Model pengeditan video universal Wanxiang mendukung input multimodal (teks, gambar, dan video) serta menyediakan lima kemampuan inti: multi-image reference, video repainting, local editing, video extension, dan video outpainting .
Cakupan penerapan
- Model yang didukung berbeda-beda tergantung wilayahnya. Sumber daya diisolasi antar-wilayah. Untuk daftar model yang didukung di setiap wilayah, lihat Konsol Model Studio.
- Saat melakukan panggilan, pastikan model, URL endpoint, dan Kunci API Anda semuanya berasal dari wilayah yang sama. Panggilan lintas-wilayah akan gagal.
Kode contoh dalam topik ini berlaku untuk wilayah Singapura.
Kemampuan inti
Multi-image reference
Pengenalan fungsi: Mendukung hingga 3 gambar referensi, yang dapat mencakup subjek dan latar belakang (misalnya orang, hewan, pakaian, dan pemandangan). Model menggabungkan beberapa gambar untuk menghasilkan konten video yang konsisten.
Parameter:
function: Harus diatur keimage_reference.ref_images_url: Array URL. Anda dapat memasukkan 1 hingga 3 gambar referensi.obj_or_bg: Mengidentifikasi setiap gambar sebagai subjek (obj) atau latar belakang (bg). Panjang array ini harus sama denganref_images_url.
| Prompt input | Gambar referensi input 1 (subjek referensi) | Gambar referensi input 2 (latar belakang referensi) | Video keluaran |
| Dalam video tersebut, seorang gadis berjalan keluar dari kedalaman hutan kuno yang berkabut. Langkahnya ringan, dan kamera menangkap setiap momen anggunnya. Saat ia berhenti dan memandang sekeliling ke hutan yang rimbun, senyum kejutan dan kegembiraan muncul di wajahnya. Momen ini, yang tertangkap dalam permainan cahaya dan bayangan, merekam pertemuannya yang indah dengan alam. | ![]() | ![]() |
- curl
- Python
- Java
Langkah 1: Buat tugas untuk mendapatkan ID tugasLangkah 2: Ambil hasil berdasarkan ID tugasGanti
{task_id} dengan nilai task_id yang dikembalikan oleh panggilan API sebelumnya. task_id berlaku untuk kueri selama 24 jam.Video repainting
Pengenalan fungsi: Mengekstraksi pose dan gerakan subjek, komposisi dan kontur gerak, atau struktur sketsa dari video input. Kemudian menghasilkan video baru dengan fitur dinamis yang sama berdasarkan prompt teks. Anda juga dapat mengganti subjek dalam video asli menggunakan gambar referensi.
Parameter:
-
function: Harus diatur kevideo_repainting. -
video_url: Wajib. URL video input (format MP4, ≤50 MB, ≤5 detik). -
control_condition: Wajib. Menetapkan metode ekstraksi fitur video, yang menentukan fitur mana dari video asli yang dipertahankan dalam video baru.posebodyface: Mengekstraksi ekspresi wajah dan gerakan tubuh (mempertahankan detail ekspresi wajah).posebody: Hanya mengekstraksi gerakan tubuh, tanpa wajah (mengontrol hanya gerakan tubuh).depth: Mengekstraksi komposisi dan kontur gerak (mempertahankan struktur adegan).scribble: Mengekstraksi struktur sketsa (mempertahankan detail tepi sketsa).
-
strength: Opsional. Mengontrol kekuatan ekstraksi fitur. Rentang nilainya [0.0, 1.0]. Nilai default adalah 1.0. Nilai yang lebih besar membuat output lebih mirip video asli, sedangkan nilai yang lebih kecil memberikan kebebasan kreatif lebih besar. -
ref_images_url: Opsional. Berikan URL satu gambar referensi untuk mengganti subjek dalam video input.
| Input prompt | Video input | Video keluaran |
| Video tersebut menampilkan sebuah mobil bergaya steampunk hitam yang dikendarai seorang pria, dihiasi roda gigi dan pipa tembaga. Latar belakangnya adalah pabrik permen berbasis uap dengan elemen retro, menciptakan adegan vintage dan menyenangkan. |
- curl
- Python
- Java
Langkah 1: Buat tugas untuk mendapatkan ID tugasLangkah 2: Ambil hasil berdasarkan ID tugasGanti
{task_id} dengan nilai task_id yang dikembalikan oleh panggilan API sebelumnya. task_id berlaku untuk kueri selama 24 jam.Local editing
Pengenalan fungsi: Melakukan pengeditan detail halus pada area tertentu dalam video. Mendukung penambahan, penghapusan, atau modifikasi elemen, serta penggantian subjek atau latar belakang. Anda dapat mengunggah gambar mask untuk menentukan area pengeditan, dan model akan secara otomatis melacak target serta menggabungkan konten yang dihasilkan.
Parameter:
-
function: Harus diatur kevideo_edit. -
video_url: Wajib. URL video input asli. -
mask_image_url: Opsional. Pilih antara parameter ini danmask_video_url. Kami merekomendasikan menggunakan parameter ini. Anda dapat memasukkan URL gambar mask di mana area putih merepresentasikan bagian yang akan diedit dan area hitam tetap tidak berubah. -
mask_frame_id: Opsional. Digunakan bersamamask_image_urluntuk menentukan frame video mana yang sesuai dengan mask (default adalah frame pertama). -
mask_type: Opsional. Menentukan perilaku area pengeditan:tracking(default): Area pengeditan secara otomatis mengikuti lintasan gerak objek target.fixed: Area pengeditan tetap pada posisi yang tetap.
-
expand_ratio: Opsional. Hanya berlaku ketikamask_typeadalahtracking.- Fungsi: Menetapkan rasio perluasan area mask ke luar. Rentang nilainya [0.0, 1.0], dan nilai default adalah 0.05.
- Deskripsi: Nilai yang lebih kecil membuat mask lebih pas mengikuti target. Nilai yang lebih besar memperluas jangkauan mask.
-
ref_images_url: Opsional. Berikan URL satu gambar referensi untuk mengganti konten di area pengeditan dengan konten dari gambar referensi.
| Masukan prompt | Input Video | Input Mask Image | Video output |
| Video tersebut menampilkan kafe Prancis bergaya Paris di mana seekor singa berjas dengan elegan menyeruput kopi. Ia memegang cangkir kopi di satu tangan, menyesap dengan ekspresi santai. Kafenya didekorasi dengan selera tinggi, dengan nuansa lembut dan pencahayaan hangat yang menerangi area di sekitar singa tersebut. | ![]() Area putih menunjukkan area pengeditan. |
- curl
- Python
- Java
Langkah 1: Buat tugas untuk mendapatkan ID tugasLangkah 2: Ambil hasil berdasarkan ID tugasGanti
{task_id} dengan nilai task_id yang dikembalikan oleh panggilan API sebelumnya. task_id berlaku untuk kueri selama 24 jam.Video extension
Pengenalan fungsi: Memprediksi dan menghasilkan konten berkelanjutan berdasarkan gambar atau klip video input. Mendukung perluasan maju dari "frame pertama/klip pertama" atau perluasan mundur dari "frame terakhir/klip terakhir". Durasi total video yang dihasilkan tetap 5 detik.
Parameter:
-
function: Harus diatur kevideo_extension. -
prompt: Wajib. Menggambarkan konten yang diinginkan untuk diperluas. -
first_clip_url: Opsional. Anda dapat memasukkan URL klip video pertama (≤3 detik). Model akan menghasilkan sisa video berdasarkan klip ini. -
last_clip_url: Opsional. Anda dapat memasukkan URL klip video terakhir (≤3 detik). Model akan menghasilkan bagian sebelumnya dari video berdasarkan klip ini. -
first_frame_url: Opsional. Anda dapat memasukkan URL gambar frame pertama. Video akan diperluas maju dari frame ini. -
last_frame_url: Opsional. Anda dapat memasukkan URL gambar frame terakhir. Video akan diperluas mundur dari frame ini.Catatan: Anda harus memberikan minimal satu dari empat parameter berikut sebagai input: first_clip_url, last_clip_url, first_frame_url, atau last_frame_url.
| Masukan prompt | Klip pertama input (1 detik) | Video output (diperluas menjadi 5 detik) |
| Seekor anjing yang memakai kacamata hitam sedang berselancar papan luncur di jalan, kartun 3D. |
- curl
- Python
- Java
Langkah 1: Buat tugas untuk mendapatkan ID tugasLangkah 2: Ambil hasil berdasarkan ID tugasGanti
{task_id} dengan nilai task_id yang dikembalikan oleh panggilan API sebelumnya. task_id berlaku untuk kueri selama 24 jam.Video outpainting
Pengenalan fungsi: Memperluas konten video ke arah atas, bawah, kiri, dan kanan berdasarkan prompt dan rasio yang ditentukan, sambil mempertahankan koherensi subjek video dan penggabungan latar belakang yang alami.
Parameter:
function: Harus diatur kevideo_outpainting.video_url: Wajib. URL video input asli.top_scale: Opsional. Rasio perluasan ke atas. Rentang nilainya [1.0, 2.0]. Nilai default adalah 1.0 (tidak ada perluasan).bottom_scale: Opsional. Rasio perluasan ke bawah. Rentang nilainya [1.0, 2.0]. Nilai default adalah 1.0.left_scale: Opsional. Rasio perluasan ke kiri. Rentang nilainya [1.0, 2.0]. Nilai default adalah 1.0.right_scale: Opsional. Rasio perluasan ke kanan. Rentang nilainya [1.0, 2.0]. Nilai default adalah 1.0.
Contoh: Mengatur left_scale ke 1.5 berarti sisi kiri frame akan diperluas menjadi 1.5 kali lebar aslinya.
| Masukan prompt | Video Masukan | Video keluaran |
| Seorang wanita elegan dengan penuh semangat memainkan biola, dengan orkestra simfoni lengkap di belakangnya. |
- curl
- Python
- Java
Langkah 1: Buat tugas untuk mendapatkan ID tugasLangkah 2: Ambil hasil berdasarkan ID tugasGanti
{task_id} dengan nilai task_id yang dikembalikan oleh panggilan API sebelumnya. task_id berlaku untuk kueri selama 24 jam.Cara memasukkan gambar dan video
Gambar input
- Jumlah gambar: Anda dapat memberikan jumlah gambar sesuai dengan fitur yang dipilih.
-
Metode input:
- URL publik: Mendukung protokol HTTP atau HTTPS. Contoh: https://xxxx/xxx.png.
Video input
- Jumlah video: Anda dapat memberikan jumlah video sesuai dengan fitur yang dipilih.
-
Metode input:
- URL publik: Mendukung protokol HTTP atau HTTPS. Contoh: https://xxxx/xxx.mp4.
Video output
- Jumlah video: 1.
- Spesifikasi video: Resolusi total tetap 720P, dengan laju frame 30 fps, dalam format MP4 (encoding H.264).
- Masa berlaku URL video: 24 jam.
-
Dimensi video: Berbeda-beda tergantung fitur yang dipilih.
-
Multi-image reference / Local editing:
- Resolusi output tetap 720P.
- Lebar dan tinggi spesifik ditentukan oleh parameter permintaan size.
-
Video repainting / Video extension / Video outpainting:
- Jika resolusi video input ≤ 720P: Output mempertahankan resolusi asli.
- Jika resolusi video input > 720P: Output diskalakan turun ke 720P sambil mempertahankan rasio aspek.
-
Multi-image reference / Local editing:
Penagihan dan pembatasan laju
- Untuk informasi lebih lanjut tentang kuota gratis dan tarif penagihan model, lihat Harga model.
- Untuk informasi lebih lanjut tentang batas laju model, lihat Seri Wanxiang.
-
Deskripsi penagihan:
- Anda tidak dikenai biaya untuk input. Penagihan didasarkan pada durasi dalam detik video yang berhasil dihasilkan.
- Panggilan model yang gagal atau kesalahan pemrosesan tidak dikenai biaya apa pun dan tidak mengurangi kuota gratis pengguna baru.
- Pengeditan video universal juga mendukung rencana penghematan.
Dokumentasi API
Referensi API pengeditan video universal
FAQ
T: Berapa jumlah maksimum gambar yang didukung oleh fitur multi-image reference?
J: Mendukung hingga 3 gambar referensi. Jika Anda memberikan lebih dari 3, hanya 3 gambar pertama yang digunakan sebagai input. Kami merekomendasikan menggunakan latar belakang polos untuk gambar subjek agar subjek lebih menonjol, dan gambar latar belakang yang tidak mengandung subjek apa pun.
T: Kapan sebaiknya saya menonaktifkan penulisan ulang prompt untuk video repainting?
J: Ketika deskripsi teks tidak konsisten dengan konten video input, model mungkin salah memahaminya. Kami merekomendasikan menonaktifkan secara manual penulisan ulang prompt dengan mengatur prompt_extend=false, serta memberikan deskripsi adegan yang jelas dan spesifik dalam prompt untuk meningkatkan konsistensi dan akurasi hasil generasi.
T: Dalam fitur local editing, apa perbedaan antara gambar mask dan video mask?
J: Anda harus memberikan salah satu dari mask_image_url atau mask_video_url. Kami merekomendasikan menggunakan gambar mask. Anda hanya perlu menentukan area pengeditan untuk satu frame, dan sistem akan secara otomatis melacak target.

