体验 Google Gemini Omni 1.1 Flash API，让必需的首帧自然过渡至可选的结束帧，精准控制运动效果与视觉连贯性，打造过渡流畅、画面稳定且更具表现力的视频内容。
Google Gemini Omni 1.1 Flash Image-to-Video API 帮助开发者将提供的图像转化为定向控制的 AI 视频 片段。以静态图像作为视觉起点，添加自然语言运动说明，生成按照预定镜头调度和运动方式 发展的场景。还可使用可选的结束图像引导序列的最终画面， 让 Gemini 视频 API 成为 Best Image AI 上可控动画工作流的实用选择。
图像驱动的视频动画： 从上传的图像开始，围绕其主体、构图、 光线和整体视觉方向构建运动效果。
可选的结束帧引导： 当视频片段需要更明确的视觉终点或 两种状态之间的引导式过渡时，可添加结束图像。
自然语言运动控制： 在输入图像的同时描述镜头运动、主体行为、环境变化和 节奏。
连贯的场景发展： 以输入图像作为视觉锚点，同时引导生成与 起始帧保持连贯而非相互割裂的序列。
灵活的视频呈现： 为营销活动素材、社交视频、产品 故事和移动端优先体验生成横屏或竖屏输出。
质量与时长选择： 调整输出质量和简短的视频时长，以满足原型设计、审核、发布 或制作需求。
输入： 一张起始图像，以及描述所需运动、镜头行为 和场景发展的自然语言运动提示词。
可选引导： 可提供结束图像，为动画设定可控的最终视觉状态。
输出： 通过 Gemini Omni 1.1 Flash 图生视频 API 工作流交付生成的视频片段。
格式控制： 选择适合目标 渠道的横向或纵向构图、输出质量和简短时长。
功能： 图像动画、从起始到结束的视觉引导、提示词驱动的镜头运动、场景发展以及 创意迭代。
产品图像动画： 为产品摄影和营销活动 主视觉添加运动、镜头动感和鲜活的环境效果。
社交内容再利用： 将静态帖子、编辑图像和发布素材转化为简短的竖屏或 宽屏视频概念。
故事板开发： 使用概念画面和主视觉测试视觉创意如何运动，然后再投入 更大规模的制作。
品牌创意变体： 根据已获批准的视觉方向创建以运动为主导的变体，同时为工作流保留明确的 起始图像。
电商和广告视频： 使用现有视觉素材制作简洁的产品瞬间、生活方式片段和宣传 素材。
注意 请使用清晰的高质量源图像，并准确描述所需运动。明确指定 主体运动、镜头方向和环境行为的提示词通常能够提供更实用的动画指导。
Gemini Omni 1.1 Flash 与 Google Veo Image-to-Video 对比： Google Veo 提供成熟的图生视频工作流。 Gemini Omni 1.1 Flash 在同一模型系列中提供互联的图像动画、文本生成、参考素材驱动视频和视频 编辑路径。
Gemini Omni 1.1 Flash 与 Runway Image-to-Video 对比： Runway 为生成动态效果提供丰富的创作者工具。Gemini Omni 1.1 Flash 面向希望在基于 API 的工作流中使用图像驱动动画和提示词指导的开发者。
Gemini Omni 1.1 Flash 与 Kling Image-to-Video 对比： Kling 是富有表现力的图像动画热门选项。Gemini Omni 1.1 Flash 支持从源图像和运动说明到输出的实用途径，并可选择使用结束帧 引导。
Gemini Omni 1.1 Flash 与 Pika Image-to-Video 对比： Pika 专注于简单易用的视觉实验。Gemini Omni 1.1 Flash 非常适合需要在可扩展集成中使用可控图像动画的产品团队。
Gemini Omni 1.1 Flash 与 Luma Dream Machine 对比： Luma Dream Machine 以快速视觉构思著称。Gemini Omni 1.1 Flash 凭借图像驱动控制、可选的结束图像引导以及通过同一 API 系列提供的相关视频 工作流形成差异化优势。
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-1.1-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-1.1-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-1.1-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)