Aleph 2.0はRunwayのインコンテキスト動画編集モデルです。通常の撮影映像や生成映像を、文章の指示と任意のキーフレームガイドで変換します。シーン内の指定部分を変更し、周囲の構図、照明、細部を維持することを目指すワークフローで、テキスト指示からシーン全体を作り直さずに、商品、衣装、背景、照明、見た目のスタイルを変える用途に適します。
追加、削除、置き換え、変更、照明変更、スタイル変更など、直接的な動作と希望する変換から始めます。商品を差し替えるなら、見えている物体と代替品を説明し、保つべき手の動き、カメラ移動、周囲の環境を指定します。季節のシーンなら、変更する天候や光を記述します。短く対象を絞った指示の方が、クリップ全体を改善してほしいという一般的な依頼より明確な編集目標になります。
キーフレームガイドは、特定の瞬間に編集結果をどう見せるかを定めます。背景変更ならワイド、細かな特徴やアクセサリーなら近い画など、対象がはっきり見えるフレームを選びます。RunwayのEdit Studioでは、静止フレームの編集を先にプレビューして調整し、選んだ版を動画変換のガイドにできます。保つべき被写体の細部、輪郭、物体について編集フレームと元画像を比較し、クリップの見た目の方向づけに使います。
メーカーAPIは2〜30秒の元動画と、指定時刻に配置する最大5枚の任意のキーフレーム画像に対応します。各ガイド画像と元動画内の対象時刻を対応づけ、相反する目標を集めず、少数の明確な変更を使います。Aleph 2.0は旧Gen-4 Alephとは別で、メーカーはAPIモデルも別に識別しています。キーフレームで導く編集は、テキストから動画のモデルに無関係なショットを作らせることとも異なります。
Edit Studioの文書化された準備ルールは、一般的なアスペクト比、480p〜1080pの元解像度、毎秒24〜30フレーム、最大10回のカットまたはショット変更です。720pか1080pの素材を推奨し、その画面では30fps超の映像をダウンサンプリングし、30秒超のアップロードをトリミングします。これらはメーカーの編集ワークフローの準備規則です。編集したい出来事全体が含まれ、変更を継続する必要のある箇所で被写体が見える区間を選びます。
モデルは、変更した背景、衣服、物体、光、スタイルを映像全体へ反映できます。時間とともに発達する視覚効果のように、元映像に存在せずキーフレームだけでは生じない新しい動作が必要な場合は、追加の動きの指示が役立ちます。多くの編集では、モデルが既存シーン内でキーフレームの変更を動かすため、追加の動きの指示は不要です。新しい動作は具体的に説明し、キーフレームがすでに定める見た目の変更と分けます。
メーカーの編集ワークフローは、既定では動画全体に編集を適用し、選択したタイムライン範囲に限定することもできます。元クリップを残して、選んだ結果との比較や追加の限定的な修正に使います。実際のレビューでは選択フレームだけでなく、冒頭、中間、末尾、各カット、対象が一時的に隠れる区間を確認します。指定した変換が時間を通して一貫し、重要な未変更要素の役割が保たれた修正版クリップが成果物です。
再生と共有の既定の成果物はMP4です。Runwayの対応する全動画Edit Studioワークフローでは、PCM音声を持つMOVのProResや、合成用の個別PNGフレームをまとめたZIPも選べます。ProResプロファイルは422 Proxyから4444 XQまであります。タイムライン範囲に限定した編集はMP4を返し、出力形式は生成開始時に選び、完了後には変更しません。後の編集作業に合うメーカーの書き出し形式を選び、モデルの中心となる見た目の編集能力とは区別します。
使える編集結果にするには、意図した置き換え、照明、スタイルをキーフレームと比較し、変更予定のなかった周囲の細部を確認します。成功した版を保存し、不一致の原因となった具体的な指示やガイドフレームを修正します。Aleph 2.0の役割は明確な視覚目標による元映像の変換であり、新しい音声トラックの制作、アプリの動作変更、別の放送向け納品工程の仕上げは、編集動画の周辺にある追加作業です。
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この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。
Aleph 2.0はRunwayのインコンテキスト動画編集モデルです。通常の撮影映像や生成映像を、文章の指示と任意のキーフレームガイドで変換します。シーン内の指定部分を変更し、周囲の構図、照明、細部を維持することを目指すワークフローで、テキスト指示からシーン全体を作り直さずに、商品、衣装、背景、照明、見た目のスタイルを変える用途に適します。
追加、削除、置き換え、変更、照明変更、スタイル変更など、直接的な動作と希望する変換から始めます。商品を差し替えるなら、見えている物体と代替品を説明し、保つべき手の動き、カメラ移動、周囲の環境を指定します。季節のシーンなら、変更する天候や光を記述します。短く対象を絞った指示の方が、クリップ全体を改善してほしいという一般的な依頼より明確な編集目標になります。
キーフレームガイドは、特定の瞬間に編集結果をどう見せるかを定めます。背景変更ならワイド、細かな特徴やアクセサリーなら近い画など、対象がはっきり見えるフレームを選びます。RunwayのEdit Studioでは、静止フレームの編集を先にプレビューして調整し、選んだ版を動画変換のガイドにできます。保つべき被写体の細部、輪郭、物体について編集フレームと元画像を比較し、クリップの見た目の方向づけに使います。
メーカーAPIは2〜30秒の元動画と、指定時刻に配置する最大5枚の任意のキーフレーム画像に対応します。各ガイド画像と元動画内の対象時刻を対応づけ、相反する目標を集めず、少数の明確な変更を使います。Aleph 2.0は旧Gen-4 Alephとは別で、メーカーはAPIモデルも別に識別しています。キーフレームで導く編集は、テキストから動画のモデルに無関係なショットを作らせることとも異なります。
Edit Studioの文書化された準備ルールは、一般的なアスペクト比、480p〜1080pの元解像度、毎秒24〜30フレーム、最大10回のカットまたはショット変更です。720pか1080pの素材を推奨し、その画面では30fps超の映像をダウンサンプリングし、30秒超のアップロードをトリミングします。これらはメーカーの編集ワークフローの準備規則です。編集したい出来事全体が含まれ、変更を継続する必要のある箇所で被写体が見える区間を選びます。
モデルは、変更した背景、衣服、物体、光、スタイルを映像全体へ反映できます。時間とともに発達する視覚効果のように、元映像に存在せずキーフレームだけでは生じない新しい動作が必要な場合は、追加の動きの指示が役立ちます。多くの編集では、モデルが既存シーン内でキーフレームの変更を動かすため、追加の動きの指示は不要です。新しい動作は具体的に説明し、キーフレームがすでに定める見た目の変更と分けます。
メーカーの編集ワークフローは、既定では動画全体に編集を適用し、選択したタイムライン範囲に限定することもできます。元クリップを残して、選んだ結果との比較や追加の限定的な修正に使います。実際のレビューでは選択フレームだけでなく、冒頭、中間、末尾、各カット、対象が一時的に隠れる区間を確認します。指定した変換が時間を通して一貫し、重要な未変更要素の役割が保たれた修正版クリップが成果物です。
再生と共有の既定の成果物はMP4です。Runwayの対応する全動画Edit Studioワークフローでは、PCM音声を持つMOVのProResや、合成用の個別PNGフレームをまとめたZIPも選べます。ProResプロファイルは422 Proxyから4444 XQまであります。タイムライン範囲に限定した編集はMP4を返し、出力形式は生成開始時に選び、完了後には変更しません。後の編集作業に合うメーカーの書き出し形式を選び、モデルの中心となる見た目の編集能力とは区別します。
使える編集結果にするには、意図した置き換え、照明、スタイルをキーフレームと比較し、変更予定のなかった周囲の細部を確認します。成功した版を保存し、不一致の原因となった具体的な指示やガイドフレームを修正します。Aleph 2.0の役割は明確な視覚目標による元映像の変換であり、新しい音声トラックの制作、アプリの動作変更、別の放送向け納品工程の仕上げは、編集動画の周辺にある追加作業です。
POST /v1/videostext, image, audio, videovideo| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 runway/aleph-2 | デフォルト— |
フィールドinput_references | 種類array | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 最大項目数: 1 | デフォルト— |
フィールドprompt | 種類string | 要件必須 | 値と制限 最小の長さ: 1 | デフォルト— |
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様model, input_references, prompt |
パラメータmaterial_types | 仕様text, image, audio, video |
パラメータmaterial_conditions | 仕様実際に完了した所有動画アセットのコンテンツURLを、返された署名付きで厳密に一つ使用してください。アセットの所有者、型、および保存済みバイト列の証跡は、リクエストと一致する必要があります。 |
ライフサイクル: asynchronous_job_then_owned_outputs
GET /v1/videos/{request_id} · 実際に返されたidまたはpolling_url
GET /v1/videos/{request_id}/content
表示料金は生成前の費用の見積もりです。最終請求額は、元の生成処理に記録された費用から計算されます。実測された出力時間や予測数量が、そのまま最終的な課金数量になるわけではありません。
料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。
各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。 その設定に表示された最低料金のルールを適用します。
| 設定 | 料金表 | 予測数量 | 料金項目 | 課金単位 | 課金条件 | 最低料金のルール | 料金 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 設定基本トークン料金 | 料金表基本料金 | 予測数量— | 料金項目— | 課金単位— | 課金条件— | 最低料金のルール— | 料金 入力 · 入力トークン · 比較専用の見積もり — / 1K トークン 出力 · 出力トークン · 比較専用の見積もり — / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り · 比較専用の見積もり — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み · 比較専用の見積もり — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 · 比較専用の見積もり — / 1K トークン |
| 設定動画料金 | 料金表— | 予測数量— | 料金項目— | 課金単位動画1秒あたり | 課金条件この価格キーには追加条件が定義されていません。 | 最低料金のルール— | 料金 出力 · 動画料金 · 比較専用の見積もり $0.56 動画1秒あたり |
| 設定生成の最低料金 | 料金表— | 予測数量— | 料金項目最低料金 | 課金単位最低生成料金 | 課金条件この価格キーには追加条件が定義されていません。 | 最低料金のルールはい | 料金 total · 生成の最低額 · 比較専用の見積もり $1.12 最低生成料金 生成ごとの最低料金。追加料金ではなく最低額として適用します。最低の長さを意味するものではありません。 |
| 設定生成費用の見積もり | 料金表— | 予測数量生成1回分の概算 | 料金項目— | 課金単位— | 課金条件— | 最低料金のルール— | 料金 出力 · 推定生成コスト · 比較専用の見積もり $0.56 生成前の見積もり この見積もりは追加料金ではなく、完了した生成処理に対する固定料金でもありません。 |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_INPUT_REFERENCES_JSON:?Set the actual documented input value}"\nexport AILOOT_INPUT_REFERENCES_JSON\n: "${AILOOT_PROMPT:?Set the actual documented input value}"\nexport AILOOT_PROMPT\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nrequest={'model': 'runway/aleph-2', 'input_references': '${ACTUAL_OWNED_INPUT_REFERENCES}', 'prompt': '${ACTUAL_EDIT_PROMPT}'}\nrequest['input_references']=json.loads(os.environ['AILOOT_INPUT_REFERENCES_JSON'])\nrequest['prompt']=os.environ['AILOOT_PROMPT']\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/videos \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.\nGET /v1/videos/{request_id}GET /v1/videos/{request_id}/contentset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_STATUS_FILE:?Set the actual completed status JSON file}"\nexport AILOOT_STATUS_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit,urljoin\nf=Path(os.environ["AILOOT_STATUS_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose the actual completed status file")\nr=json.loads(f.read_text())\nif r.get("status")!="completed" or not isinstance(r.get("data"),list) or not r["data"]:raise SystemExit("Wait for a completed status with asset paths")\nurls=[]\nfor x in r["data"]:\n if not isinstance(x,str) or "\\n" in x or "\\r" in x:raise SystemExit("Invalid asset path")\n u=urljoin("https://api.ailoot.ai",x)\n z=urlsplit(u)\n if z.scheme!="https" or z.netloc!="api.ailoot.ai" or z.username or z.password:raise SystemExit("Use the actual Ailoot asset paths from status")\n urls.append(u)\nPath("asset-urls.txt").write_text("\\n".join(urls)+"\\n")\nPY_REQUEST\nindex=0\nwhile IFS= read -r asset_url; do\n curl --fail-with-body --silent --show-error "$asset_url" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o "video-${index}.mp4"\n index=$((index + 1))\ndone < asset-urls.txt\n完了した動画や返されたファイルをすべて保存し、実際に返されたすべてのアセットURLから取得してください。
レスポンスとヘッダーの全体、実際の出力すべて、最初に返された識別子、使用量フィールドすべてを保存してください。作成リクエストを再送せずに、元の操作を復旧してください。
X-Client-Request-ID、X-Ailoot-Task-Id、および実際に返されたid/polling_urlを保持してください。元のジョブを継続し、作成リクエストを再送信しないでください。
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドid | 種類 |
フィールドstatus | 種類 |
フィールドdata[] | 種類 |
フィールドoutputs[] | 種類 |
Ailoot Ultra runway/aleph-2
上記に表示されたメソッドパスを使用してください。