Ltx 095 ist ein dokumentiertes Videogenerierungsmodell von Lightricks mit Text-to-Video- und Image-to-Video-Unterstützung. Halten Sie diese genaue Modellauswahl zusammen mit der Einstellung fest, wenn Sie Ergebnisse vergleichen oder überarbeiten. Ein Textbriefing legt die Szene fest, während ein optionales Bild die Ausgangskomposition und das Erscheinungsbild des Motivs liefern kann.
Richten Sie das Briefing auf eine sichtbare Veränderung aus. Ein Vorhang, der sich in einer Brise hebt, eine Keramiktasse, die sich in eine neue Ansicht dreht, oder eine Figur, die sich einem Geräusch zuwendet, gibt der Sequenz jeweils ein erkennbares Geschehen. Beschreiben Sie die Ausgangssituation, die Bewegung und die Ansicht, die am Ende bestehen bleiben soll.
Benennen Sie bei einer aus Text entwickelten Szene das Hauptmotiv und die Details, die für seine Wiedererkennbarkeit nötig sind. Ergänzen Sie Ort, Beleuchtung und Kameraperspektive, die die Einstellung prägen. Halten Sie die Beschreibung in sich konsistent, damit sich dasselbe Motiv, derselbe Ort und dieselbe Handlung über die erzeugte Sequenz hinweg verfolgen lassen.
Bereiten Sie für eine bildgestützte Sequenz eine Referenz vor, die zur beabsichtigten Bewegung passt. Lassen Sie dem Motiv innerhalb der Komposition genügend Bewegungsraum und halten Sie wichtige Merkmale sichtbar. Beschreiben Sie, wie sich die Szene ausgehend von der Referenz entwickeln soll. Speichern Sie dieses Bild zusammen mit dem Ergebnis, damit sich Veränderungen im Erscheinungsbild mit der Vorlage abgleichen lassen.
Zu den dokumentierten Einstellungen gehört ein optionaler Negativprompt. Benennen Sie damit, sofern er verfügbar ist, konkrete unerwünschte visuelle Merkmale, die für die Szene relevant sind. Die gewünschte Handlung und Komposition gehören in das Hauptbriefing. Bewahren Sie den genauen Text beider Felder auf, wenn Sie die Einstellung dokumentieren und Überarbeitungen vergleichen.
Geben Sie die Kameraführung ausdrücklich an, wenn die Perspektive Teil der Idee ist. Formulieren Sie, ob die Kamera feststeht, sich neben einem Motiv bewegt oder sich einem Detail nähert. Beziehen Sie die Kamerabewegung auf das, was das Publikum wahrnehmen soll. Prüfen Sie die entstandene Bewegung als vollständige Sequenz einschließlich ihres abschließenden Bildausschnitts.
Halten Sie bei einer Reihe visueller Studien die genaue Modellauswahl fest und verwenden Sie zum Vergleich ein einheitliches Briefing. Prüfen Sie die Konturen des Motivs, die Materialwirkung, gegebenenfalls die Körperproportionen und die Beziehung zum Hintergrund. Dokumentieren Sie die beobachteten Unterschiede, die den Zweck der Einstellung beeinflussen, damit die Auswahl anhand der tatsächlichen Ausgabe erfolgen kann.
Bewahren Sie fertiges Video, Prompt, Bild und gewählte Einstellungen zusammen auf. Benennen Sie bei der Überarbeitung einer Variante ein konkretes Problem, etwa eine Bewegung, die zu weit von ihrem Ziel entfernt endet, oder ein Detail, das sich während der Einstellung verändert. Behalten Sie gelungene Szenenelemente bei und überarbeiten Sie die Anweisung, die mit diesem Problem zusammenhängt.
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Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Ltx 095 ist ein dokumentiertes Videogenerierungsmodell von Lightricks mit Text-to-Video- und Image-to-Video-Unterstützung. Halten Sie diese genaue Modellauswahl zusammen mit der Einstellung fest, wenn Sie Ergebnisse vergleichen oder überarbeiten. Ein Textbriefing legt die Szene fest, während ein optionales Bild die Ausgangskomposition und das Erscheinungsbild des Motivs liefern kann.
Richten Sie das Briefing auf eine sichtbare Veränderung aus. Ein Vorhang, der sich in einer Brise hebt, eine Keramiktasse, die sich in eine neue Ansicht dreht, oder eine Figur, die sich einem Geräusch zuwendet, gibt der Sequenz jeweils ein erkennbares Geschehen. Beschreiben Sie die Ausgangssituation, die Bewegung und die Ansicht, die am Ende bestehen bleiben soll.
Benennen Sie bei einer aus Text entwickelten Szene das Hauptmotiv und die Details, die für seine Wiedererkennbarkeit nötig sind. Ergänzen Sie Ort, Beleuchtung und Kameraperspektive, die die Einstellung prägen. Halten Sie die Beschreibung in sich konsistent, damit sich dasselbe Motiv, derselbe Ort und dieselbe Handlung über die erzeugte Sequenz hinweg verfolgen lassen.
Bereiten Sie für eine bildgestützte Sequenz eine Referenz vor, die zur beabsichtigten Bewegung passt. Lassen Sie dem Motiv innerhalb der Komposition genügend Bewegungsraum und halten Sie wichtige Merkmale sichtbar. Beschreiben Sie, wie sich die Szene ausgehend von der Referenz entwickeln soll. Speichern Sie dieses Bild zusammen mit dem Ergebnis, damit sich Veränderungen im Erscheinungsbild mit der Vorlage abgleichen lassen.
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Geben Sie die Kameraführung ausdrücklich an, wenn die Perspektive Teil der Idee ist. Formulieren Sie, ob die Kamera feststeht, sich neben einem Motiv bewegt oder sich einem Detail nähert. Beziehen Sie die Kamerabewegung auf das, was das Publikum wahrnehmen soll. Prüfen Sie die entstandene Bewegung als vollständige Sequenz einschließlich ihres abschließenden Bildausschnitts.
Halten Sie bei einer Reihe visueller Studien die genaue Modellauswahl fest und verwenden Sie zum Vergleich ein einheitliches Briefing. Prüfen Sie die Konturen des Motivs, die Materialwirkung, gegebenenfalls die Körperproportionen und die Beziehung zum Hintergrund. Dokumentieren Sie die beobachteten Unterschiede, die den Zweck der Einstellung beeinflussen, damit die Auswahl anhand der tatsächlichen Ausgabe erfolgen kann.
Bewahren Sie fertiges Video, Prompt, Bild und gewählte Einstellungen zusammen auf. Benennen Sie bei der Überarbeitung einer Variante ein konkretes Problem, etwa eine Bewegung, die zu weit von ihrem Ziel entfernt endet, oder ein Detail, das sich während der Einstellung verändert. Behalten Sie gelungene Szenenelemente bei und überarbeiten Sie die Anweisung, die mit diesem Problem zusammenhängt.
POST /v1/videostext, imagevideo| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits ltx-095 Bedingungen: Verwenden Sie genau diesen Ailoot-Routingselektor. | Standard— |
Feldprompt | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Bedingungen: Beschreiben Sie die Szene und ihre Bewegung. | Standard— |
Feldimage | Typstring or array<string> | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: Verwenden Sie Ihre tatsächliche öffentlich erreichbare Bild-URL oder ein base64-Bild; das ausgewählte Modell unterstützt Bildeingaben. | Standard— |
Feldnegative_prompt | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: Beschreiben Sie Inhalte, die vermieden werden sollen. | Standard— |
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, prompt |
Parameteroptional | Vertragimage, negative_prompt |
Parametermaterial_types | Vertragtext, image |
Parameterconditions | VertragVerwenden Sie genau diesen Ailoot-Routingselektor., Beschreiben Sie die Szene und ihre Bewegung., Verwenden Sie Ihre tatsächliche öffentlich erreichbare Bild-URL oder ein base64-Bild; das ausgewählte Modell unterstützt Bildeingaben., Beschreiben Sie Inhalte, die vermieden werden sollen. |
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 $0.2 pro Anfrage |
| KonfigurationGeschätzte Generierungskosten | Tarifstaffel— | Prognostizierte MengeSchätzung für eine Generierung | Abrechnungsmenge— | Gebühr Ausgabe · Geschätzte Generierungskosten · Schätzung nur zum Vergleich $0.2 Schätzung vor der Generierung Diese Schätzung ist weder eine zusätzliche Gebühr noch ein fester Tarif für die abgeschlossene Generierung. |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\ncat > request.json <<'JSON'\n{\n "model": "ltx-095",\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 |
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Feldprovider_task_id | Typstring |
Feldtask_id | Typstring |
Feldstatus | Typstring |
Feldvideo_url | Typstring |
Ailoot Ultra ltx-095
/v1/videos/generations