الانتقال إلى المحتوى الرئيسي

​
نظرة عامة

يُعد توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي من أكثر اتجاهات تقنيات الذكاء الاصطناعي رواجًا في 2024-2025. من خلال Ace Data Cloud، يمكنك استخدام نماذج توليد الفيديو المتعددة مثل Sora وLuma وKling لبناء خط إنتاج فيديوهات آلي.

​
الخدمات المعنية

  • Sora: POST https://api.acedata.cloud/sora/videos
  • Luma: POST https://api.acedata.cloud/luma/videos
  • Kling: POST https://api.acedata.cloud/kling/videos

​
الحل التقني

​
المتطلبات المسبقة

  1. التسجيل بحساب في Ace Data Cloud
  2. الحصول على API Token
  3. تثبيت Python 3.7+ ومكتبة requests

​
خطوات التنفيذ

​
الخطوة 1: اختيار نموذج الفيديو

Sora متميز بجودة سينمائية، Luma يدعم التحكم بإطارات البداية والنهاية، وKling يوفر توليدًا سريعًا.

​
الخطوة 2: تقديم مهمة التوليد

يستخدم Sora مسار /sora/videos، وLuma مسار /luma/videos، وKling مسار /kling/videos.

​
الخطوة 3: الاستعلام عن حالة المهمة

جميع واجهات برمجة التطبيقات للفيديو تدعم الاستعلام عن تقدم المهمة عبر نقطة النهاية /tasks.

​
مثال على الكود

فيما يلي مثال كامل باستخدام Sora بلغة Python: 
import requests

API_TOKEN = "YOUR_API_TOKEN"

def call_sora():
    response = requests.post(
        "https://api.acedata.cloud/sora/videos",
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}",
            "Content-Type": "application/json",
        },
        json={
    "prompt": "A cat running across a sunny meadow",
    "model": "sora-2",
    "duration": 10,
    "orientation": "landscape"
},
    )
    return response.json()

result = call_sora()
print(result)

​
أفضل الممارسات

  • إعادة المحاولة عند الخطأ: تطبيق التراجع الأسي لإعادة المحاولة عند الأخطاء 429 (تقييد المعدل) و5xx
  • المعالجة غير المتزامنة: للمهام التي تستغرق وقتًا طويلًا (توليد الصور/الفيديو)، استخدم callback_url لاستقبال النتائج بشكل غير متزامن
  • التحكم في التكلفة: راقب الاستخدام والتكاليف عبر لوحة تحكم Ace Data Cloud
  • أمان التوكن: خزّن API Token في متغيرات البيئة ولا تقم بتضمينه مباشرة في الكود

​
روابط ذات صلة