Google Gemini Omni 1.1 Flash APIを試して、シーンやキャラクターの変更時にもタイミングを維持しながら、自然言語の指示で元の映像を思いどおりに編集できます。
Google Gemini Omni 1.1 Flash Video Edit API は、自然言語による動画の調整を開発者が利用しやすいワークフローに統合します。 既存の動画をアップロードし、加えたい変更を記述して、Gemini 動画 API で修正版を作成できます。 元のクリップをクリエイティブな出発点として維持できます。Best Image AI で利用でき、チームは編集を最初からやり直すことなく、 目的を絞った視覚的な変更を検討できます。
プロンプト指示による動画調整： 自然言語の指示を使用して、既存クリップの外観、アクション、 雰囲気、クリエイティブな演出の変更を導きます。
ソースを考慮した編集ワークフロー： アップロードした映像から開始するため、修正内容はソース素材のタイミング、被写体、 視覚的なコンテキストに基づきます。
コンテキストに沿った変更指示： 調整する要素と維持する要素を記述することで、チームは 手動のタイムライン操作ではなく、クリエイティブな意図として編集内容を表現できます。
映画のような視覚調整： 1 つの動画入力から、新しいライティング、ムード、シーン演出、カメラの雰囲気を 検討できます。
柔軟な出力品質： 社内レビュー、迅速な反復、最終納品の要件に合う 出力品質レベルを選択できます。
動画チーム向けの効率的な反復： コンパクトなソースクリップから目的を絞った代替案を生成できるため、API を 実験や制作支援に実用的に活用できます。
入力： 既存の動画クリップと、希望する編集内容を記述した自然言語の指示。
出力： Gemini Omni 1.1 Flash 動画編集 API ワークフローで生成された修正版動画。
編集指示： 新しい環境、変更後の視覚的トーン、被写体のアクション、 シーン演出など、意図する視覚的な変更を説明します。
品質管理： ワークフローのレビューまたは納品段階に適した出力品質を選択します。
機能： プロンプトベースの動画編集、ソースを考慮した調整、シーン演出の変更、ビジュアルのスタイル変更、 迅速なクリエイティブ案の生成。
キャンペーンのローカライズ： 基となる制作の出発点を維持しながら、既存のキャンペーンクリップに 新しいクリエイティブな演出を加えます。
ソーシャル動画のバリエーション： さまざまなチャネルや視聴者向けに調整したショート動画に、別の外観、ムード、シーンの方向性を 制作します。
クリエイティブなポストプロダクション支援： 本格的な手動編集や再撮影に時間をかける前に、視覚的な調整を 検討します。
商品動画の刷新： 新しい季節、編集方針、 キャンペーンの方向性に合わせて、既存の商品映像の見せ方を更新します。
自動化された修正ワークフロー： 指示に基づく動画調整を、社内のクリエイティブツール、承認 システム、コンテンツ運用に追加します。
注記 ソース動画が編集の基礎となります。最も安定した結果を得るには、意図する変更と、 一貫性を保つべき視覚的特性を明記した明確な指示を使用してください。
Gemini Omni 1.1 Flash と Google Veo Video Editing の比較： Google Veo は、高度な生成動画ワークフローに対応しています。Gemini Omni 1.1 Flash は、同じモデルファミリーのテキストから動画、画像から動画、参照素材を用いた生成とともに、簡潔な自然言語による 編集方法を提供します。
Gemini Omni 1.1 Flash と Runway Video Editing の比較： Runway は、幅広いビジュアル編集ツールを提供します。Gemini Omni 1.1 Flash は、ソースクリップとテキスト指示を新しい編集の基礎とする API ファーストのワークフローを重視しています。
Gemini Omni 1.1 Flash と Adobe Firefly Video の比較： Adobe Firefly Video は、定評ある クリエイティブソフトウェアのワークフローと密接に連携しています。Gemini Omni 1.1 Flash は、目的を絞った動画修正を記述して 生成するためのプログラム可能な選択肢を開発者に提供します。
Gemini Omni 1.1 Flash と Kling Video Editing の比較： Kling は、スタイルを重視した制作向けの生成動画ツールを提供します。Gemini Omni 1.1 Flash は、チームが直接 API 連携を通じてソースを考慮した編集を必要とする場合に役立ちます。
Gemini Omni 1.1 Flash と Pika の比較： Pika は、手軽な制作とエフェクト指向の実験機能を提供します。Gemini Omni 1.1 Flash は、連携されたプロダクトのワークフローに組み込める、指示に基づく動画調整を 主眼としています。
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-video-edit',
prompt: 'A small ball rolls into the scene and captures the attention of the cat',
video_url: 'https://example.com/source-video.mp4',
resolution: '1080p'
})
});
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[0].url);
break;
}
if (status === 'failed') {
console.error(pollResultData.data.task_status_msg);
break;
}
await new Promise(resolve => setTimeout(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-video-edit',
'prompt': 'A small ball rolls into the scene and captures the attention of the cat',
'video_url': 'https://example.com/source-video.mp4',
'resolution': '1080p'
}
)
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-video-edit",
"prompt": "A small ball rolls into the scene and captures the attention of the cat",
"video_url": "https://example.com/source-video.mp4",
"resolution": "1080p"
}'
# 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)