免费试用由 Black Forest Labs 推出的 Flux 3 文生视频 AI 模型 API,用于生成带原生音频的视频、富有表现力的动态、多语言对白和多模态场景。将文字概念转化为结合原生音频、自然动作与多语言对白的多模态视频场景,适合创作动态丰富且声画表现协调的多模态影音叙事内容。
// 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: 'flux-3.0-text-to-video',
prompt: 'A cinematic aerial shot of a coastal city at sunrise',
resolution: '1080p',
aspect_ratio: '16:9',
duration: 10,
sound: true
})
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
Black Forest Labs FLUX 3 文生视频 API 可将自然语言提示词转化为精致视频,并可选择生成原生音频。FLUX 3 基于一个使用图像、视频和声音联合训练的统一多模态基础模型,能够在同一生成工作流中协调动作、物理事件、语音、音效和氛围。借助 Best Image AI,开发者和创意团队可以将富有表现力的文生视频能力集成到广告、故事创作、社交内容和视觉实验的生产流程中。
注意
请确保 FLUX 3 的提示词和生成内容符合 Black Forest Labs 的使用与安全要求。如果请求失败,请检查提示词是否包含受限内容,简化相互冲突的指示,然后重试。
FLUX 3 与 FLUX.2 对比
FLUX.2 专注于高质量图像生成和编辑。FLUX 3 通过统一的多模态架构,将 FLUX 系列扩展至提示词驱动的视频和可选的原生音频生成。
FLUX 3 与 Veo 3.1 文生视频对比
Veo 3.1 在 Google 的创意生态系统内提供电影级视频和音频生成。FLUX 3 则提供一种独特的 API 选择,重点覆盖广泛的风格、富有表现力的人物演绎、字体排版和多模态世界建模。
FLUX 3 与 Kling 3.0 文生视频对比
Kling 3.0 面向可控动作和电影化场景生成。FLUX 3 则凭借联合视听推理、多语言语音、多样化视觉风格和连贯的多场景创作形成差异化优势。
FLUX 3 与 Runway Gen-4.5 对比
Runway Gen-4.5 强调视觉保真度、提示词遵循能力以及与成熟创意工具的集成。FLUX 3 将基于 API 的视频生成与可选原生音频、动画设计以及物理事件的多模态建模相结合。
FLUX 3 与 Seedance 2.0 对比
Seedance 2.0 支持多模态参考、视听生成和面向生产的控制。FLUX 3 则提供另一种选择,专注于统一的图像、视频和音频学习、多样化美学、富有表现力的角色以及灵活的提示词驱动工作流。
// 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, 10000));
}
# 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': 'flux-3.0-text-to-video',
'prompt': 'A cinematic aerial shot of a coastal city at sunrise',
'resolution': '1080p',
'aspect_ratio': '16:9',
'duration': 10,
'sound': True
}
)
result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']
# 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)
# 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": "flux-3.0-text-to-video",
"prompt": "A cinematic aerial shot of a coastal city at sunrise",
"resolution": "1080p",
"aspect_ratio": "16:9",
"duration": 10,
"sound": true
}'
# 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"