
ข้อความเป็นรูปภาพ
สร้างรูปภาพ AI จากพรอมต์ข้อความ
เปลี่ยนคำบรรยายฉากเป็นวิดีโอสั้นด้วย Google Gemini Omni 1.2 Flash API ระบุการกระทำและการเคลื่อนกล้องในช็อตแนวตั้งหรือแนวนอน
Gemini Omni 1.2 Flash Text-to-Video API บน Best Image AI เปลี่ยนคำบรรยายฉากให้เป็นวิดีโอสั้น เริ่มจากระบุว่าใครหรือสิ่งใดอยู่ในฉากและกำลังทำอะไร แล้วจึงบรรยายสภาพแวดล้อมและลักษณะภาพที่ต้องการ นักพัฒนาสามารถเลือกความละเอียด ความยาวคลิป และกรอบภาพแนวนอนหรือแนวตั้งได้ จึงนำการสร้างวิดีโอจากข้อความ ไปใช้ในเครื่องมือสร้างสรรค์และขั้นตอนการผลิตเนื้อหาได้โดยไม่ต้องเตรียมภาพหรือฟุตเทจต้นฉบับ
สร้างฉากจากข้อความ: ถ่ายทอดแนวคิดที่เขียนไว้เป็นภาพเคลื่อนไหวโดยไม่ต้องเตรียมภาพวาดหรือฟุตเทจต้นฉบับ
กำกับฉากด้วยพรอมต์: ใช้ภาษาธรรมชาติระบุสิ่งที่ต้องการถ่ายทอดในฉาก สภาพแวดล้อม การเคลื่อนไหว และรูปแบบการนำเสนอภาพ
กำกับกล้องด้วยพรอมต์: ระบุการเคลื่อนกล้องและการจัดกรอบภาพไว้ในคำบรรยายฉาก เพื่อกำหนดวิธีนำเสนอการกระทำบนจอ
ข้อมูลนำเข้า: ป้อนพรอมต์บรรยายฉากที่ต้องการสร้าง ระบุการกระทำหลักให้ชัดเจนก่อนเพิ่มรายละเอียด เกี่ยวกับแสง องค์ประกอบภาพ หรือการเคลื่อนกล้อง
การตั้งค่าผลลัพธ์: เลือกกรอบภาพแนวนอนหรือแนวตั้ง ความละเอียดของวิดีโอ และความยาวคลิปภายในช่วงที่รองรับ ดูข้อจำกัดปัจจุบันได้ในเอกสาร API
ผลลัพธ์: ส่งงานสร้างวิดีโอและรับวิดีโอที่สร้างขึ้นเมื่อประมวลผลเสร็จ
การคิดค่าบริการ: คิดค่าบริการเป็นรายวินาทีตามความยาววิดีโอที่ขอและความละเอียดที่เลือก
สตอรีบอร์ดสำหรับแคมเปญ: เปลี่ยนแนวคิดของฉากที่เขียนไว้เป็นวิดีโอตัวอย่างเพื่อนำเสนอในการพิจารณาแคมเปญ
แนวคิดวิดีโอสำหรับโซเชียลมีเดีย: สร้างฉากสั้นแนวนอนหรือแนวตั้งให้สอดคล้องกับข้อความเปิดตัวหรือประเด็นที่กองบรรณาธิการต้องการนำเสนอ
ทดลองก่อนการผลิต: ลองใช้ฉากและการกระทำที่แตกต่างกันก่อนลงมือวาดภาพต้นฉบับหรือถ่ายทำ
ฟีเจอร์สำหรับแอปสร้างสรรค์: ให้ผู้ใช้ส่งคำบรรยายฉากและรับคลิปที่สร้างขึ้นได้ ภายในขั้นตอนการทำงานเดิมของผลิตภัณฑ์
หมายเหตุ เลือกการกระทำให้เหมาะกับความยาวคลิป ตรวจสอบผลลัพธ์ว่าเป็นไปตามโจทย์งานสร้างสรรค์ และตรวจสอบว่าพรอมต์สอดคล้องกับนโยบายเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง
เทียบกับ Image-to-Video: Text-to-Video เริ่มจากคำบรรยาย หากต้องการใช้ภาพที่มีอยู่กำหนดเฟรมแรก หรือเพิ่มภาพเพื่อกำกับฉากจบ ให้เลือก Gemini Omni 1.2 Flash Image-to-Video
เทียบกับ Reference-to-Video: Reference-to-Video ต้องใช้สื่อภาพอ้างอิง ส่วน Text-to-Video เหมาะกับงาน ที่เริ่มจากคำบรรยายและไม่จำเป็นต้องส่งภาพหรือวิดีโออ้างอิง
เทียบกับ Video Edit: Video Edit แก้ไขคลิปที่มีอยู่โดยยึดจังหวะเวลาและอัตราส่วนภาพตามต้นฉบับ ส่วน Text-to-Video สร้างคลิปใหม่ตามความยาวและแนวภาพที่เลือก
สำรวจเครื่องมือสร้างสรรค์ด้วย AI หลายรายการสำหรับเวิร์กโฟลว์รูปภาพและวิดีโอที่รวดเร็วในเบราว์เซอร์ แล้วขยายแนวคิดที่ประสบความสำเร็จด้วย API โมเดลที่พร้อมใช้งานจริงจาก Best Image AI โดย Best Image AI มีชั้น API แบบรวมสำหรับทุกโมเดล ทำให้ใช้และขยายเวิร์กโฟลว์ได้ง่าย

สร้างรูปภาพ AI จากพรอมต์ข้อความ

สร้างรูปภาพ AI จากรูปภาพและพรอมต์ข้อความ

สร้างวิดีโอ AI จากพรอมต์ข้อความ

ทำให้รูปภาพเคลื่อนไหวเป็นวิดีโอ AI

สร้างรูปภาพและวิดีโอ AI ในพื้นที่ทำงานเดียว

สร้างวิดีโอที่สอดคล้องกันจากสื่ออ้างอิง

สร้างเวิร์กโฟลว์ภาพและวิดีโอ AI แบบภาพบนแคนวาสไร้ขอบเขต
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: 'gemini-omni-1.2-flash-text-to-video',
prompt: 'A cinematic tracking shot follows a sailboat crossing a glowing ocean at sunset',
aspect_ratio: '16:9',
resolution: '1080p',
duration: 12
})
});
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, ));
}
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': 'gemini-omni-1.2-flash-text-to-video',
'prompt': 'A cinematic tracking shot follows a sailboat crossing a glowing ocean at sunset',
'aspect_ratio': '16:9',
'resolution': '1080p',
'duration': 12
}
)
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": "gemini-omni-1.2-flash-text-to-video",
"prompt": "A cinematic tracking shot follows a sailboat crossing a glowing ocean at sunset",
"aspect_ratio": "16:9",
"resolution": "1080p",
"duration": 12
}'
# 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)