使用 Google Gemini Omni 1.2 Flash API 將場景描述轉為短片。為直式或橫式鏡頭指定動作與運鏡。可設定 3–15 秒長度，解析度涵蓋 360p、720p、1080p 與 4K，依創作需求調整輸出。
透過 Best Image AI 的 Gemini Omni 1.2 Flash Text-to-Video API，你可以將一段場景描述轉成短片。 撰寫提示詞時，先交代主體與動作，再描述場景環境和想呈現的視覺風格。 開發者可選擇輸出解析度、片長及橫式或直式構圖，將文字生成影片功能整合至創作工具與內容製作流程， 無須準備原始圖片或影片素材。
從文字建立場景： 將文字構想轉成動態影像，無須預先繪製原圖或準備影片素材。
用提示詞設計場景： 以自然語言描述希望呈現的主體、環境與動作， 並說明畫面的視覺處理方式。
用提示詞指引運鏡： 在場景描述中說明攝影機的移動與取景方式， 引導模型呈現動作。
輸入： 提供提示詞，描述想生成的場景。先寫清楚主要動作， 再補充光線、構圖或運鏡細節。
輸出設定： 選擇橫式或直式構圖、輸出解析度，以及支援範圍內的短片長度。 目前的限制請參閱 API 文件。
輸出： 送出生成工作，待處理完成後即可取得影片。
計費： 依所選解析度及請求的輸出秒數計費。
行銷活動分鏡： 將文字描述的場景構想製成概念短片，供團隊審閱活動提案。
社群短片構思： 配合新品發布訊息或編輯主題，製作橫式或直式短片。
前期製作探索： 在繪製原圖或拍攝素材前，嘗試不同的場景與動作。
創作工具功能： 讓使用者在既有的產品流程中送出場景描述， 並在同一流程中取得生成的短片。
注意 設計動作時，請考量所選片長是否足以呈現該動作。請依創作需求檢視生成結果， 並確認提示詞符合適用的內容政策。
與圖片轉影片比較： 文字轉影片從文字描述開始。若要用現有圖片決定開場畫面， 或想另外提供圖片引導結尾，可選用 Gemini Omni 1.2 Flash Image-to-Video。
與參考素材生成影片比較： 參考素材生成影片需要視覺參考。文字轉影片適合從文字描述開始、 無須提供參考圖片或影片的專案。
與影片編輯比較： 影片編輯修改既有片段，沿用來源影片的時間安排與長寬比。 文字轉影片則依所選片長與畫面方向產生新片段。
在瀏覽器中探索多種 AI 創作工具，快速完成圖像和影片工作流程，再透過 Best Image AI 可用於正式環境的模型 API 擴展成功創意。Best Image AI 為所有模型提供統一 API 層，讓工作流程的使用和擴展更輕鬆。
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)