AI 모션 컨트롤 API

AI 모션 제어 API는 참조 비디오의 움직임을 캐릭터 이미지로 전송합니다. 시각적 아이덴티티와 퍼포먼스 정보를 결합한 새로운 클립을 생성합니다. 모델별 컨트롤은 캐릭터, 카메라 및 장면을 처리하는 방법을 결정합니다.

이 작업의 모션 제어 모델은 캐릭터 이미지와 소스 비디오를 사용합니다. 정확한 필드, 허용되는 형식, 크기 및 기간 제한에 대한 엔드포인트를 읽어보세요. 선택적 프롬프트나 방향 제어는 해당 모델이 이를 문서화할 때만 제공되어야 합니다.

의도한 작업을 수행하는 명확하게 보이는 기본 대상 하나를 사용합니다. 안정적인 프레이밍과 제한된 교합을 선호하고 관련 없는 절단을 피하세요. 캐릭터 이미지에 맞는 동작을 선택하고 짧은 구간을 테스트한 후 긴 퍼포먼스를 전송하세요.

호환되는 시작 자세, 방향 및 자르기가 모호함을 줄일 수 있습니다. 클로즈업 인물 사진은 복잡한 다리 움직임이 포함된 전신 동작에 대한 참조로 적합하지 않습니다. 보이는 몸체의 양을 정렬하고 모델에 대해 문서화된 방향 설정을 사용합니다.

지원 및 품질은 선택한 모델 및 소스 자산에 따라 다릅니다. 명확하게 그려진 주제와 호환되는 성능으로 시작하십시오. 모델이 모든 캐릭터 유형을 동일하게 처리한다고 가정하기보다는 양식화된 해부학적 구조, 손 및 빠른 움직임을 주의 깊게 테스트하십시오.

큰 포즈 차이, 숨겨진 팔다리, 빠른 동작 및 불분명한 소스 세부 정보로 인해 전송이 더 어려워질 수 있습니다. 더 선명한 캐릭터 이미지, 더 단순한 성능, 호환 가능한 프레이밍을 사용하세요. 한 번에 하나의 입력을 변경하고 짧은 출력을 비교하여 문제를 식별하십시오.

여러 사람의 전송을 가정하지 않습니다. 선택된 엔드포인트는 하나의 주요 주제에 초점을 맞출 수 있으며, 사람이 겹치면 모션 할당이 모호해질 수 있습니다. 문서화된 제목 제한을 확인하고 테스트 시 단일 문자 참조로 시작하십시오.

움직임 전달과 음성 동기화는 서로 다른 요구 사항입니다. 모델 오디오 동작을 확인하고 입이 움직이는 것이 사운드트랙을 따라간다고 가정하지 마세요. 정확한 말이 주요 목표라면 말하는 아바타나 문서화된 립싱크 작업 흐름을 사용하세요.

PoYo 생성을 통해 모델과 문서화된 문자 및 비디오 입력을 제출합니다. task_id를 유지한 다음 상태를 폴링하거나 지원되는 callback_url를 사용합니다. 사용자에게 전달하기 전에 완성된 클립의 모션 충실도, 정체성, 자르기 여부를 검사하십시오.

선택한 계층을 읽어 청구되는 기간과 입력 및 출력 처리가 계산되는지 여부를 결정합니다. 품질 모드의 속도는 다를 수 있습니다. 모든 모델을 고정 가격 클립으로 취급하는 대신 참조 길이와 문서화된 청구 규칙을 통해 비용을 추정하십시오.

모션 컨트롤은 비디오 퍼포먼스를 사용하여 캐릭터 이미지를 안내합니다. 이미지 투 비디오(Image to Video)는 일반적으로 이미지와 프롬프트에 따른 움직임으로 시작됩니다. 특정 동작이나 춤에는 모션 전송을 선택하고, 카메라 이동이나 간단한 동작에는 일반 이미지 애니메이션을 선택하세요.

대표적인 작물, 직면 방향, 의복, 표현 및 이동 속도를 테스트합니다. 파일 제한과 가격 단위를 확인한 다음 애플리케이션의 작업 상태와 실패를 추적하세요. 모델 페이지와 llms.txt 리소스는 통합을 위한 현재 요청 구조를 제공합니다.