Google Veo 3.1 텍스트-동영상 API를 무료로 체험하세요. 텍스트에서 영화 같은 동영상을 생성하고 네이티브 오디오, 자연스러운 움직임, 안정적인 출력을 가성비 좋은 전문 제작에 활용할 수 있습니다.
Google Veo 3.1 텍스트-비디오 API는 개발자와 크리에이티브 팀을 위한 프로덕션급 AI 비디오 생성 기능을 제공합니다. 이 프리미엄 비디오 생성 API 통합을 통해 직관적인 텍스트-비디오 생성으로 복잡한 내러티브 비전을 영화적 현실로 변환할 수 있습니다. Google DeepMind의 최첨단 비디오 합성 연구를 기반으로 구축된 Veo 3.1은 전문가급 출력을 위해 고급 시간적 일관성과 유연한 API 통합을 결합합니다.
참고 프롬프트가 Google의 안전 가이드라인을 준수하는지 확인하십시오. 오류가 발생하면 프롬프트에 제한된 콘텐츠가 있는지 검토하고 조정한 후 다시 시도하십시오.
Veo 3.1 텍스트-비디오 vs. Sora (OpenAI) Sora는 세계 시뮬레이션 기능과 확장된 길이를 강조하는 반면, Veo 3.1 텍스트-비디오 API는 우수한 시간적 안정성과 네이티브 오디오 생성을 갖춘 프로덕션 준비 품질에 중점을 둡니다. Google DeepMind의 연구를 기반으로 즉각적인 프로덕션 사용에 이상적인 전문 영화 촬영 제어를 제공합니다.
Veo 3.1 텍스트-비디오 vs. Runway Gen-3 Alpha Runway Gen-3 Alpha는 창의적인 예술적 제어와 빠른 생성 속도에서 뛰어납니다. Veo 3.1 텍스트-비디오 API는 고급 프롬프트 이해, 네이티브 오디오 합성 및 우수한 장편 일관성으로 차별화되어 내러티브 중심의 전문 비디오 제작에 선호되는 선택입니다.
Veo 3.1 텍스트-비디오 vs. Pika 2.0 Pika 2.0은 스타일화되고 애니메이션 친화적인 출력과 사용 편의성으로 인기가 있습니다. Veo 3.1 텍스트-비디오 API는 프로덕션 워크플로우를 위해 사실적인 텍스처, 복잡한 영화적 조명 및 동기화된 네이티브 오디오가 필요한 사용자를 대상으로 하는 전문가급 솔루션으로 포지셔닝됩니다.
Veo 3.1 텍스트-비디오 vs. Kling AI Kling AI는 사실적인 인간 동작과 캐릭터 애니메이션에서 강점을 보입니다. Veo 3.1 텍스트-비디오 API는 더 광범위한 환경 렌더링 기능, 우수한 영화 촬영 제어 및 네이티브 오디오 생성으로 대응하여 다큐멘터리부터 SF까지 다양한 장르에 다재다능합니다.
Veo 3.1 텍스트-비디오 vs. Luma Dream Machine Luma Dream Machine은 빠른 생성과 직관적인 인터페이스로 유명합니다. Veo 3.1 텍스트-비디오 API는 생성 속도를 훨씬 더 높은 디테일 밀도로 교환하여 Google의 고급 API 통합을 통해 1080p 품질, 네이티브 오디오 및 더욱 정교한 카메라 스타일 매개변수를 제공하여 전문가급 결과를 제공합니다.
// 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-text-to-video',
prompt: 'A time-lapse of a flower blooming in a garden'
})
});
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, ));
}
# 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-text-to-video',
'prompt': 'A time-lapse of a flower blooming in a garden'
}
)
result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']
# Step 2: Poll for results
task_id = response.json()['data'][]
poll_url =
:
poll_result = requests.get(poll_url, headers={: }).json()
status = poll_result[][]
status == :
(poll_result[][][][][])
status == :
(poll_result[][])
time.sleep()
# 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-text-to-video",
"prompt": "A time-lapse of a flower blooming in a garden"
}'
# 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"