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const main = async () => {
const response = await fetch('https://api.ai.cc/v2/video/generations', {
method: 'POST',
headers: {
Authorization: 'Bearer ',
'Content-Type': 'application/json',
},
body: JSON.stringify({
model: 'sber-ai/kandinsky5-distill-t2v',
prompt: 'A DJ on the stand is playing, around a World War II battlefield, lots of explosions, thousands of dancing soldiers, between tanks shooting, barbed wire fences, lots of smoke and fire, black and white old video: hyper realistic, photorealistic, photography, super detailed, very sharp, on a very white background',
}),
}).then((res) => res.json());
console.log('Generation:', response);
};
main()
import requests
def main():
url = "https://api.ai.cc/v2/video/generations"
payload = {
"model": "sber-ai/kandinsky5-distill-t2v",
"prompt": "A DJ on the stand is playing, around a World War II battlefield, lots of explosions, thousands of dancing soldiers, between tanks shooting, barbed wire fences, lots of smoke and fire, black and white old video: hyper realistic, photorealistic, photography, super detailed, very sharp, on a very white background"
}
headers = {"Authorization": "Bearer ", "Content-Type": "application/json"}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print("Generation:", response.json())
if __name__ == "__main__":
main()
Produktdetails
✨ Kandinsky 5 Distill API: Leichtgewichtige und blitzschnelle Text-zu-Video-Konvertierung
Kandinsky 5 Distill ist eine fortschrittliche, optimierte Weiterentwicklung des leistungsstarken Text-zu-Video-Diffusionsmodells Kandinsky 5. Es wurde für beispiellose Geschwindigkeit und Effizienz entwickelt und bietet deutliche Verbesserungen. beschleunigt die Videogenerierung Ohne Kompromisse bei der künstlerischen Qualität einzugehen. Das macht es zur perfekten Wahl für schnelles Prototyping, kreatives Experimentieren und die Erstellung wirkungsvoller Inhalte, die schnelle Vorschauen und iterative Arbeitsabläufe erfordern. Erleben Sie hochwertige Videoausgaben in bemerkenswerter Geschwindigkeit und gestalten Sie Ihren kreativen Prozess agiler und produktiver.
⚙️ Technische Spezifikationen
- Modelltyp: Latentes Diffusionsmodell unter Verwendung einer Diffusionstransformator-Architektur (DiT).
- Texteinbettungen: Nutzt Qwen2.5-VL und CLIP für eine robuste semantische Konditionierung, um sicherzustellen, dass Ihre Eingabeaufforderungen gründlich verstanden werden.
- Videocodierung: Nutzt den HunyuanVideo 3D Variational Autoencoder (VAE), um Videos effizient in einen latenten Raum zu komprimieren.
- Optimierung: Der Destillationsprozess signifikant reduziert den Rechenaufwandwas zu deutlich kürzeren Inferenzzeiten führt.
- Eingang: Akzeptiert intuitive Texteingaben in natürlicher Sprache.
- Ausgabe: Erzeugt qualitativ hochwertige Videos mit individuell anpassbarer Länge, typischerweise zwischen 5 und 10 Sekunden.
⚡ Leistungsbenchmarks
- Inferenzgeschwindigkeit: Erreicht ein erhebliche Beschleunigung im Vergleich zum ursprünglichen Kandinsky 5, wodurch es sich ideal für Echtzeit-Vorschauen und interaktive Anwendungen eignet.
- Qualität: Gewährleistet eine hohe wahrnehmbare Qualität und liefert feine Details sowie einen kohärenten zeitlichen Ablauf über alle generierten Videobilder hinweg.
- Ressourceneffizienz: Es zeichnet sich durch einen geringeren GPU-Speicherverbrauch aus und ermöglicht so den Einsatz auf gängigen GPUs für schnelle und unkomplizierte Videogenerierungsaufgaben.
✅ Hauptmerkmale
- Geschwindigkeitsoptimierte Stromerzeugung: Entwickelt von Grund auf für eine schnellere Videosynthese ohne signifikanten Qualitätsverlust.
- Hochwertige Ergebnisse: Behält die visuelle und semantische Fülle des vollständigen Kandinsky 5-Modells bei und garantiert so atemberaubende Ergebnisse.
- Benutzerfreundlich: Unterstützt Eingaben in natürlicher Sprache und ermöglicht so schnelle Iterationen und die nahtlose Integration in kreative Arbeitsabläufe.
- Open-Source-freundlich: Basierend auf offenen Diffusionsarchitekturen, die Forschung, Anpassung und Beiträge der Gemeinschaft fördern.
- Integrierte Textaufbereitung: Verfügt über ausgefeilte Mechanismen zur gegenseitigen Aufmerksamkeit, die gewährleisten, dass Texteingabeaufforderungen einen starken und präzisen Einfluss auf die generierten Videoinhalte haben.
💰 Kandinsky 5 Distill API-Preisgestaltung
Erleben Sie modernste Text-zu-Video-Erstellung zu einem erschwinglichen Preis: 0,105 US-Dollar pro Sekunde generiertes Video.
💡 Vielseitige Anwendungsfälle
- Schnelles Prototyping: Visualisieren Sie Storyboards, Konzeptideen und Designentwürfe in beispielloser Geschwindigkeit.
- Inhaltsvorschau: Erstellen Sie im Handumdrehen Entwürfe für Social-Media-Kampagnen, Werbegrafiken oder Musikvideo-Ausschnitte.
- Kreativer Sandkasten: Experimentieren Sie frei mit verschiedenen künstlerischen Stilen und fortschrittlichen Techniken der Prompt-Engineering, um neue kreative Wege zu erschließen.
- Lehrvorführungen: Präsentieren Sie die dynamischen Fähigkeiten der Text-zu-Video-KI in Echtzeit- oder nahezu Echtzeit-Umgebungen für Bildungs- oder Demonstrationszwecke.
- Anwendungsintegration: Funktionen innerhalb von Anwendungen, die ein sofortiges Feedback zur Videogenerierung und eine schnelle Erstellung visueller Inhalte erfordern, lassen sich nahtlos mit Strom versorgen.
💻 Beispiel für Generierungscode
Hier ein Beispiel für die Interaktion mit der Kandinsky 5 Distill API zur Videogenerierung:
import requests API_URL = "YOUR_API_ENDPOINT/sber-ai/kandinsky5-distill-t2v" # Durch den tatsächlichen Endpunkt ersetzen headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"} # Durch Ihren tatsächlichen API-Schlüssel ersetzen payload = { "prompt": "Eine futuristische Stadt im Sonnenuntergang, fliegende Autos, Neonlichter, hochdetailliert, filmisch", "duration": 7, # Ein 7-Sekunden-Video generieren "resolution": "512x512" # Videoauflösung angeben } response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload) response.raise_for_status() # Bei HTTP-Fehlern eine Ausnahme auslösen video_generation_id = response.json()["id"] print(f"Videogenerierung mit ID: {video_generation_id} gestartet") 🎬 Beispiel für Ausgabecode
Nachdem Sie die Generierung gestartet haben, können Sie die Ausgabe (z. B. die Video-URL) mit folgendem Code abrufen:
import requests import time API_URL_FETCH = "YOUR_API_ENDPOINT/video_generations/{video_generation_id}" # Durch den tatsächlichen Endpunkt ersetzen headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"} # Angenommen, video_generation_id wurde aus dem obigen Generierungsbeispiel erhalten # Zur Veranschaulichung verwenden wir einen Platzhalter, falls nicht # video_generation_id = "your_actual_generation_id_here" status = "pending" while status == "pending": response = requests.get(API_URL_FETCH.format(video_generation_id=video_generation_id), headers=headers) response.raise_for_status() result = response.json() status = result.get("status") if status == "completed": video_url = result.get("output_url") print(f"Video erfolgreich generiert: {video_url}") elif status == "failed": print(f"Videogenerierung fehlgeschlagen: {result.get('error')}") break else: print(f"Videostatus: {status}. Warten...") time.sleep(10) # 10 Sekunden warten, bevor erneut geprüft wird ⚖️ Vergleich mit anderen Modellen
Kandinsky 5 Distills einzigartige Position in der Text-zu-Video-Landschaft verstehen:
- vs. Kandinsky 5 Standard: Distill bietet deutlich schnellere GenerationszeitenDadurch eignet es sich hervorragend für schnelle Iterationen und Vorschauen. Während das ursprüngliche Kandinsky 5 bei hochkomplexen Generationen möglicherweise etwas mehr Nuancen bietet, liefert Distill für die überwiegende Mehrheit der praktischen Anwendungen eine exzellente Qualität.
- vs. Stabile Diffusions-Videomodelle: Kandinsky 5 Distill bietet spezialisierte Text-zu-Video-Funktionen mit einer optimierten, transformatorbasierten Architektur und erzeugt häufig Videos, die semantisch genauer und zeitlich kohärenterVarianten der stabilen Diffusion sind oft vielseitiger einsetzbar, können aber langsamer sein oder eine geringere zeitliche Konsistenz in den Videoausgaben aufweisen.
- vs. Bild Video: Kandinsky 5 Destillieren priorisiert Geschwindigkeit und Zugänglichkeit, die auf offenen Architekturen basieren. Im Gegensatz dazu ist Imagen Video ein proprietäres Modell, das auf ultrahohe Qualität ausgerichtet ist, typischerweise mit höheren Rechenkosten und eingeschränktem Zugriff.
🔗 API-Integration
Die Kandinsky 5 Distill API ist über die KI/ML-API leicht zugänglich. Eine umfassende Dokumentation zur Integration ist verfügbar. Hier verfügbarDie
❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)
- F: Was ist Kandinsky 5 Distill und worin besteht sein Hauptnutzen?
A: Kandinsky 5 Distill ist ein optimiertes, ressourcenschonendes Text-zu-Video-Konvertierungsmodell. Sein Hauptvorteil liegt in der deutlich schnelleren Videogenerierung bei gleichzeitig hoher visueller Qualität – ideal für schnelles Prototyping und iterative kreative Arbeitsabläufe.
- F: Wie schneidet Kandinsky 5 Distill hinsichtlich Geschwindigkeit und Qualität im Vergleich zum Original Kandinsky 5 ab?
A: Distill erzielt im Vergleich zum Original eine deutliche Beschleunigung bei Echtzeit-Vorschauen und ist dadurch wesentlich schneller. Die hohe wahrgenommene Qualität mit feinen Details bleibt erhalten und eignet sich für die meisten praktischen Anwendungen. Die Vollversion bietet jedoch in extrem komplexen Szenarien möglicherweise etwas mehr Nuancen.
- F: Was sind einige typische Anwendungsfälle für Kandinsky 5 Distill?
A: Es eignet sich hervorragend für schnelles Prototyping (Storyboards, Konzepte), Inhaltsvorschauen (soziale Medien, Anzeigen), kreatives Experimentieren, Demonstrationen für Bildungszwecke und die Integration in Anwendungen, die schnelles Feedback zur Videogenerierung erfordern.
- F: Welche Eingabe- und Ausgabetypen gibt es für die Kandinsky 5 Distill API?
A: Die API nimmt Texteingaben in natürlicher Sprache entgegen und generiert daraus qualitativ hochwertige Videos mit anpassbarer Länge (z. B. 5-10 Sekunden).
- F: Ist Kandinsky 5 Distill ressourceneffizient?
A: Ja, es ist äußerst ressourceneffizient mit geringem GPU-Speicherverbrauch, sodass es auch auf gängigen GPUs für schnelle Videogenerierungsaufgaben eingesetzt werden kann.
KI-Spielplatz
