免费试用 Veo 3.1 Fast 图生视频 API，快速将图片生成自然动效视频，兼顾原生音频、响应速度和稳定输出，适合实时创作、产品展示与批量场景。
Google Veo 3.1 Fast 图像转视频 API 为开发者和创意团队提供高性价比、高速的 AI 视频动画服务。这个闪电般快速的视频动画 API 集成帮助您将静态图像转换为专业视频片段，速度比标准 Veo 3.1 快 3 倍，成本显著降低。基于 Google DeepMind 优化的视频合成架构，Veo 3.1 Fast 模型提供快速的动作理解能力，而 API 则为 Best Image AI 上的大批量工作流提供稳定的集成。
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Veo 3.1 Fast vs. Veo 3.1 Standard 图像转视频 Veo 3.1 Standard 提供最高质量，具有高级功能和扩展能力，非常适合高端商业作品。Veo 3.1 Fast 优先考虑速度和成本效益，以大约 62.5% 的低成本实现 3 倍快速的图像动画，同时保持专业品质——非常适合大批量工作流和快速迭代。
Veo 3.1 Fast vs. Runway Gen-3 图像转视频 Runway Gen-3 提供强大的创意灵活性和艺术控制。Veo 3.1 Fast 图像转视频 API 通过更快的生成速度、更低的 API 成本以及由 Google DeepMind 提供支持的更好的时间一致性来实现差异化——使其成为成本敏感、高吞吐量动画应用的首选。
Veo 3.1 Fast vs. Pika 图像转视频 Pika 擅长风格化动画和用户友好的界面。Veo 3.1 Fast API 提供程序化访问、3 倍快速生成、可预测的定价以及无缝集成到生产工作流——使其在需要可扩展、快速且经济的图像动画的开发者中更具优势。
Veo 3.1 Fast vs. Kling 图像转视频 Kling 在角色动画和人体运动方面表现出色。Veo 3.1 Fast 图像转视频 API 以更快的处理速度、更低的成本和更广泛的场景理解能力作为回应——使其适用于从产品演示到社交媒体内容的各种动画场景。
Veo 3.1 Fast vs. Luma Dream Machine Luma Dream Machine 以快速生成速度而闻名。Veo 3.1 Fast API 提供相当的速度，同时具有卓越的 API 集成、更好的开箱即用质量、专业的帧控制选项，并且无需基础设施管理——非常适合寻求经济实惠、生产就绪的视频动画且无运营开销的开发者。
// 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)