使用 Google Gemini Omni 1.2 Flash API 讓靜態圖片動起來。描述運動方式，並可提供結束圖片，引導影片的最後一格。支援 3–15 秒長度，加入結束影格時最長 10 秒，解析度最高可選 4K。
Gemini Omni 1.2 Flash Image-to-Video API 可根據起始圖片與動作描述生成短片。 在 Best Image AI 上使用時，也可以提供結尾圖片，引導影片過渡到預期的最後一幕。 你可以將產品照片、美術作品或分鏡圖轉成動態影像，並選擇橫式或直式影片輸出。
讓靜態圖片動起來： 以提供的圖片為基礎產生動態影像， 並以原圖的構圖作為短片的開場畫面。
首尾影格轉場： 若已確定場景結束時的畫面，可提供起始與結尾圖片， 引導影片呈現兩者之間的過渡。
用文字指引動作： 為圖片搭配提示詞，描述畫面中的動作， 並說明場景應如何發展。
輸入： 提供起始圖片，並用提示詞說明預期的動作。也可視需要提供結尾圖片。
輸出設定： 選擇橫式或直式構圖、解析度及片長。提供結尾圖片後， 可生成的最長片長會縮短，目前的限制請參閱 API 文件。
輸出： 圖片轉影片工作完成後，即可取得生成的影片。
計費： 依所選解析度及請求的輸出秒數計費， 提供結尾圖片無須另外付費。
讓產品照片動起來： 以靜態產品照片作為開場畫面，製作宣傳短片的概念樣片。
分鏡轉場： 提供開頭與結尾的原畫，探索兩個預設分鏡之間的動態過渡。
社群素材改編： 將現有的行銷活動圖片或編輯插畫轉製成影片。
動作設計審閱： 將已定稿的美術作品搭配不同的動作描述， 在進入後續製作前探索場景的呈現方式。
注意 撰寫提示詞時，除了描述圖片內容，也應說明畫面之間如何變化。 結尾圖片會引導影片的最終畫面，也會縮短可生成的最長片長。
與文字轉影片比較： 圖片轉影片需要一張起始圖片。若想單憑文字描述生成場景， 無須輸入圖片，可選擇文字轉影片。
與參考素材生成影片比較： 圖片轉影片須指定起始圖片，也可指定結尾圖片。 參考素材生成影片則接受圖片與影片素材，作為產生新片段的參考。
與影片編輯比較： 圖片轉影片讓靜態圖片動起來，並依所選片長與畫面方向輸出。 影片編輯從既有素材開始，輸出的時間安排與長寬比取決於來源影片。
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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-image-to-video',
prompt: 'The girl walks toward the camera while the city lights shimmer behind her',
image_url: 'https://example.com/start-frame.jpg',
image_end_url: 'https://example.com/end-frame.jpg',
aspect_ratio: '9:16',
resolution: '1080p',
duration: 8
})
});
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': 'gemini-omni-1.2-flash-image-to-video',
'prompt': 'The girl walks toward the camera while the city lights shimmer behind her',
'image_url': 'https://example.com/start-frame.jpg',
'image_end_url': 'https://example.com/end-frame.jpg',
'aspect_ratio': '9:16',
'resolution': '1080p',
'duration': 8
}
)
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-image-to-video",
"prompt": "The girl walks toward the camera while the city lights shimmer behind her",
"image_url": "https://example.com/start-frame.jpg",
"image_end_url": "https://example.com/end-frame.jpg",
"aspect_ratio": "9:16",
"resolution": "1080p",
"duration": 8
}'
# 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)