Google Veo 3.1 画像動画APIを無料試用。静止画を自然な動画へ変換し、動きの一貫性とネイティブ音声に対応。商品紹介、広告、短尺動画に最適です。
Google Veo 3.1 Image-to-Video API は、開発者とクリエイティブチームに本番環境レベルの AI ビデオアニメーションを提供します。このプレミアムビデオアニメーション API 統合により、自然言語の指示を通じて静止画像を映画のようなモーションに変換できます。Google DeepMind の最先端のビデオ合成研究に基づいて構築された Veo 3.1 モデルは高度なモーション理解を提供し、API は Best Image AI 上でスケーラブルなワークフローのための安定した統合を提供します。
注意 プロンプトが Google の安全ガイドラインに準拠していることを確認してください。エラーが発生した場合は、プロンプトに制限されたコンテンツがないか確認し、調整してから再試行してください。
Veo 3.1 Image-to-Video vs. Runway Gen-3 Image-to-Video Runway Gen-3 は強力なクリエイティブな柔軟性と迅速な反復を提供します。Veo 3.1 Image-to-Video API は、Google DeepMind の高度なビデオ合成技術により、優れた時間的一貫性、高度なフレーム制御オプション、入力画像のスタイルと品質のより良い保持で差別化されています。
Veo 3.1 Image-to-Video vs. Pika Image-to-Video Pika はスタイライズされたアニメーションと使いやすさに優れています。Veo 3.1 Image-to-Video API は、フォトリアリスティックなモーション、プロフェッショナルなシネマトグラフィー制御、予測可能なアニメーション結果のための正確な開始/終了フレームガイダンスを備えた本番環境レベルの品質に最適化されています。
Veo 3.1 Image-to-Video vs. Kling Image-to-Video Kling はキャラクターアニメーションと人間のモーションに強みがあります。Veo 3.1 Image-to-Video API は、より広範なシーン理解、優れた環境ダイナミクス、より洗練されたカメラ制御オプションで対抗し、製品デモからナラティブストーリーテリングまで多様なアニメーションシナリオに対応できる汎用性を持っています。
Veo 3.1 Image-to-Video vs. Luma Dream Machine Luma Dream Machine は高速な生成速度で知られています。Veo 3.1 Image-to-Video API は速度を大幅に高い品質と引き換えにし、Premium Google API 統合を通じてプロフェッショナルなアニメーションワークフローのための 1080p 出力、高度なモーションの一貫性、きめ細かいフレーム制御を提供します。
Veo 3.1 Image-to-Video vs. 従来のアニメーションソフトウェア 従来のソフトウェアは手動のキーフレーム設定と広範な技術的専門知識を必要とします。Veo 3.1 Image-to-Video API は自然言語プロンプトに基づいて複雑なアニメーションとカメラの動きを自動化し、即座に展開できるプロフェッショナルな品質を維持しながら制作時間を大幅に短縮します。
// 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: 'veo3.1-image-to-video',
prompt: 'The camera slowly zooms in on the subject',
aspect_ratio: '16:9',
image_url: 'https://example.com/start-frame.jpg',
image_end_url: 'https://example.com/end-frame.jpg'
})
});
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': 'veo3.1-image-to-video',
'prompt': 'The camera slowly zooms in on the subject',
'aspect_ratio': '16:9',
'image_url': 'https://example.com/start-frame.jpg',
'image_end_url': 'https://example.com/end-frame.jpg'
}
)
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": "veo3.1-image-to-video",
"prompt": "The camera slowly zooms in on the subject",
"aspect_ratio": "16:9",
"image_url": "https://example.com/start-frame.jpg",
"image_end_url": "https://example.com/end-frame.jpg"
}'
# 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)