Teste a API de referência para vídeo MiniMax H3 com até nove imagens, três vídeos e três referências de áudio, além de saída em 2K e duração flexível de 5–15 segundos.
API profissional MiniMax H3 Reference-to-Video (Direção visual multimodal)
A API MiniMax H3 Reference-to-Video cria sequências de vídeo a partir de um prompt e de um conjunto de referências visuais ou de áudio. As aplicações podem usar entradas de imagem, vídeo e áudio para orientar a identidade do tema, o estilo, a direção da cena e o movimento, mantendo o fluxo adequado para uma produção criativa estruturada na Best Image AI.
Principais recursos da API MiniMax H3 Reference-to-Video
Entrada de referências multimodais: Combine referências de imagem, vídeo e áudio para proporcionar um contexto criativo mais rico à tarefa de geração.
Controle da função das referências: Explique como cada referência deve influenciar o tema, o ambiente, o estilo, o som ou o movimento na sequência solicitada.
Consistência de tema e estilo: Use materiais de referência para manter temas reconhecíveis, linguagem visual e direção de campanha alinhados entre os clipes gerados.
Desenvolvimento de cenas orientado por prompt: Adicione instruções em linguagem natural para ação, movimento da câmera, composição, ritmo e atmosfera.
Fluxos de referências flexíveis: Crie ferramentas criativas que combinem vários ativos de referência, mantendo um fluxo de tarefas controlado pela aplicação.
Suporte à análise de produção: Acompanhe as tarefas de geração e examine o clipe resultante quanto à consistência visual, a artefatos indesejados e à fidelidade às referências.
Como usar a API MiniMax H3 Reference-to-Video para geração multimodal na Best Image AI
Entrada: Uma ou mais referências compatíveis de imagem, vídeo ou áudio, juntamente com um prompt de geração em linguagem natural.
Mapeamento de referências: Descreva a função de cada entrada e identifique qual característica de tema, estilo, movimento ou som ela deve orientar.
Saída: Uma sequência de vídeo gerada e retornada por meio do fluxo de tarefas da Best Image AI para análise e processamento posterior.
Processamento de tarefas: Salve o identificador de tarefa, consulte o status até a conclusão e inspecione o clipe antes de publicá-lo ou editá-lo novamente.
Controles criativos: Use as configurações disponíveis de duração, resolução, proporção e referências para o fluxo de destino.
Melhores casos de uso para a integração da API MiniMax H3 Reference-to-Video
Continuidade de personagens e temas: Mantenha a consistência de um personagem, produto ou tema visual reconhecível em novas cenas.
Produção de campanhas de marca: Combine referências de estilo, ativos de campanha e direção de áudio para explorar variações criativas coordenadas.
Desenvolvimento de storyboards e planos: Use várias referências para orientar a composição da cena, o movimento da câmera e a continuidade visual.
Ferramentas criativas multimodais: Crie aplicações em que os usuários possam orientar a geração com imagens, vídeos e áudio, em vez de apenas texto.
Fluxos de variação de ativos: Gere alternativas controladas enquanto preserva o vocabulário visual de uma fonte criativa existente.
Observação
A qualidade das referências, a clareza do prompt e a função atribuída a cada entrada afetam o resultado final. Verifique a consistência visual e de áudio antes de usar a mídia gerada em produção.
MiniMax H3 Reference-to-Video vs. concorrentes: análise comparativa
MiniMax H3 vs. Kling 3.0 Reference-to-Video: O Kling oferece uma eficiente criação de vídeos orientada por referências. O MiniMax H3 se diferencia por um fluxo multimodal capaz de combinar referências de imagem, vídeo e áudio em uma única direção criativa.
MiniMax H3 vs. Seedance 2.0 Reference-to-Video: O Seedance 2.0 é compatível com vários modos de geração audiovisual. O MiniMax H3 é uma opção focada para aplicações que precisam de construção de cenas orientada por referências e controle de tarefas.
MiniMax H3 vs. Vidu Q3 Reference-to-Video: O Vidu Q3 foi projetado para a geração consistente de vídeos com base em referências. O MiniMax H3 enfatiza o mapeamento flexível de prompts entre diferentes tipos de mídia de referência.
MiniMax H3 vs. Wan 2.7 Reference-to-Video: O Wan 2.7 é compatível com referências de imagem, vídeo e áudio para fluxos multimodais. O MiniMax H3 oferece um conceito comparável orientado por referências, com um caminho de integração MiniMax distinto.
MiniMax H3 vs. Runway Gen-4 References: O Runway oferece um amplo espaço de trabalho visual baseado em referências. O MiniMax H3 é adequado para equipes que desejam disponibilizar geração orientada por referências por meio de seu próprio produto de API ou pipeline de conteúdo.
'Content-Type'
'application/json'
'Authorization'
'Bearer YOUR_API_KEY'
body
JSON
stringify
model_name
'minimax-h3-reference-to-video'
prompt
'Use image one for the subject, video one for the movement, and audio one for the atmosphere'
resolution
'2k'
duration
8
aspect_ratio
'16:9'
images
'https://example.com/subject-reference.jpg'
videos
'https://example.com/motion-reference.mp4'
audios
'https://example.com/atmosphere-reference.mp3'
const
await
json
const
task_id
// Use the @ (AT) reference feature in prompt through <<<...>>> placeholders.
// Placeholder numbering is 1-based for each media array:
'Place the explorer from <<<image_1>>> in the environment from <<<image_2>>>, following the camera movement in <<<video_1>>> and speaking with the reference voice from <<<audio_1>>>'
# Step 1: Submit generation request with image, video, and audio referencesimport 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': 'minimax-h3-reference-to-video',
'prompt': 'Use image one for the subject, video one for the movement, and audio one for the atmosphere',
'resolution': '2k',
'duration': 8,
'aspect_ratio': '16:9',
'images': ['https://example.com/subject-reference.jpg'],
'videos': ['https://example.com/motion-reference.mp4'],
'audios': ['https://example.com/atmosphere-reference.mp3']
}
)
result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']
# Use the @ (AT) reference feature in prompt through <<<...>>> placeholders.# Placeholder numbering is 1-based for each media array:# <<<image_1>>> = images[0], <<<image_2>>> = images[1]# <<<video_1>>> = videos[0], <<<audio_1>>> = audios[0]
media_reference_response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/video/task',
headers={
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
json={
'model_name': 'minimax-h3-reference-to-video',
'prompt': 'Place the explorer from <<<image_1>>> in the environment from <<<image_2>>>, following the camera movement in <<<video_1>>> and speaking with the reference voice from <<<audio_1>>>',
'resolution': '2k',
'duration': 10,
'aspect_ratio': '16:9',
'images': [
'https://example.com/explorer-reference.jpg',
'https://example.com/environment-reference.jpg'
],
'videos': ['https://example.com/camera-movement-reference.mp4'],
'audios': ['https://example.com/voice-reference.mp3']
}
)
media_reference_result = media_reference_response.json()
media_reference_task_id = media_reference_result['data']['task_id']
Exemplo de polling
# Step 2: Poll for results
task_id = response.json()['data']['task_id']
poll_url = f"https://api.flaq.ai/api/v1/video/{task_id}"whileTrue:
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'])
breakif status == 'failed':
print(poll_result['data']['task_status_msg'])
break
time.sleep(10)
Exemplo de envio
# Step 1: Submit generation request with image, video, and audio references
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": "minimax-h3-reference-to-video",
"prompt": "Use image one for the subject, video one for the movement, and audio one for the atmosphere",
"resolution": "2k",
"duration": 8,
"aspect_ratio": "16:9",
"images": ["https://example.com/subject-reference.jpg"],
"videos": ["https://example.com/motion-reference.mp4"],
"audios": ["https://example.com/atmosphere-reference.mp3"]
}'# Use the @ (AT) reference feature in prompt through <<<...>>> placeholders.# Placeholder numbering is 1-based for each media array:# <<<image_1>>> = images[0], <<<image_2>>> = images[1]# <<<video_1>>> = videos[0], <<<audio_1>>> = audios[0]
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": "minimax-h3-reference-to-video",
"prompt": "Place the explorer from <<<image_1>>> in the environment from <<<image_2>>>, following the camera movement in <<<video_1>>> and speaking with the reference voice from <<<audio_1>>>",
"resolution": "2k",
"duration": 10,
"aspect_ratio": "16:9",
"images": [
"https://example.com/explorer-reference.jpg",
"https://example.com/environment-reference.jpg"
],
"videos": ["https://example.com/camera-movement-reference.mp4"],
"audios": ["https://example.com/voice-reference.mp3"]
}'
Exemplo de polling
# 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"
