Mochi 1 er Genmos tekst-til-video-model til at omdanne en skriftlig scenebeskrivelse til levende billeder. Producenten lægger vægt på bevægelse og promptoverholdelse med et visuelt fokus på fotorealistisk indhold. Brug en konkret optagelsesbeskrivelse til at beskrive det motiv, de omgivelser og den handling, der skal være synlig i den færdige sekvens.
Skriv handlingen som noget, seeren kan følge. En hånd, der løfter en citron fra en skål, en cykel, der passerer en solbelyst mur, eller en fugl, der lander på en gren, giver hver en tydelig hændelse med en åbnings- og afslutningstilstand. Angiv, hvilket motiv der bærer scenen, hvad der ændrer sig under optagelsen, og hvilken detalje der skal forblive læsbar, mens den bevæger sig.
Vælg synsvinklen og omgivelserne til at understøtte handlingen. En nær visning kan fremhæve fingre, der rører ved et objekt, mens en bredere visning kan fastlægge forholdet mellem en person og en lokation. Medtag materiale-, belysnings- og baggrundsdetaljer, når de påvirker det synlige resultat. Hold beskrivelsen fokuseret nok til, at den vigtige bevægelse ikke konkurrerer med flere uvedkommende hændelser.
Producentens offentliggjorte Mochi 1-udgivelse dokumenterer native videogenerering i 480p og beskriver et fotorealistisk fokus. Planlæg en scene, hvis afgørende detaljer forbliver læsbare ved den skala. Fine mønstre, små fjerne ansigter og præcis tekst kræver særskilt undersøgelse i det faktiske output; en overbevisende samlet scene fastslår ikke, at hver lille egenskab overlever bevægelse.
Genmo identificerer vridning eller forvrængning som et muligt problem ved ekstreme bevægelser og bemærker, at udgivelsen er mindre egnet til animerede stilarter. Undersøg motivet gennem hele sekvensen ved en opgave med meget handling, især hvor det drejer, skifter retning eller passerer bag et andet objekt. Vælg det klip, hvis synlige bevægelse bedst matcher den tilsigtede hændelse, og målret derefter en konkret deformation i den næste kreative revision.
Producentens referenceimplementering stiller indstillinger som seed, antal frames, inferenstrin og guidance til rådighed sammen med prompten. De beskriver referencemodellens arbejdsgang; indstillingerne i en bestemt hostet metode angives sammen med den metode. Gem de faktisk anvendte indstillinger sammen med det resulterende klip, så en sammenligning ikke afhænger af en antaget standard eller en parameter fra en anden implementering.
Brug de færdige optagelser som konceptoptagelse, realistisk sceneelement eller kildeklip til videre redigering. Se hele sekvensen igennem for rækkefølgen og afslutningen af den ønskede handling, motivets kontinuitet og slutvisningens anvendelighed. Et stærkt åbningsbillede er kun én del af en brugbar levende optagelse.
Bevar den faktiske video og dens skriftlige opgavebeskrivelse. Identificér, om problemet er scenebeskrivelsen, en skjult motivdetalje, en brat handling eller et uegnet billedudsnit, når resultatet ikke opfylder målet. Ret den relevante del af prompten med bevarelse af det vellykkede motiv og de vellykkede omgivelser. Sammenlign revisionen mod det samme synlige mål, og brug hele klippet frem for et miniaturebillede til at afgøre, om det tjener den tilsigtede redigering.
", "aboutText": "Mochi 1 er Genmos tekst-til-video-model til at omdanne en skriftlig scenebeskrivelse til levende billeder. Producenten lægger vægt på bevægelse og promptoverholdelse med et visuelt fokus på fotorealistisk indhold. Brug en konkret optagelsesbeskrivelse til at beskrive det motiv, de omgivelser og den handling, der skal være synlig i den færdige sekvens.\n\nSkriv handlingen som noget, seeren kan følge. En hånd, der løfter en citron fra en skål, en cykel, der passerer en solbelyst mur, eller en fugl, der lander på en gren, giver hver en tydelig hændelse med en åbnings- og afslutningstilstand. Angiv, hvilket motiv der bærer scenen, hvad der ændrer sig under optagelsen, og hvilken detalje der skal forblive læsbar, mens den bevæger sig.\n\nVælg synsvinklen og omgivelserne til at understøtte handlingen. En nær visning kan fremhæve fingre, der rører ved et objekt, mens en bredere visning kan fastlægge forholdet mellem en person og en lokation. Medtag materiale-, belysnings- og baggrundsdetaljer, når de påvirker det synlige resultat. Hold beskrivelsen fokuseret nok til, at den vigtige bevægelse ikke konkurrerer med flere uvedkommende hændelser.\n\nProducentens offentliggjorte Mochi 1-udgivelse dokumenterer native videogenerering i 480p og beskriver et fotorealistisk fokus. Planlæg en scene, hvis afgørende detaljer forbliver læsbare ved den skala. Fine mønstre, små fjerne ansigter og præcis tekst kræver særskilt undersøgelse i det faktiske output; en overbevisende samlet scene fastslår ikke, at hver lille egenskab overlever bevægelse.\n\nGenmo identificerer vridning eller forvrængning som et muligt problem ved ekstreme bevægelser og bemærker, at udgivelsen er mindre egnet til animerede stilarter. Undersøg motivet gennem hele sekvensen ved en opgave med meget handling, især hvor det drejer, skifter retning eller passerer bag et andet objekt. Vælg det klip, hvis synlige bevægelse bedst matcher den tilsigtede hændelse, og målret derefter en konkret deformation i den næste kreative revision.\n\nProducentens referenceimplementering stiller indstillinger som seed, antal frames, inferenstrin og guidance til rådighed sammen med prompten. De beskriver referencemodellens arbejdsgang; indstillingerne i en bestemt hostet metode angives sammen med den metode. Gem de faktisk anvendte indstillinger sammen med det resulterende klip, så en sammenligning ikke afhænger af en antaget standard eller en parameter fra en anden implementering.\n\nBrug de færdige optagelser som konceptoptagelse, realistisk sceneelement eller kildeklip til videre redigering. Se hele sekvensen igennem for rækkefølgen og afslutningen af den ønskede handling, motivets kontinuitet og slutvisningens anvendelighed. Et stærkt åbningsbillede er kun én del af en brugbar levende optagelse.\n\nBevar den faktiske video og dens skriftlige opgavebeskrivelse. Identificér, om problemet er scenebeskrivelsen, en skjult motivdetalje, en brat handling eller et uegnet billedudsnit, når resultatet ikke opfylder målet. Ret den relevante del af prompten med bevarelse af det vellykkede motiv og de vellykkede omgivelser. Sammenlign revisionen mod det samme synlige mål, og brug hele klippet frem for et miniaturebillede til at afgøre, om det tjener den tilsigtede redigering.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "8345403e38cd391117254f8289b5c94a1dec399bf38dd5c68b14241467f86283", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "da", "methods": [ { "html": "genmo-mochi-v1Mochi 1 er Genmos tekst-til-video-model med fokus på realistiske billeder, synlig bevægelse og overholdelse af en sceneprompt. Forbered en konkret optagelsesbeskrivelse, og undersøg den færdige sekvens for handling, billedudsnit og tidsmæssig konsistens.
Denne beskrivelse dækker modellens funktioner. Tilgængelige input, output og indstillinger i Ailoot står nedenfor for den valgte metode.
Mochi 1 er Genmos tekst-til-video-model til at omdanne en skriftlig scenebeskrivelse til levende billeder. Producenten lægger vægt på bevægelse og promptoverholdelse med et visuelt fokus på fotorealistisk indhold. Brug en konkret optagelsesbeskrivelse til at beskrive det motiv, de omgivelser og den handling, der skal være synlig i den færdige sekvens.
Skriv handlingen som noget, seeren kan følge. En hånd, der løfter en citron fra en skål, en cykel, der passerer en solbelyst mur, eller en fugl, der lander på en gren, giver hver en tydelig hændelse med en åbnings- og afslutningstilstand. Angiv, hvilket motiv der bærer scenen, hvad der ændrer sig under optagelsen, og hvilken detalje der skal forblive læsbar, mens den bevæger sig.
Vælg synsvinklen og omgivelserne til at understøtte handlingen. En nær visning kan fremhæve fingre, der rører ved et objekt, mens en bredere visning kan fastlægge forholdet mellem en person og en lokation. Medtag materiale-, belysnings- og baggrundsdetaljer, når de påvirker det synlige resultat. Hold beskrivelsen fokuseret nok til, at den vigtige bevægelse ikke konkurrerer med flere uvedkommende hændelser.
Producentens offentliggjorte Mochi 1-udgivelse dokumenterer native videogenerering i 480p og beskriver et fotorealistisk fokus. Planlæg en scene, hvis afgørende detaljer forbliver læsbare ved den skala. Fine mønstre, små fjerne ansigter og præcis tekst kræver særskilt undersøgelse i det faktiske output; en overbevisende samlet scene fastslår ikke, at hver lille egenskab overlever bevægelse.
Genmo identificerer vridning eller forvrængning som et muligt problem ved ekstreme bevægelser og bemærker, at udgivelsen er mindre egnet til animerede stilarter. Undersøg motivet gennem hele sekvensen ved en opgave med meget handling, især hvor det drejer, skifter retning eller passerer bag et andet objekt. Vælg det klip, hvis synlige bevægelse bedst matcher den tilsigtede hændelse, og målret derefter en konkret deformation i den næste kreative revision.
Producentens referenceimplementering stiller indstillinger som seed, antal frames, inferenstrin og guidance til rådighed sammen med prompten. De beskriver referencemodellens arbejdsgang; indstillingerne i en bestemt hostet metode angives sammen med den metode. Gem de faktisk anvendte indstillinger sammen med det resulterende klip, så en sammenligning ikke afhænger af en antaget standard eller en parameter fra en anden implementering.
Brug de færdige optagelser som konceptoptagelse, realistisk sceneelement eller kildeklip til videre redigering. Se hele sekvensen igennem for rækkefølgen og afslutningen af den ønskede handling, motivets kontinuitet og slutvisningens anvendelighed. Et stærkt åbningsbillede er kun én del af en brugbar levende optagelse.
Bevar den faktiske video og dens skriftlige opgavebeskrivelse. Identificér, om problemet er scenebeskrivelsen, en skjult motivdetalje, en brat handling eller et uegnet billedudsnit, når resultatet ikke opfylder målet. Ret den relevante del af prompten med bevarelse af det vellykkede motiv og de vellykkede omgivelser. Sammenlign revisionen mod det samme synlige mål, og brug hele klippet frem for et miniaturebillede til at afgøre, om det tjener den tilsigtede redigering.
POST /v1/videostextvideo| Felt | Type | Krav | Værdier og grænser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser genmo-mochi-v1 Betingelser: Brug den præcise Ailoot-modelvælger. | Standard— |
Feltprompt | Typestring | KravPåkrævet | Værdier og grænser Betingelser: Beskriv scenen og bevægelsen. | Standard— |
| Parameter | Kontrakt |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontraktapplication/json |
Parameterrequired | Kontraktmodel, prompt |
Parameteroptional | Kontrakt |
Parametermaterial_types | Kontrakttext |
Parameterconditions | KontraktBrug den præcise Ailoot-modelvælger., Beskriv scenen og bevægelsen. |
Metodealiaser: /v1/videos/generations
Livscyklus: submit_once_poll_original
GET /v1/videos/{request_id}
GET /v1/videos/generations/{request_id}
GET /v1/videos/{request_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
De viste satser bruges til at anslå omkostningen før genereringen. Det endelige beløb beregnes ud fra den registrerede omkostning for den oprindelige generering. Den målte varighed af outputtet og de anslåede mængder er ikke den endelige fakturerbare mængde.
Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.
Knyt hver omkostning til de viste betingelser. Brug én takst for hver gruppe af alternative konfigurationer.
| Konfiguration | Takstplan | Forventet mængde | Afregnet mængde | Beløb |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser for tokens | TakstplanGrundtakst | Forventet mængde— | Afregnet mængde— | Beløb Input · Inputtokens · Estimat kun til sammenligning — / 1K tokens Output · Outputtokens · Estimat kun til sammenligning — / 1K tokens Input · Cachelæsning · Estimat kun til sammenligning — / 1K tokens Input · Cacheskrivning · Estimat kun til sammenligning — / 1K tokens Input · Cacheskrivning, 1 time · Estimat kun til sammenligning — / 1K tokens |
| KonfigurationPr. forespørgsel | Takstplan— | Forventet mængde— | Afregnet mængdeén forespørgsel | Beløb Input · Estimat kun til sammenligning $1 pr. anmodning |
| KonfigurationAnslået genereringsomkostning | Takstplan— | Forventet mængdeestimat for én generering | Afregnet mængde— | Beløb Output · Anslået genereringsomkostning · Estimat kun til sammenligning $1 estimat før generering Dette estimat er hverken et ekstra gebyr eller en fast pris for den færdige generering. |
Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. Sådan fungerer reservation og afregning →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\ncat > request.json <<'JSON'\n{\n "model": "genmo-mochi-v1",\n "prompt": "A cat is walking on grass."\n}\nJSON\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/videos \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Create once; retain id, polling_url, original task identifiers and every header.\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_STATUS'\nimport json,os,subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urljoin,urlsplit\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nu=urljoin("https://api.ailoot.ai",r["polling_url"])\np=urlsplit(u)\nif p.scheme!="https" or p.netloc!="api.ailoot.ai" or p.username or p.password:\n raise SystemExit("Unexpected returned polling URL; preserve the response")\nsubprocess.run(["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",u,"-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"],"-D","status-headers.txt","-o","status.json"],check=True)\n# Read this same original polling_url again while pending.\n# Preserve unknown/result_pending_check; do not repeat creation.\nPY_STATUS\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_ASSETS'\nimport json,os,subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urljoin,urlsplit\nr=json.loads(Path("status.json").read_text())\nroles={}\ndef visit(v,path=""):\n if isinstance(v,dict):\n for k,x in v.items(): visit(x,path+"/"+k)\n elif isinstance(v,list):\n for i,x in enumerate(v): visit(x,path+"/"+str(i))\n elif isinstance(v,str):\n u=urljoin("https://api.ailoot.ai",v); p=urlsplit(u)\n if p.scheme=="https" and p.netloc=="api.ailoot.ai" and not p.username and not p.password and p.path.startswith("/v1/media/assets/") and p.path.endswith("/content"):\n roles.setdefault(u,[]).append(path)\nvisit(r)\nif not roles: raise SystemExit("No completed owned assets; retain the original status")\nmanifest=[]\nfor i,(u,paths) in enumerate(roles.items()):\n target=Path(f"asset-{i}.bin")\n subprocess.run(["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",u,"-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"],"-o",str(target)],check=True)\n raw=target.read_bytes()\n if not raw: raise SystemExit("Empty asset; retain original status and metadata")\n ext="glb" if raw[:4]==b"glTF" else "png" if raw[:8]==b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n" else "jpg" if raw[:3]==b"\\xff\\xd8\\xff" else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "mp4" if raw[4:8]==b"ftyp" else "bin"\n name=f"asset-{i}.{ext}"\n if target.name!=name: target.rename(name)\n manifest.append({"file":name,"response_paths":paths,"bytes":len(raw)})\nPath("asset-manifest.json").write_text(json.dumps(manifest,indent=2))\nprint("Saved",len(manifest),"unique owned assets; every response role retained")\nPY_ASSETS\nGET /v1/videos/{request_id}GET /v1/videos/generations/{request_id}GET /v1/videos/{request_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}Gem hver færdig video eller returneret fil; hent hver faktisk returneret fil-URL.
Behold hele svaret og alle headere, de oprindelige identifikatorer, hvert faktisk output og alle felter til forbrug og afregning. Gem hvert entydigt aktiv, du ejer, og behold alle roller, der henviser til det.
Behold det returnerede offentlige opgave- eller operations-id og alle headere. Læs kun den oprindelige opgave; unknown eller result_pending_check giver ikke tilladelse til en ny oprettelse.
| Felt | Type |
|---|---|
Feltid | Typestring |
Feltpolling_url | Typestring |
Feltprovider_task_id | Typestring |
Felttask_id | Typestring |
Feltstatus | Typestring |
Feltvideo_url | Typestring |
Ailoot Ultra genmo-mochi-v1
/v1/videos/generations