Mochi 1 ist Genmos Text-zu-Video-Modell zur Umwandlung einer schriftlichen Szenenbeschreibung in bewegte Bilder. Der Hersteller betont Bewegung und Promptbefolgung mit einem visuellen Schwerpunkt auf fotorealistischen Inhalten. Beschreiben Sie mit einem konkreten Aufnahmeauftrag das Motiv, die Umgebung und die Handlung, die in der fertigen Sequenz sichtbar sein sollen.
Formulieren Sie die Handlung als ein für den Betrachter nachvollziehbares Geschehen. Eine Hand, die eine Zitrone aus einer Schüssel hebt, ein Fahrrad, das an einer sonnenbeschienenen Wand vorbeifährt, oder ein Vogel, der auf einem Ast landet, liefern jeweils ein klares Ereignis mit Anfangs- und Endzustand. Bestimmen Sie das tragende Motiv der Szene, die Veränderung während der Aufnahme und das Detail, das in der Bewegung erkennbar bleiben soll.
Wählen Sie Blickwinkel und Umgebung zur Unterstützung dieser Handlung. Eine Nahansicht kann Finger beim Berühren eines Objekts betonen, während eine weitere Ansicht die Beziehung zwischen einer Person und einem Ort zeigt. Fügen Sie Material-, Licht- und Hintergrunddetails hinzu, wenn sie das sichtbare Ergebnis beeinflussen. Halten Sie die Beschreibung gezielt genug, damit die wichtige Bewegung nicht mit mehreren unverbundenen Ereignissen konkurriert.
Die veröffentlichte Mochi 1-Version des Herstellers dokumentiert Videoerzeugung in nativer 480p-Auflösung und beschreibt einen fotorealistischen Schwerpunkt. Planen Sie eine Szene, deren entscheidende Details in dieser Größe erkennbar bleiben. Feine Muster, kleine entfernte Gesichter und genaue Beschriftung müssen in der tatsächlichen Ausgabe separat geprüft werden; eine insgesamt überzeugende Szene belegt nicht den Erhalt jedes kleinen Merkmals in der Bewegung.
Genmo nennt Verwindung oder Verzerrung als mögliches Problem bei extremer Bewegung und weist darauf hin, dass die Veröffentlichung weniger für Animationsstile geeignet ist. Prüfen Sie bei einem bewegungsreichen Auftrag das Motiv durchgehend, besonders beim Drehen, Richtungswechsel oder Passieren hinter einem anderen Objekt. Wählen Sie den Clip, dessen sichtbare Bewegung dem beabsichtigten Ereignis am besten entspricht, und richten Sie die nächste kreative Überarbeitung auf eine konkrete Verformung.
Die Referenzimplementierung des Herstellers stellt neben dem Prompt Steuerungen wie Seed, Einzelbildanzahl, Inferenzschritte und Guidance bereit. Diese beschreiben den Ablauf des Referenzmodells; die Steuerungen einer bestimmten gehosteten Methode sind bei dieser Methode aufgeführt. Bewahren Sie die tatsächlich verwendeten Einstellungen zusammen mit dem erzeugten Clip auf, damit ein Vergleich weder von einem angenommenen Standard noch von einem Parameter einer anderen Implementierung abhängt.
Verwenden Sie das fertige Material als Konzeptaufnahme, realistisches Szenenelement oder Quellclip für weitere Bearbeitung. Prüfen Sie die gesamte Sequenz auf Reihenfolge und Abschluss der verlangten Handlung, Kontinuität des Motivs und die Nutzbarkeit der Schlussansicht. Ein starkes Anfangsbild ist nur ein Teil einer brauchbaren bewegten Aufnahme.
Bewahren Sie das tatsächliche Video und seinen schriftlichen Auftrag auf. Verfehlt das Ergebnis das Ziel, bestimmen Sie, ob das Problem in der Szenenbeschreibung, einem verborgenen Motivdetail, einer abrupten Handlung oder einem ungeeigneten Bildausschnitt liegt. Ändern Sie den betreffenden Promptteil bei Erhalt des erfolgreichen Motivs und der Umgebung. Vergleichen Sie die Überarbeitung mit demselben sichtbaren Ziel und beurteilen Sie ihre Eignung für den vorgesehenen Schnitt anhand des ganzen Clips statt eines Vorschaubilds.
", "aboutText": "Mochi 1 ist Genmos Text-zu-Video-Modell zur Umwandlung einer schriftlichen Szenenbeschreibung in bewegte Bilder. Der Hersteller betont Bewegung und Promptbefolgung mit einem visuellen Schwerpunkt auf fotorealistischen Inhalten. Beschreiben Sie mit einem konkreten Aufnahmeauftrag das Motiv, die Umgebung und die Handlung, die in der fertigen Sequenz sichtbar sein sollen.\n\nFormulieren Sie die Handlung als ein für den Betrachter nachvollziehbares Geschehen. Eine Hand, die eine Zitrone aus einer Schüssel hebt, ein Fahrrad, das an einer sonnenbeschienenen Wand vorbeifährt, oder ein Vogel, der auf einem Ast landet, liefern jeweils ein klares Ereignis mit Anfangs- und Endzustand. Bestimmen Sie das tragende Motiv der Szene, die Veränderung während der Aufnahme und das Detail, das in der Bewegung erkennbar bleiben soll.\n\nWählen Sie Blickwinkel und Umgebung zur Unterstützung dieser Handlung. Eine Nahansicht kann Finger beim Berühren eines Objekts betonen, während eine weitere Ansicht die Beziehung zwischen einer Person und einem Ort zeigt. Fügen Sie Material-, Licht- und Hintergrunddetails hinzu, wenn sie das sichtbare Ergebnis beeinflussen. Halten Sie die Beschreibung gezielt genug, damit die wichtige Bewegung nicht mit mehreren unverbundenen Ereignissen konkurriert.\n\nDie veröffentlichte Mochi 1-Version des Herstellers dokumentiert Videoerzeugung in nativer 480p-Auflösung und beschreibt einen fotorealistischen Schwerpunkt. Planen Sie eine Szene, deren entscheidende Details in dieser Größe erkennbar bleiben. Feine Muster, kleine entfernte Gesichter und genaue Beschriftung müssen in der tatsächlichen Ausgabe separat geprüft werden; eine insgesamt überzeugende Szene belegt nicht den Erhalt jedes kleinen Merkmals in der Bewegung.\n\nGenmo nennt Verwindung oder Verzerrung als mögliches Problem bei extremer Bewegung und weist darauf hin, dass die Veröffentlichung weniger für Animationsstile geeignet ist. Prüfen Sie bei einem bewegungsreichen Auftrag das Motiv durchgehend, besonders beim Drehen, Richtungswechsel oder Passieren hinter einem anderen Objekt. Wählen Sie den Clip, dessen sichtbare Bewegung dem beabsichtigten Ereignis am besten entspricht, und richten Sie die nächste kreative Überarbeitung auf eine konkrete Verformung.\n\nDie Referenzimplementierung des Herstellers stellt neben dem Prompt Steuerungen wie Seed, Einzelbildanzahl, Inferenzschritte und Guidance bereit. Diese beschreiben den Ablauf des Referenzmodells; die Steuerungen einer bestimmten gehosteten Methode sind bei dieser Methode aufgeführt. Bewahren Sie die tatsächlich verwendeten Einstellungen zusammen mit dem erzeugten Clip auf, damit ein Vergleich weder von einem angenommenen Standard noch von einem Parameter einer anderen Implementierung abhängt.\n\nVerwenden Sie das fertige Material als Konzeptaufnahme, realistisches Szenenelement oder Quellclip für weitere Bearbeitung. Prüfen Sie die gesamte Sequenz auf Reihenfolge und Abschluss der verlangten Handlung, Kontinuität des Motivs und die Nutzbarkeit der Schlussansicht. Ein starkes Anfangsbild ist nur ein Teil einer brauchbaren bewegten Aufnahme.\n\nBewahren Sie das tatsächliche Video und seinen schriftlichen Auftrag auf. Verfehlt das Ergebnis das Ziel, bestimmen Sie, ob das Problem in der Szenenbeschreibung, einem verborgenen Motivdetail, einer abrupten Handlung oder einem ungeeigneten Bildausschnitt liegt. Ändern Sie den betreffenden Promptteil bei Erhalt des erfolgreichen Motivs und der Umgebung. Vergleichen Sie die Überarbeitung mit demselben sichtbaren Ziel und beurteilen Sie ihre Eignung für den vorgesehenen Schnitt anhand des ganzen Clips statt eines Vorschaubilds.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "b50dc6ac075da9a9affa6e608bf3e0199e9f04fa251847e146446bfae2e7e4b8", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "de-at", "methods": [ { "html": "genmo-mochi-v1Mochi 1 ist Genmos Text-zu-Video-Modell mit Schwerpunkt auf realistischer Bildgestaltung, sichtbarer Bewegung und Befolgung eines Szenenprompts. Bereiten Sie eine konkrete Aufnahmebeschreibung vor und prüfen Sie die fertige Sequenz auf Handlung, Bildausschnitt und zeitliche Konsistenz.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Mochi 1 ist Genmos Text-zu-Video-Modell zur Umwandlung einer schriftlichen Szenenbeschreibung in bewegte Bilder. Der Hersteller betont Bewegung und Promptbefolgung mit einem visuellen Schwerpunkt auf fotorealistischen Inhalten. Beschreiben Sie mit einem konkreten Aufnahmeauftrag das Motiv, die Umgebung und die Handlung, die in der fertigen Sequenz sichtbar sein sollen.
Formulieren Sie die Handlung als ein für den Betrachter nachvollziehbares Geschehen. Eine Hand, die eine Zitrone aus einer Schüssel hebt, ein Fahrrad, das an einer sonnenbeschienenen Wand vorbeifährt, oder ein Vogel, der auf einem Ast landet, liefern jeweils ein klares Ereignis mit Anfangs- und Endzustand. Bestimmen Sie das tragende Motiv der Szene, die Veränderung während der Aufnahme und das Detail, das in der Bewegung erkennbar bleiben soll.
Wählen Sie Blickwinkel und Umgebung zur Unterstützung dieser Handlung. Eine Nahansicht kann Finger beim Berühren eines Objekts betonen, während eine weitere Ansicht die Beziehung zwischen einer Person und einem Ort zeigt. Fügen Sie Material-, Licht- und Hintergrunddetails hinzu, wenn sie das sichtbare Ergebnis beeinflussen. Halten Sie die Beschreibung gezielt genug, damit die wichtige Bewegung nicht mit mehreren unverbundenen Ereignissen konkurriert.
Die veröffentlichte Mochi 1-Version des Herstellers dokumentiert Videoerzeugung in nativer 480p-Auflösung und beschreibt einen fotorealistischen Schwerpunkt. Planen Sie eine Szene, deren entscheidende Details in dieser Größe erkennbar bleiben. Feine Muster, kleine entfernte Gesichter und genaue Beschriftung müssen in der tatsächlichen Ausgabe separat geprüft werden; eine insgesamt überzeugende Szene belegt nicht den Erhalt jedes kleinen Merkmals in der Bewegung.
Genmo nennt Verwindung oder Verzerrung als mögliches Problem bei extremer Bewegung und weist darauf hin, dass die Veröffentlichung weniger für Animationsstile geeignet ist. Prüfen Sie bei einem bewegungsreichen Auftrag das Motiv durchgehend, besonders beim Drehen, Richtungswechsel oder Passieren hinter einem anderen Objekt. Wählen Sie den Clip, dessen sichtbare Bewegung dem beabsichtigten Ereignis am besten entspricht, und richten Sie die nächste kreative Überarbeitung auf eine konkrete Verformung.
Die Referenzimplementierung des Herstellers stellt neben dem Prompt Steuerungen wie Seed, Einzelbildanzahl, Inferenzschritte und Guidance bereit. Diese beschreiben den Ablauf des Referenzmodells; die Steuerungen einer bestimmten gehosteten Methode sind bei dieser Methode aufgeführt. Bewahren Sie die tatsächlich verwendeten Einstellungen zusammen mit dem erzeugten Clip auf, damit ein Vergleich weder von einem angenommenen Standard noch von einem Parameter einer anderen Implementierung abhängt.
Verwenden Sie das fertige Material als Konzeptaufnahme, realistisches Szenenelement oder Quellclip für weitere Bearbeitung. Prüfen Sie die gesamte Sequenz auf Reihenfolge und Abschluss der verlangten Handlung, Kontinuität des Motivs und die Nutzbarkeit der Schlussansicht. Ein starkes Anfangsbild ist nur ein Teil einer brauchbaren bewegten Aufnahme.
Bewahren Sie das tatsächliche Video und seinen schriftlichen Auftrag auf. Verfehlt das Ergebnis das Ziel, bestimmen Sie, ob das Problem in der Szenenbeschreibung, einem verborgenen Motivdetail, einer abrupten Handlung oder einem ungeeigneten Bildausschnitt liegt. Ändern Sie den betreffenden Promptteil bei Erhalt des erfolgreichen Motivs und der Umgebung. Vergleichen Sie die Überarbeitung mit demselben sichtbaren Ziel und beurteilen Sie ihre Eignung für den vorgesehenen Schnitt anhand des ganzen Clips statt eines Vorschaubilds.
POST /v1/videostextvideo| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits genmo-mochi-v1 Bedingungen: Verwenden Sie die exakte Ailoot-Modellauswahl. | Standard— |
Feldprompt | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Bedingungen: Beschreiben Sie die Szene und die Bewegung. | Standard— |
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, prompt |
Parameteroptional | Vertrag |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parameterconditions | VertragVerwenden Sie die exakte Ailoot-Modellauswahl., Beschreiben Sie die Szene und die Bewegung. |
Methodenaliasnamen: /v1/videos/generations
Lebenszyklus: 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}
Die angezeigten Tarife dienen zur Kostenschätzung vor der Generierung. Der endgültige Betrag wird aus den für die ursprüngliche Generierung erfassten Kosten berechnet. Die gemessene Ausgabedauer und prognostizierte Mengen sind nicht die endgültige abrechenbare Menge.
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Prognostizierte Menge | Abrechnungsmenge | Gebühr |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Tokens | TarifstaffelGrundtarif | Prognostizierte Menge— | Abrechnungsmenge— | Gebühr Eingabe · Eingabetoken · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens |
| KonfigurationJe Anfrage | Tarifstaffel— | Prognostizierte Menge— | Abrechnungsmengeeine Anfrage | Gebühr Eingabe · Schätzung nur zum Vergleich $1 pro Anfrage |
| KonfigurationGeschätzte Generierungskosten | Tarifstaffel— | Prognostizierte MengeSchätzung für eine Generierung | Abrechnungsmenge— | Gebühr Ausgabe · Geschätzte Generierungskosten · Schätzung nur zum Vergleich $1 Schätzung vor der Generierung Diese Schätzung ist weder eine zusätzliche Gebühr noch ein fester Tarif für die abgeschlossene Generierung. |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${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}Speichern Sie jedes fertiggestellte Video oder jede zurückgegebene Datei; rufen Sie jede tatsächlich zurückgegebene Datei-URL ab.
Bewahren Sie die vollständige Antwort und die Header, die ursprünglichen Kennungen, jede tatsächliche Ausgabe und alle Verbrauchs- und Abrechnungsfelder auf. Speichern Sie jedes eindeutige, Ihnen zugeordnete Asset und erhalten Sie jede Rolle, die darauf verweist.
Bewahren Sie die zurückgegebene öffentliche Aufgaben- oder Vorgangs-id und alle Header auf. Lesen Sie ausschließlich die ursprüngliche Aufgabe; unknown oder result_pending_check berechtigen nicht zu einer weiteren Erstellung.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldid | Typstring |
Feldpolling_url | Typstring |
Feldprovider_task_id | Typstring |
Feldtask_id | Typstring |
Feldstatus | Typstring |
Feldvideo_url | Typstring |
Ailoot Ultra genmo-mochi-v1
/v1/videos/generations