Dùng thử miễn phí API Alibaba Wan 3.0 cho tham chiếu thành video; định hướng quá trình tạo bằng hình ảnh, clip, âm thanh, tài liệu hoặc trang web trên Best Image AI.
API Wan 3.0 Reference-to-Video tạo video từ một prompt với các tài liệu tham chiếu tùy chọn gồm hình ảnh, video, âm thanh, tài liệu hoặc trang web công khai. Nhà phát triển có thể sử dụng các đầu vào được hỗ trợ để định hướng đặc điểm hình ảnh, chuyển động, âm thanh, bối cảnh và cảnh quay, đồng thời cấu hình thời lượng, độ phân giải, tỷ lệ khung hình, âm thanh và seed. Best Image AI cung cấp quy trình dựa trên tác vụ để gửi yêu cầu đa phương thức và nhận video đã hoàn tất.
Lưu ý Đầu vào tham chiếu là tùy chọn, nhưng mọi tài nguyên được cung cấp phải đáp ứng yêu cầu về định dạng và giới hạn. Không thể sử dụng tệp tham chiếu và liên kết trang web cùng nhau trong một yêu cầu. URL trang web nước ngoài được dịch vụ quốc tế hỗ trợ nhưng dịch vụ nội địa Trung Quốc không thể phân tích.
Wan 3.0 so với Wan 2.7 Reference-to-Video
Wan 2.7 tập trung vào tài liệu tham chiếu hình ảnh, video và giọng nói với giới hạn kết hợp cho tài liệu tham chiếu hình ảnh. Wan 3.0 mở rộng quy trình bằng các giới hạn riêng cho từng loại phương tiện cùng bối cảnh từ tài liệu và trang web công khai.
Wan 3.0 so với MiniMax H3 Reference-to-Video
MiniMax H3 hỗ trợ điều hướng video đa phương thức bằng tài liệu tham chiếu hình ảnh và âm thanh. Wan 3.0 bổ sung các tùy chọn đầu vào từ tài liệu và trang web cho các nhóm làm việc với nguồn tư liệu sáng tạo rộng hơn.
Wan 3.0 so với Seedance 2.5 Reference-to-Video
Seedance 2.5 sử dụng tài liệu tham chiếu hình ảnh, video và âm thanh trong quy trình tạo nội dung nghe nhìn. Wan 3.0 cung cấp một lựa chọn khác thuộc dòng Wan với bối cảnh tài liệu hoặc liên kết công khai tùy chọn.
Wan 3.0 so với Kling Video O3 Reference-to-Video
Kling Video O3 bao gồm các biến thể tạo bằng tài liệu tham chiếu và chỉnh sửa video. Wan 3.0 cung cấp định dạng yêu cầu đa phương thức hướng đến Alibaba với khả năng điều khiển đầu ra và âm thanh linh hoạt.
Wan 3.0 so với Runway References
Runway tích hợp tài liệu tham chiếu vào một không gian làm việc sáng tạo rộng lớn. Wan 3.0 phù hợp với nhà phát triển muốn tích hợp trực tiếp khả năng tạo video theo tài liệu tham chiếu vào sản phẩm và quy trình tự động của riêng mình.
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: 'wan-3.0-reference-to-video',
prompt: 'Use the references to create a cinematic product launch with coordinated motion and sound',
duration: 12,
resolution: '1080p',
aspect_ratio: '16:9',
sound: true,
images: ['https://example.com/product-reference.jpg'],
videos: ['https://example.com/motion-reference.mp4'],
audios: ['https://example.com/sound-reference.mp3'],
files: ['https://example.com/creative-brief.pdf'],
seed: 42
})
});
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': 'wan-3.0-reference-to-video',
'prompt': 'Use the references to create a cinematic product launch with coordinated motion and sound',
'duration': 12,
'resolution': '1080p',
'aspect_ratio': '16:9',
'sound': True,
'images': ['https://example.com/product-reference.jpg'],
'videos': ['https://example.com/motion-reference.mp4'],
'audios': ['https://example.com/sound-reference.mp3'],
: [],
:
}
)
result = response.json()
task_id = result[][]
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": "wan-3.0-reference-to-video",
"prompt": "Use the references to create a cinematic product launch with coordinated motion and sound",
"duration": 12,
"resolution": "1080p",
"aspect_ratio": "16:9",
"sound": true,
"images": ["https://example.com/product-reference.jpg"],
"videos": ["https://example.com/motion-reference.mp4"],
"audios": ["https://example.com/sound-reference.mp3"],
"files": ["https://example.com/creative-brief.pdf"],
"seed": 42
}'
# 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)