Alibaba Wan 3.0 텍스트 동영상 생성 API를 무료로 체험하고 글 아이디어를 움직임과 사운드가 있는 영상으로 만들어 스토리보드, 캠페인 및 창작 제작에 Best Image AI에서 활용하세요.
Wan 3.0 텍스트-비디오 API는 자연어 프롬프트를 창작, 마케팅 및 프로덕션 워크플로를 위한 AI 생성 비디오 클립으로 변환합니다. 이 모델은 유연한 재생 시간, 다양한 해상도와 화면 비율, 선택적 사운드 생성 및 시드 기반 생성 무작위성 제어를 지원합니다. Best Image AI는 프롬프트 제출, 생성 추적 및 완성된 비디오 검색을 위한 작업 기반 API 통합을 제공합니다.
참고 명확한 프롬프트와 신중한 생성 설정은 제어 가능성을 높입니다. 생성된 클립을 프로덕션에 사용하기 전에 시각적 연속성, 움직임, 사운드 및 아티팩트를 검토하세요.
Wan 3.0 vs. Wan 2.7 Text-to-Video
Wan 2.7은 기존 Wan 텍스트-비디오 워크플로를 지원합니다. Wan 3.0은 익숙한 프롬프트 기반 작업 통합을 유지하면서 사용 가능한 재생 시간 및 해상도 제어를 확장합니다.
Wan 3.0 vs. Kling 3.0 Turbo Text-to-Video
Kling 3.0 Turbo는 빠른 텍스트-비디오 반복 작업에 적합합니다. Wan 3.0은 비디오 애플리케이션을 Wan 모델 제품군과 해당 제어 기능으로 표준화하는 팀을 위한 대안을 제공합니다.
Wan 3.0 vs. Seedance 2.5 Text-to-Video
Seedance 2.5는 ByteDance의 오디오비주얼 생성 제품군에 속합니다. Wan 3.0은 설정 가능한 사운드, 재생 시간, 해상도, 비율 및 시드 제어와 함께 Alibaba 지향 텍스트-비디오 액세스를 제공합니다.
Wan 3.0 vs. Veo 3.1 Text-to-Video
Veo 3.1은 Google의 텍스트-비디오 워크플로를 제공합니다. Wan 3.0은 Wan 호환성과 지원되는 출력 제어가 애플리케이션에 적합할 때 개발자에게 또 다른 프로덕션 API 옵션을 제공합니다.
Wan 3.0 vs. MiniMax H3 Text-to-Video
MiniMax H3는 텍스트 및 멀티모달 비디오 생성을 지원합니다. Wan 3.0 Text-to-Video는 프롬프트로 시작하고 유연한 제공 설정과 선택적 사운드가 필요한 애플리케이션을 위한 특화된 선택지입니다.
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: 'wan-3.0-text-to-video',
prompt: 'A cinematic tracking shot follows a cyclist through a rain-soaked neon city at night',
duration: 8,
resolution: '1080p',
aspect_ratio: '16:9',
sound: true,
seed: 42
})
});
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': 'wan-3.0-text-to-video',
'prompt': 'A cinematic tracking shot follows a cyclist through a rain-soaked neon city at night',
'duration': 8,
'resolution': '1080p',
'aspect_ratio': '16:9',
'sound': True,
'seed': 42
}
)
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": "wan-3.0-text-to-video",
"prompt": "A cinematic tracking shot follows a cyclist through a rain-soaked neon city at night",
"duration": 8,
"resolution": "1080p",
"aspect_ratio": "16:9",
"sound": true,
"seed": 42
}'
# 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)