免费试用 Google Veo 3.1 图生视频 API，将静态图片变成自然动态视频，支持运动一致性和原生音频，适合产品展示、广告和短视频。
Google Veo 3.1 Image-to-Video API 为开发者和创意团队提供生产级 AI 视频动画服务。这个高级视频动画 API 集成帮助您通过自然语言指令将静态图像转换为电影级动态效果。基于 Google DeepMind 前沿的视频合成研究，Veo 3.1 模型提供先进的动作理解能力，而 API 则为 Best Image AI 上的可扩展工作流提供稳定的集成方案。
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Veo 3.1 Image-to-Video vs. Runway Gen-3 Image-to-Video Runway Gen-3 提供强大的创意灵活性和快速迭代能力。Veo 3.1 Image-to-Video API 通过 Google DeepMind 的先进视频合成技术，在卓越的时间一致性、高级帧控制选项以及更好地保持输入图像风格和质量方面脱颖而出。
Veo 3.1 Image-to-Video vs. Pika Image-to-Video Pika 在风格化动画和易用性方面表现出色。Veo 3.1 Image-to-Video API 针对生产级质量进行了优化，具有逼真的动作、专业的电影摄影控制以及精确的起始/结束帧引导，可实现可预测的动画结果。
Veo 3.1 Image-to-Video vs. Kling Image-to-Video Kling 在角色动画和人体运动方面表现强劲。Veo 3.1 Image-to-Video API 则凭借更广泛的场景理解、卓越的环境动态效果和更复杂的摄像机控制选项进行反击，使其适用于从产品演示到叙事讲述的各种动画场景。
Veo 3.1 Image-to-Video vs. Luma Dream Machine Luma Dream Machine 以快速生成速度而闻名。Veo 3.1 Image-to-Video API 以速度换取显著更高的质量，通过 Premium Google API 集成提供 1080p 输出、先进的动作连贯性和精细的帧控制，适用于专业动画工作流。
Veo 3.1 Image-to-Video vs. 传统动画软件 传统软件需要手动关键帧设置和丰富的技术专业知识。Veo 3.1 Image-to-Video API 基于自然语言提示自动化复杂的动画和摄像机运动，大幅缩短制作时间，同时保持专业质量以便立即部署。
// 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-image-to-video',
prompt: 'The camera slowly zooms in on the subject',
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-image-to-video',
'prompt': 'The camera slowly zooms in on the subject',
'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-image-to-video",
"prompt": "The camera slowly zooms in on the subject",
"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)