免費試用 Veo 3.1 Fast 圖生影片 API，快速將圖片生成自然動效影片，兼顧原生音訊、響應速度和穩定輸出，適合即時創作、產品展示與批量場景。
Google Veo 3.1 Fast 圖像轉影片 API 為開發者與創意團隊提供經濟高效、高速的 AI 影片動畫能力。這項閃電般快速的影片動畫 API 整合，能讓您以比標準 Veo 3.1 快 3 倍、且成本顯著更低的方式，將靜態圖像轉換成專業影片片段。它建立在 Google DeepMind 最佳化的影片合成架構之上，Veo 3.1 Fast 模型提供快速的動作理解，而 API 則為 Best Image AI 上的大量工作流程提供穩定整合。
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Veo 3.1 Fast vs. Veo 3.1 Standard 圖像轉影片 Veo 3.1 Standard 提供最高品質，具備進階功能與延伸能力，適合高階商業工作。Veo 3.1 Fast 則優先考慮速度與成本效率，以約 62.5% 較低的成本提供快 3 倍的圖像動畫，同時維持專業品質，非常適合大批量工作流程與快速迭代。
Veo 3.1 Fast vs. Runway Gen-3 圖像轉影片 Runway Gen-3 提供強大的創意彈性與藝術控制。Veo 3.1 Fast 圖像轉影片 API 則透過更快的生成速度、更低的 API 成本，以及由 Google DeepMind 支援的更好時間一致性來區隔市場，因此是成本敏感、高吞吐量動畫應用的首選。
Veo 3.1 Fast vs. Pika 圖像轉影片 Pika 擅長風格化動畫與友善介面。Veo 3.1 Fast API 則提供程式化存取、3 倍更快的生成速度、可預測的定價，以及無縫整合到生產工作流程的能力，因此對需要可擴展、快速且經濟實惠圖像動畫的開發者更具優勢。
Veo 3.1 Fast vs. Kling 圖像轉影片 Kling 在角色動畫與人體動作方面表現出色。Veo 3.1 Fast 圖像轉影片 API 則以更快的處理速度、更低的成本與更廣泛的場景理解能力作為回應，使其能靈活支援從產品展示到社群媒體內容的各種動畫情境。
Veo 3.1 Fast vs. Luma Dream Machine Luma Dream Machine 以快速生成速度聞名。Veo 3.1 Fast API 則提供相近速度與更優越的 API 整合、更好的開箱即用品質、專業的幀控制選項，以及無需管理基礎設施的優勢，非常適合尋求經濟實惠、可直接投入生產的影片動畫而無營運負擔的開發者。
// Step 1: Submit generation request
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: 'veo3.1-fast-image-to-video',
prompt: 'The scene comes to life with gentle movement',
aspect_ratio: '16:9',
image_url: 'https://example.com/start-frame.jpg',
image_end_url: 'https://example.com/end-frame.jpg'
})
});
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, ));
}
# Step 1: Submit generation request
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': 'veo3.1-fast-image-to-video',
'prompt': 'The scene comes to life with gentle movement',
'aspect_ratio': '16:9',
'image_url': 'https://example.com/start-frame.jpg',
'image_end_url': 'https://example.com/end-frame.jpg'
}
)
result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']
# Step 1: Submit generation request
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": "veo3.1-fast-image-to-video",
"prompt": "The scene comes to life with gentle movement",
"aspect_ratio": "16:9",
"image_url": "https://example.com/start-frame.jpg",
"image_end_url": "https://example.com/end-frame.jpg"
}'
# 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)