API typu tekst na wideo

API typu tekst na wideo zamienia pisemny opis w wygenerowany klip. Twoja aplikacja określa scenę i obsługiwane ustawienia, a po przetworzeniu pobiera wideo. Sprawdza się przy tworzeniu ujęć, prototypowaniu kreatywnym i w produktach, które oferują użytkownikom generowanie wideo AI.

Opisz jedną wyraźną scenę: obiekt, akcję, miejsce, ruch kamery i styl wizualny. Używaj słów opisujących ruch, który zmieści się w wybranym czasie trwania. Nie upychaj całej historii w jednym krótkim klipie; rozdziel różne ujęcia na żądania, które twoja aplikacja złoży później.

Porównuj modele na reprezentatywnych ujęciach, zamiast polegać na jednym wideo pokazowym. Oceń ruch, stabilność wizualną, zgodność z promptem, audio i czas przetwarzania oraz cenę. Utrzymuj podobne ustawienia wejściowe i zapisuj, ile prób daje użyteczny klip w twojej aplikacji.

Niektóre modele wideo generują natywne audio, inne zwracają klipy bez dźwięku lub oferują opcjonalne ustawienia audio. Sprawdź zachowanie konkretnego endpointu w zakresie mowy, muzyki i efektów dźwiękowych. Jeśli potrzebna jest dokładna narracja, rozważ wygenerowanie osobnego lektora w kategorii Tekst na mowę i połączenie go w swoim workflow medialnym.

Opcje czasu trwania zależą od modelu i endpointu. Wybieraj udokumentowany czas trwania, a nie dowolną liczbę. Dla dłuższych treści generuj pojedyncze ujęcia i je składaj albo używaj funkcji wydłużania, jeśli wybrany model je obsługuje. API krótkich klipów nie tworzy automatycznie kompletnego zmontowanego filmu.

Wybierz dostępną rozdzielczość i proporcje obrazu pasujące do miejsca docelowego. Wyższe wymiary mogą zwiększać koszt lub czas przetwarzania, nie naprawiając słabego ruchu ani niedokładnej treści. Najpierw przetestuj praktyczną konfigurację roboczą, a potem potwierdź końcowe ustawienia wyniku dla wybranego modelu.

Używaj tych samych, wyraźnych opisów obiektu i stylu, planuj ujęcia przed generowaniem i nie zmieniaj zbyt wielu zmiennych między żądaniami. Jeśli tożsamość lub wygląd mają podążać za stałym projektem, przejdź na obsługiwane dane wejściowe w postaci obrazu lub referencji multimodalnych. Niezależnie wygenerowane klipy tylko z tekstu mogą różnić się postaciami, obiektami lub scenerią.

Nie. Generatywne modele wideo syntetyzują nowe klipy na podstawie instrukcji. Renderowanie szablonów, składanie napisów i montaż materiałów stockowych to osobne workflow, które można łączyć z wygenerowanymi klipami. Skorzystaj z dokumentacji zadań i modeli PoYo, aby wybrać możliwości generowania pasujące do twojego pipeline.

Wyślij model i obsługiwane dane na /api/generate/submit i zachowaj zwrócony task_id. Odpytaj /api/generate/status/{task_id} lub użyj callback_url, aby otrzymać zdarzenia zakończenia. Trzymaj stan zadania w swojej aplikacji, żeby odświeżenie przeglądarki lub przekroczenie czasu klienta nie sprawiło, że stracisz z oczu trwające żądanie wideo.

Cena wideo może zależeć od generowania, klipu lub sekundy, z poziomami dla czasu trwania, rozdzielczości, jakości i audio. Porównaj rzeczywiste ustawienia i jednostkę rozliczeniową dla każdego modelu. Przy szacowaniu wydatków na gotową produkcję uwzględnij koszt odrzuconych szkiców kreatywnych.

Generowanie wideo może trwać dłużej niż zwykłe żądanie HTTP. Zanim spróbujesz ponownie, sprawdź zapisany status zadania i przejrzyj zwrócony błąd pod kątem nieobsługiwanych ustawień, brakujących danych wejściowych lub problemów z kontem. Nie traktuj przekroczenia czasu klienta jako dowodu niepowodzenia ani nie twórz duplikatów zadań, gdy oryginalne zadanie jeszcze trwa.

Otwórz stronę wybranego modelu, aby zobaczyć aktualną dokumentację API i przykłady, albo przeczytaj /models/{model-id}/llms.txt. Użyj tych pól w swoim kliencie w Python, JavaScript lub HTTP. Trzymaj dane uwierzytelniające na serwerze i oddziel zadania generowania klipów od interfejsu, który pokazuje ich postęp.