
Texto para imagem
Crie imagens com IA a partir de prompts de texto
Teste grátis a API Alibaba Wan 3.0 para referência em vídeo e oriente a geração com imagens, clipes, áudio, documentos ou páginas da web na Best Image AI.
A API Wan 3.0 Reference-to-Video gera vídeos a partir de um prompt com referências opcionais de imagem, vídeo, áudio, documento ou página pública da web. Os desenvolvedores podem usar as entradas aceitas para orientar a identidade visual, o movimento, o som, o contexto e a direção da cena enquanto configuram duração, resolução, proporção, som e seed. A Best Image AI oferece um fluxo baseado em tarefas para enviar solicitações multimodais e recuperar os vídeos concluídos.
Observação As entradas de referência são opcionais, mas cada ativo fornecido deve atender aos requisitos de formato e limite. Um arquivo de referência e um link de página da web não podem ser usados juntos na mesma solicitação. URLs de páginas estrangeiras são aceitas pelo serviço internacional, mas não podem ser analisadas pelo serviço nacional chinês.
Wan 3.0 vs. Wan 2.7 Reference-to-Video
O Wan 2.7 se concentra em referências de imagem, vídeo e voz com um limite combinado para referências visuais. O Wan 3.0 amplia o fluxo com limites independentes de mídia, além de contexto de documentos e páginas públicas da web.
Wan 3.0 vs. MiniMax H3 Reference-to-Video
O MiniMax H3 oferece direção de vídeo multimodal com referências visuais e de áudio. O Wan 3.0 adiciona opções de entrada de documentos e páginas da web para equipes que trabalham com materiais criativos mais amplos.
Wan 3.0 vs. Seedance 2.5 Reference-to-Video
O Seedance 2.5 usa referências de imagem, vídeo e áudio no fluxo de geração audiovisual. O Wan 3.0 oferece uma alternativa da família Wan com contexto opcional de documento ou link público.
Wan 3.0 vs. Kling Video O3 Reference-to-Video
O Kling Video O3 abrange variações de geração com referências e edição de vídeo. O Wan 3.0 oferece um formato de solicitação multimodal voltado ao Alibaba com controles flexíveis de saída e som.
Wan 3.0 vs. Runway References
O Runway integra referências a um amplo espaço de trabalho criativo. O Wan 3.0 é indicado para desenvolvedores que incorporam a geração guiada por referências diretamente aos próprios produtos e fluxos automatizados.
Explore diversas ferramentas de criação com IA para agilizar fluxos de trabalho de imagem e vídeo no navegador e amplie as ideias de sucesso com as APIs de modelos do Best Image AI prontas para produção. O Best Image AI oferece uma camada de API unificada para todos os modelos, facilitando o uso e a expansão dos seus fluxos de trabalho.

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Anime imagens e transforme-as em vídeos com IA

Crie imagens e vídeos com IA em um espaço de trabalho unificado

Crie vídeos consistentes a partir de mídias de referência

Crie fluxos visuais de imagens e vídeos com IA em uma tela infinita
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-reference-to-video',
prompt: 'Use the references to create a cinematic product launch with coordinated motion and sound',
duration: 12,
resolution: '1080p',
aspect_ratio: '16:9',
sound: true,
images: ['https://example.com/product-reference.jpg'],
videos: ['https://example.com/motion-reference.mp4'],
audios: ['https://example.com/sound-reference.mp3'],
files: ['https://example.com/creative-brief.pdf'],
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-reference-to-video',
'prompt': 'Use the references to create a cinematic product launch with coordinated motion and sound',
'duration': 12,
'resolution': '1080p',
'aspect_ratio': '16:9',
'sound': True,
'images': ['https://example.com/product-reference.jpg'],
'videos': ['https://example.com/motion-reference.mp4'],
'audios': ['https://example.com/sound-reference.mp3'],
'files': [],
:
}
)
result = response.json()
task_id = result[][]
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-reference-to-video",
"prompt": "Use the references to create a cinematic product launch with coordinated motion and sound",
"duration": 12,
"resolution": "1080p",
"aspect_ratio": "16:9",
"sound": true,
"images": ["https://example.com/product-reference.jpg"],
"videos": ["https://example.com/motion-reference.mp4"],
"audios": ["https://example.com/sound-reference.mp3"],
"files": ["https://example.com/creative-brief.pdf"],
"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)