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Genmo: Mochi 1

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Genmo: Mochi 1

Mochi 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.

Über das Modell

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.

Ailoot Ultra · Videoerzeugung POST /v1/videos genmo-mochi-v1

genmo-mochi-v1

Genmo /genmo-mochi-v1

Einstieg

Mochi 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.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
Video

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · Videoerzeugung POST /v1/videos
Eingabe
text
Ausgabe
video
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
genmo-mochi-v1
Bedingungen: Verwenden Sie die exakte Modellauswahl von Ailoot.
Standard—
FeldpromptTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Bedingungen: Beschreiben Sie die Szene und die Bewegung.
Standard—
Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, prompt
ParameteroptionalVertrag
Parametermaterial_typesVertragtext
ParameterconditionsVertragVerwenden Sie die exakte Modellauswahl von Ailoot., 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}

Tarife

So wird die endgültige Gebühr berechnet

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.

Schnellmodus
Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Geschätzte Tarife zum Vergleich

Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

KonfigurationTarifstaffelPrognostizierte MengeAbrechnungsmengeGebühr
KonfigurationToken-BasistarifeTarifstaffelGrundtarifPrognostizierte 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 · Cache schreiben · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens
KonfigurationPro AnfrageTarifstaffel—Prognostizierte Menge—Abrechnungsmengeeine AnfrageGebühr
Eingabe · Schätzung nur zum Vergleich $1 pro Anfrage
KonfigurationGeschätzte ErzeugungskostenTarifstaffel—Prognostizierte MengeSchätzung für eine GenerierungAbrechnungsmenge—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 →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · Videoerzeugung

curl · einmal erstellen und den Beleg speichernDen ursprünglichen Auftrag auslesenJedes fertiggestellte eigene Asset speichern
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
cat > request.json <<'JSON'
{
  "model": "genmo-mochi-v1",
  "prompt": "A cat is walking on grass."
}
JSON
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/videos \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
# Create once; retain id, polling_url, original task identifiers and every header.
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
python3 - <<'PY_STATUS'
import json,os,subprocess
from pathlib import Path
from urllib.parse import urljoin,urlsplit
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
u=urljoin("https://api.ailoot.ai",r["polling_url"])
p=urlsplit(u)
if p.scheme!="https" or p.netloc!="api.ailoot.ai" or p.username or p.password:
    raise SystemExit("Unexpected returned polling URL; preserve the response")
subprocess.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)
# Read this same original polling_url again while pending.
# Preserve unknown/result_pending_check; do not repeat creation.
PY_STATUS
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
python3 - <<'PY_ASSETS'
import json,os,subprocess
from pathlib import Path
from urllib.parse import urljoin,urlsplit
r=json.loads(Path("status.json").read_text())
roles={}
def visit(v,path=""):
    if isinstance(v,dict):
        for k,x in v.items(): visit(x,path+"/"+k)
    elif isinstance(v,list):
        for i,x in enumerate(v): visit(x,path+"/"+str(i))
    elif isinstance(v,str):
        u=urljoin("https://api.ailoot.ai",v); p=urlsplit(u)
        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"):
            roles.setdefault(u,[]).append(path)
visit(r)
if not roles: raise SystemExit("No completed owned assets; retain the original status")
manifest=[]
for i,(u,paths) in enumerate(roles.items()):
    target=Path(f"asset-{i}.bin")
    subprocess.run(["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",u,"-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"],"-o",str(target)],check=True)
    raw=target.read_bytes()
    if not raw: raise SystemExit("Empty asset; retain original status and metadata")
    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"
    name=f"asset-{i}.{ext}"
    if target.name!=name: target.rename(name)
    manifest.append({"file":name,"response_paths":paths,"bytes":len(raw)})
Path("asset-manifest.json").write_text(json.dumps(manifest,indent=2))
print("Saved",len(manifest),"unique owned assets; every response role retained")
PY_ASSETS

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · Videoerzeugung

  • 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}
Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Speichern Sie jedes fertiggestellte Video oder jede zurückgegebene Datei; rufen Sie jede tatsächlich zurückgegebene Datei-URL ab.

Bewahren Sie die vollständige Antwort samt Headern, ursprünglichen Kennungen, jeder tatsächlichen Ausgabe sowie sämtlichen Verbrauchs- und Abrechnungsfeldern auf. Speichern Sie jedes eindeutige, Ihnen zugeordnete Asset und bewahren Sie jede Rolle auf, die darauf verweist.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Bewahren Sie die zurückgegebene öffentliche Aufgaben- oder Vorgangs-id und sämtliche Header auf. Lesen Sie ausschliesslich die ursprüngliche Aufgabe; unknown oder result_pending_check berechtigen nicht zu einer weiteren Erstellung.

Antwortfelder
FeldTyp
FeldidTypstring
Feldpolling_urlTypstring
Feldprovider_task_idTypstring
Feldtask_idTypstring
FeldstatusTypstring
Feldvideo_urlTypstring

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra genmo-mochi-v1

Aliasnamen für Methodenpfade

/v1/videos/generations

Zugehörige Aufrufer-IDs

genmo-mochi-v1

FAQ · Genmo: Mochi 1
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

POST /v1/videos · genmo-mochi-v1: text → video

Welche Felder verwendet die Anfrage?

POST /v1/videos · genmo-mochi-v1: model, prompt

Weitere Details

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Das Unternehmen und sein Projektportfolio

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