンへ変換し、クリエイティブチームが Best Image AI 上で構図、 被写体の手がかり、雰囲気、方向性を柔軟に形作れるよう支援します。
マルチモーダルな参照素材によるガイド： 画像、動画クリップ、またはその両方を、新しく 生成するシーケンスのビジュアル素材として使用します。
プロンプトで制御するクリエイティブな方向性： 参照素材と自然言語の指示を組み合わせて、被写体の動作、 設定、カメラワーク、ライティング、ムードを指定します。
豊富な視覚的コンテキスト： 1 つのプロンプトだけでは意図する方向性を 十分に伝えられない場合、複数の提供素材から視覚的な手がかりを組み合わせます。
参照素材に基づくシーン制作： 選択したアセットを、出力における動き、構図、 雰囲気の展開に向けたクリエイティブな出発点として使用します。
柔軟な動画表現： 計画した視聴環境に合わせて、横向きまたは縦向きの形式、出力品質、コンパクトなクリップの長さを 選択します。
拡張可能な API ワークフロー： 参照素材を使った動画生成を、アセットライブラリ、クリエイティブツール、 キャンペーンシステム、制作パイプラインに組み込みます。
入力： 任意の参照画像、任意の参照動画クリップ、生成したい シーンを記述する自然言語プロンプト。
出力： Gemini Omni 1.1 Flash Reference-to-Video API ワークフローで作成された新しい動画クリップ。
参照素材の方向性： 希望する被写体、設定、構図、 クリエイティブなトーンを伝えるビジュアル素材を選択し、明確な動きの指示を追加します。
形式の制御： 最終用途に合う出力方向、品質レベル、簡潔な再生時間を選択します。
機能： 参照素材を用いた動画生成、マルチモーダルなクリエイティブ入力、プロンプト指示による動き、視覚的コンテキストの 組み立て、映画のようなシーン制作。
キャンペーンコンセプトの開発： 承認済みのキービジュアル、ムード画像、動きの参照素材を組み合わせて、新しい キャンペーン動画の方向性を検討します。
ブランドのクリエイティブシステム： 選定されたビジュアルライブラリをガイドとして使用し、 定義されたクリエイティブ言語を起点とする動画コンセプトを生成します。
ストーリーボードと企画提案のビジュアライゼーション： 参照ボードと選択したクリップ素材を、簡潔な 概念実証用の動画シーンに変換します。
コンテンツの適応： テキストプロンプトだけでは十分なクリエイティブコンテキストを 伝えられない場合、既存のビジュアルアセットから新しい動画の方向性を作成します。
大規模なクリエイティブ運用： 参照素材を考慮した生成を、アセット管理ツール、コンテンツパイプライン、 社内制作プラットフォームに組み込みます。
注記 参照素材はクリエイティブな指針を提供するものであり、正確なプロンプトに代わるものではありません。最良の結果を得るには、 ビジュアル素材の提供に加えて、希望するアクション、カメラの動き、シーンの結果を説明してください。
Gemini Omni 1.1 Flash と Google Veo の参照動画ワークフローの比較： Google Veo は、さまざまな生成動画 機能を提供します。Gemini Omni 1.1 Flash は、同じモデルファミリーのテキスト生成、画像 アニメーション、動画編集と並ぶ、参照素材に基づく制作方法を提供します。
Gemini Omni 1.1 Flash と Runway の比較： Runway は、クリエイターがソース素材と生成 ツールを扱うための多くの方法を提供します。Gemini Omni 1.1 Flash は、API を通じて参照素材を使った動画ワークフローを構築する開発者に適しています。
Gemini Omni 1.1 Flash と Kling AI の比較： Kling は、ビジュアルを重視した AI 動画制作に対応しています。Gemini Omni 1.1 Flash は、 画像と動画の参照入力を柔軟に提供し、統合された 生成フローを必要とするチームにプロンプトによる方向付けを可能にします。
Gemini Omni 1.1 Flash と Pika の比較： Pika は、取り組みやすいビジュアル実験で人気があります。Gemini Omni 1.1 Flash は、 クリエイティブな参照素材を構造化されたプログラム可能な動画ワークフローに組み込む必要がある場合に実用的な選択肢です。
Gemini Omni 1.1 Flash と Luma Dream Machine の比較： Luma Dream Machine は、プロンプトからの迅速なコンセプト検討に対応しています。 Gemini Omni 1.1 Flash は、各 生成クリップにより多くの視覚的コンテキストを引き継ぎたいチーム向けに、マルチモーダルな参照素材によるガイドを追加します。
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-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: 8,
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-1.1-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': 8,
'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-1.1-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": 8,
"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)