API de controle de movimento com IA

Uma API de controle de movimento de IA transfere o movimento de um vídeo de referência para uma imagem de personagem. Ele gera um novo clipe combinando identidade visual e informações de performance. Os controles específicos do modelo determinam como o personagem, a câmera e a cena são tratados.

Os modelos de controle de movimento nesta tarefa usam uma imagem de personagem e um vídeo de origem. Leia o endpoint para campos exatos, formatos aceitos, tamanho e limites de duração. Avisos opcionais ou controles de orientação só devem ser fornecidos quando o modelo os documentar.

Use um assunto primário claramente visível executando a ação pretendida. Prefira enquadramento estável e oclusão limitada e evite cortes não relacionados. Selecione o movimento que se adapta à imagem do personagem e teste um segmento curto antes de enviar uma performance mais longa.

Uma pose inicial compatível, voltada para direção e corte pode reduzir a ambiguidade. Um retrato em close é uma referência pobre para uma ação de corpo inteiro com movimentos complexos das pernas. Alinhe a quantidade de corpo visível e use as configurações de orientação documentadas para o seu modelo.

O suporte e a qualidade dependem do modelo selecionado e dos ativos de origem. Comece com um tema claramente desenhado e uma performance compatível. Teste cuidadosamente a anatomia estilizada, as mãos e os movimentos rápidos, em vez de presumir que o modelo lida com cada tipo de personagem igualmente.

Grandes diferenças de pose, membros ocultos, movimentos rápidos e detalhes pouco claros da fonte podem dificultar a transferência. Use uma imagem de personagem mais nítida, desempenho mais simples e enquadramento compatível. Altere uma entrada de cada vez e compare uma saída curta para identificar o problema.

Não assuma transferência de várias pessoas. O ponto final selecionado pode focar em um assunto principal, e pessoas sobrepostas podem tornar a atribuição de movimento ambígua. Confirme os limites de assunto documentados e comece com uma referência de um único caractere durante o teste.

Transferência de movimento e sincronização de fala são requisitos diferentes. Verifique o comportamento do áudio do modelo e não presuma que uma boca em movimento segue a trilha sonora. Use o Talking Avatar ou um fluxo de trabalho de sincronização labial documentado quando a fala precisa for o objetivo principal.

Envie o modelo e as entradas de vídeo e caracteres documentadas por meio da geração PoYo. Mantenha task_id e, em seguida, pesquise o status ou use um callback_url compatível. Inspecione o clipe concluído quanto à fidelidade de movimento, identidade e corte antes de entregá-lo aos usuários.

Leia a camada selecionada para determinar qual duração será cobrada e se o processamento de entrada e saída será contado. Os modos de qualidade podem ter taxas diferentes. Estime o custo a partir do comprimento de referência e das regras de cobrança documentadas, em vez de tratar cada modelo como um clipe de preço fixo.

Motion Control usa uma performance de vídeo para guiar a imagem de um personagem. Image to Video geralmente começa com uma imagem e um movimento orientado por prompt. Escolha transferência de movimento para um gesto ou dança específica e animação de imagem comum para movimentos de câmera ou ações mais simples.

Teste colheitas representativas, direções de direção, roupas, expressões e velocidades de movimento. Verifique os limites dos arquivos e as unidades de preço e, em seguida, acompanhe o status das tarefas e as falhas no seu aplicativo. A página de modelo e o recurso llms.txt fornecem a estrutura de solicitação atual para integração.