試用 Google Gemini Omni 1.1 Flash API，以自然語言指示編輯來源影片，在變更場景與角色時保留原有時間節奏，快速完成更連貫的影片內容，打造精彩影片作品。
Google Gemini Omni 1.1 Flash Video Edit API 將自然語言影片最佳化融入開發者友善的工作流程。 上傳現有影片、描述您想要的變更，並使用 Gemini 影片 API 建立修訂版本， 同時保留原始片段作為創意起點。此 API 已在 Best Image AI 上提供，可協助團隊探索具針對性的 視覺變更，而無需從頭重新製作剪輯。
提示詞引導的影片最佳化： 使用自然語言指令引導現有片段在視覺效果、動作、 氛圍或創意處理方面的變更。
感知來源素材的編輯工作流程： 從上傳的素材開始，使修訂以來源素材的時間節奏、主體 和視覺情境為基礎。
情境化變更指引： 描述需要調整和需要保留的元素，協助團隊將 編輯表達為創意意圖，而非手動時間軸操作。
電影級視覺調整： 透過單一 影片輸入探索新的燈光、氛圍、場景處理和鏡頭質感方向。
彈性的輸出品質： 選擇符合內部審核、快速反覆運算或最終 交付要求的輸出品質等級。
面向影片團隊的高效反覆運算： 為精簡的來源片段產生具針對性的替代方案，使此 API 適用於實驗和製作支援。
輸入： 一個現有影片片段，以及描述所需編輯效果的自然語言指令。
輸出： 透過 Gemini Omni 1.1 Flash 影片編輯 API 工作流程產生的修訂影片。
編輯方向： 說明預期的視覺變更，例如新環境、變化後的視覺色調、主體 動作或場景處理。
品質控制： 選擇適合工作流程審核或交付階段的輸出品質。
功能： 基於提示詞的影片編輯、感知來源素材的最佳化、場景處理變更、視覺風格重塑，以及 快速產生創意替代方案。
行銷活動在地化： 在保留底層製作 起點的同時，為現有行銷活動片段建立新的創意處理效果。
社群影片變體： 為面向不同 頻道或受眾的短影片製作不同的視覺效果、氛圍和場景方向。
創意後期製作支援： 在投入時間進行完整手動編輯或 重新拍攝之前，探索視覺調整效果。
產品影片更新： 為新的季節性、編輯性或 行銷活動方向更新現有產品素材的呈現方式。
自動化修訂工作流程： 將指令驅動的影片最佳化新增至內部創意工具、審核 系統和內容營運流程中。
注意 來源影片是編輯的基礎。請使用明確的指令，說明預期變更以及應保持一致的 視覺特徵，以獲得最可靠的結果。
Gemini Omni 1.1 Flash 與 Google Veo Video Editing 對比： Google Veo 支援先進的生成式影片工作流程。Gemini Omni 1.1 Flash 在同一模型系列中提供簡潔的自然語言編輯方式，並同時支援文字轉影片、圖片轉影片和 參考素材引導的生成。
Gemini Omni 1.1 Flash 與 Runway Video Editing 對比： Runway 提供廣泛的視覺編輯工具。Gemini Omni 1.1 Flash 強調 API 優先的工作流程，以來源片段和文字指令作為新編輯的基礎。
Gemini Omni 1.1 Flash 與 Adobe Firefly Video 對比： Adobe Firefly Video 與成熟的 創意軟體工作流程緊密相連。Gemini Omni 1.1 Flash 為開發者提供以程式設計方式描述並 產生具針對性的影片修訂版本的選擇。
Gemini Omni 1.1 Flash 與 Kling Video Editing 對比： Kling 提供用於風格化創作的生成式影片工具。Gemini Omni 1.1 Flash 適合需要透過直接 API 整合進行來源素材感知編輯的團隊。
Gemini Omni 1.1 Flash 與 Pika 對比： Pika 提供易於使用的創作和以特效為導向的實驗功能。Gemini Omni 1.1 Flash 面向指令驅動的影片最佳化，可將其整合到互聯的產品 工作流程中。
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-1.1-flash-video-edit',
prompt: 'A small ball rolls into the scene and captures the attention of the cat',
video_url: 'https://example.com/source-video.mp4',
resolution: '1080p'
})
});
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-1.1-flash-video-edit',
'prompt': 'A small ball rolls into the scene and captures the attention of the cat',
'video_url': 'https://example.com/source-video.mp4',
'resolution': '1080p'
}
)
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-1.1-flash-video-edit",
"prompt": "A small ball rolls into the scene and captures the attention of the cat",
"video_url": "https://example.com/source-video.mp4",
"resolution": "1080p"
}'
# 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)