



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()

Подробная информация о товаре
✨ Kandinsky 5 Distill API: Легковесный и молниеносно быстрый API для преобразования текста в видео.
Kandinsky 5 Distill — это усовершенствованная, оптимизированная версия мощной модели распространения контента Kandinsky 5, преобразующей текст в видео. Разработанная для беспрецедентной скорости и эффективности, она значительно... ускоряет создание видео без ущерба для художественного качества. Это делает его идеальным выбором для быстрого прототипирования, творческих исследований и создания впечатляющего контента, требующего быстрого предварительного просмотра и итеративных рабочих процессов. Наслаждайтесь высококачественными видеофайлами с невероятной скоростью, что делает ваш творческий процесс более гибким и продуктивным.
⚙️ Технические характеристики
- Тип модели: Модель скрытой диффузии с использованием архитектуры диффузионного трансформатора (DiT).
- Встраивание текста: Использует Qwen2.5-VL и CLIP для надежного семантического обусловливания, гарантируя глубокое понимание ваших подсказок.
- Видеокодирование: Использует вариационный автокодировщик HunyuanVideo 3D (VAE) для эффективного сжатия видео в латентное пространство.
- Оптимизация: Процесс дистилляции значительно снижает вычислительные затратычто приводит к значительному сокращению времени выполнения вычислений.
- Вход: Принимает интуитивно понятные текстовые подсказки на естественном языке.
- Выход: Создает высококачественные видеоролики с настраиваемой продолжительностью, обычно от 5 до 10 секунд.
⚡ Показатели производительности
- Скорость вывода: Достигает существенное ускорение По сравнению с оригинальной «Кандинским 5», она идеально подходит для предварительного просмотра в реальном времени и интерактивных приложений.
- Качество: Обеспечивает высокое качество восприятия, передавая мельчайшие детали и согласованную временную последовательность во всех сгенерированных видеокадрах.
- Ресурсоэффективность: Обладает более низким потреблением памяти графического процессора, что позволяет использовать его на видеокартах среднего ценового сегмента для быстрого и удобного создания видеоконтента.
✅ Основные характеристики
- Генерация с оптимизированной скоростью: Разработан с нуля для более быстрой обработки видео без существенной потери качества.
- Высококачественные результаты: Сохраняет визуальную и смысловую насыщенность, сравнимую с полной моделью Кандинского № 5, обеспечивая потрясающие результаты.
- Удобный: Поддерживает ввод данных на естественном языке, что позволяет быстро вносить изменения и беспрепятственно интегрировать систему в творческие рабочие процессы.
- Дружелюбен к открытому исходному коду: Создан на основе открытых архитектур распространения, способствующих исследованиям, персонализации и вкладу сообщества.
- Встроенная обработка текста: Включает в себя механизмы глубокого перекрестного внимания, гарантирующие, что текстовые подсказки оказывают сильное и точное влияние на генерируемый видеоконтент.
💰 Цены на API дистиллята Кандинского 5
Оцените преимущества передовой технологии преобразования текста в видео по доступной цене: 0,105 доллара в секунду сгенерированного видео.
💡 Разнообразные варианты использования
- Быстрое прототипирование: Быстро визуализируйте раскадровки, концептуальные идеи и эскизы дизайна с беспрецедентной скоростью.
- Предварительный просмотр контента: Быстро создавайте черновики для кампаний в социальных сетях, рекламных материалов или фрагментов музыкальных видеоклипов.
- Творческая песочница: Свободно экспериментируйте с разнообразными художественными стилями и передовыми методами проектирования, чтобы открыть новые творческие возможности.
- Образовательные демонстрации: Продемонстрируйте динамические возможности искусственного интеллекта для преобразования текста в видео в режиме реального или почти реального времени в образовательных или демонстрационных целях.
- Интеграция приложений: Обеспечьте бесперебойную работу функций в приложениях, требующих мгновенной обратной связи при генерации видео и быстрого создания визуального контента.
💻 Пример кода генерации
Вот пример того, как взаимодействовать с API Kandinsky 5 Distill для генерации видео:
import requests API_URL = "YOUR_API_ENDPOINT/sber-ai/kandinsky5-distill-t2v" # Замените на фактическую конечную точку headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"} # Замените на ваш фактический ключ API payload = { "prompt": "Футуристический город на закате, летающие автомобили, неоновые огни, высокая детализация, кинематографичность", "duration": 7, # Сгенерировать 7-секундное видео "resolution": "512x512" # Укажите разрешение видео } response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload) response.raise_for_status() # Вызвать исключение для HTTP-ошибок video_generation_id = response.json()["id"] print(f"Генерация видео инициирована с ID: {video_generation_id}") 🎬 Пример выходного кода
После запуска генерации вы можете получить результат (например, URL-адрес видео), используя следующий код:
import requests import time API_URL_FETCH = "YOUR_API_ENDPOINT/video_generations/{video_generation_id}" # Заменить на фактическую конечную точку headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"} # Предполагается, что video_generation_id был получен из приведенного выше примера генерации # Для демонстрации, если это не так # 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"Видео успешно сгенерировано: {video_url}") elif status == "failed": print(f"Сбой генерации видео: {result.get('error')}") break else: print(f"Статус видео: {status}. Ожидание...") time.sleep(10) # Подождать 10 секунд перед повторной проверкой ⚖️ Сравнение с другими моделями
Понимание уникального положения Kandinsky 5 Distill на рынке преобразования текста в видео:
- против Кандинского 5 Стандарт: Distill предлагает значительно более быстрое время генерацииЭто делает его превосходным инструментом для быстрой итерации и предварительного просмотра. Хотя оригинальный Kandinsky 5 может обеспечить несколько более глубокие нюансы при создании сложных генераций, Distill сохраняет отличное качество для подавляющего большинства практических применений.
- против моделей стабильного диффузионного видео: Kandinsky 5 Distill предоставляет специализированные возможности преобразования текста в видео с помощью оптимизированной архитектуры на основе трансформеров, часто создавая видеоролики, которые более семантически точные и временные согласованныеВарианты стабильной диффузии часто имеют более широкое применение, но могут быть медленнее или демонстрировать меньшую временную стабильность видеосигнала.
- против видеоизображения: Кандинский 5 Дистиллятор отдает приоритет скорость и доступностьImagen Video, построенная на открытых архитектурах, в отличие от них, представляет собой проприетарную модель, ориентированную на сверхвысокое качество, как правило, с более высокими вычислительными затратами и ограниченным доступом.
🔗 Интеграция API
API Kandinsky 5 Distill легко доступен через API для ИИ/машинного обучения. Подробная документация по интеграции имеется. доступно здесь.
❓ Часто задаваемые вопросы (FAQ)
- В: Что такое дистиллят Кандинского 5 и в чем его основное преимущество?
A: Kandinsky 5 Distill — это оптимизированная, облегченная модель распространения текста в видео. Ее главное преимущество — значительно более высокая скорость генерации видео при сохранении высокого визуального качества, что идеально подходит для быстрого прототипирования и итеративных творческих рабочих процессов.
- В: Чем Kandinsky 5 Distill отличается по скорости и качеству от оригинального Kandinsky 5?
A: Distill обеспечивает существенное ускорение предварительного просмотра в реальном времени по сравнению с оригиналом, что делает его намного быстрее. Он сохраняет высокое качество восприятия с мелкими деталями, подходящее для большинства практических приложений, хотя полная версия может предложить немного больше нюансов в чрезвычайно сложных сценариях.
- В: Каковы типичные варианты использования дистиллята Kandinsky 5?
A: Он отлично подходит для быстрого прототипирования (раскадровки, концепции), предварительного просмотра контента (социальные сети, реклама), творческой песочницы, образовательных демонстраций и интеграции в приложения, требующие быстрой обратной связи при создании видео.
- В: Какие типы входных и выходных данных использует API Kandinsky 5 Distill?
A: API принимает на вход текстовые подсказки на естественном языке и выдает высококачественные сгенерированные видеоролики с настраиваемой продолжительностью (например, 5-10 секунд).
- В: Является ли проект «Кандинский 5 дистиллятов» ресурсоэффективным?
А: Да, он очень ресурсоэффективен и потребляет меньше памяти графического процессора, что позволяет использовать его на распространенных графических процессорах для быстрых задач генерации видео.
Игровая площадка для ИИ



Авторизоваться