دليل Vidu AI API لتحويل الصور إلى فيديو والفيديو المرجعي

تتيح واجهة برمجة التطبيقات Vidu AI API تحويل صورة ثابتة إلى مقطع متحرك بطلب واحد فقط، كما يوفر وضع الفيديو المرجعي (reference video) إمكانية نقل الحركة من مقطع موجود إلى صورة ثابتة. يستعرض هذا الدليل كيفية الوصول إلى كلتا الميزتين عبر واجهة برمجة التطبيقات الموحدة من TokenLab، بما في ذلك هيكلية البيانات (payload)، وضبط المعلمات، وقائمة مراجعة عملية للتنفيذ.

أبرز النقاط

• تقوم نقطة نهاية تحويل الصورة إلى فيديو في Vidu بإنشاء حركة واقعية من إطار ثابت؛ بينما يقوم وضع الفيديو المرجعي بنسخ أنماط حركة دقيقة من فيديو واحد إلى محتوى صورة مستهدفة.
• تتيح TokenLab الوصول إلى Vidu ونماذج فيديو أخرى مثل Seedance وVeo 3 وKling وHailuo وPixVerse V6 عبر API واحد متسق، مما يتيح لك مقارنة الجودة والسرعة والتكلفة دون الحاجة لتعديل كود التكامل الخاص بك.
• تتحكم معلمات مثل motion_intensity وnum_frames وreference_video بشكل مباشر في نمط المخرجات ومدتها ودقتها؛ ويؤثر ضبطها على زمن استجابة التوليد وجودة النتيجة.
• تتغير الأسعار وتوفر النماذج بشكل متكرر؛ لذا تحقق دائمًا من أحدث التفاصيل في دليل نماذج TokenLab وصفحة مقارنة الأسعار (تم الاطلاع عليهما بتاريخ 2026-07-07).

فهم وضعي تحويل الصورة إلى فيديو والفيديو المرجعي في Vidu

يعتمد مسار عمل تحويل الصورة إلى فيديو في Vidu على اعتبار الصورة المدخلة الثابتة كإطار أول، ثم ملء الإطارات المتبقية باستخدام "أسبقية الحركة" (motion prior) المستفادة من بيانات الفيديو. يتنبأ النموذج بالتدفق البصري وتغيرات المظهر بما يتوافق مع دلالات المشهد، ليخرج مقطع فيديو قصير، عادةً ما يتراوح بين 2 إلى 10 ثوانٍ اعتمادًا على num_frames والدقة المختارة.

يقبل وضع الفيديو المرجعي، الذي يُطلق عليه أحيانًا نقل الحركة أو التوليد الموجه بالفيديو، معلمة إضافية هي reference_video. يستخرج النموذج متجهات الحركة من المقطع المرجعي ويطبقها على محتوى الصورة الثابتة. على سبيل المثال، يمكن نقل حركات راقص من فيديو إلى صورة شخصية، أو يمكن تعيين حركة الكاميرا في عرض منتج على صورة منتج مختلف. يشترك كلا الوضعين في نفس نقطة نهاية API على TokenLab؛ والفرق الوحيد هو وجود حقل reference_video في الطلب.

على عكس نماذج تحويل النص إلى فيديو التي تبتكر حركة من نص وصفي، يمنحك نهج Vidu المعتمد على الصور تحكمًا دقيقًا في الإطار الأول، ومع الفيديو المرجعي، يمكنك التحكم في تصميم الحركة بدقة. وهذا يجعله مناسبًا لتحريك الأعمال الفنية المفاهيمية الثابتة، أو إضافة حركة ثانوية لصور المنتجات، أو إنشاء اختبارات تحريك الشخصيات من مرجع واحد. ولأن النموذج يعمل مع إطار أول حقيقي، يظل المقطع المُنشأ مرتبطًا بالهوية البصرية للمدخلات، مما يتجنب مشاكل تشوه الشكل الشائعة في المسارات التي تعتمد على النص فقط.

إعداد حساب TokenLab ومفتاح API الخاص بك

لاستخدام Vidu عبر TokenLab، تحتاج إلى حساب نشط ومفتاح API.

1. سجل في tokenlab.sh.
2. انتقل إلى لوحة التحكم الخاصة بك وقم بإنشاء مفتاح API ضمن قسم API Keys.
3. احفظ المفتاح بشكل آمن: سيتم إرساله كـ bearer token في كل طلب.

تتيح لك واجهة برمجة التطبيقات الموحدة من TokenLab التبديل بين نماذج الفيديو بمجرد تغيير حقل model في البيانات المرسلة. يتم تحديد Vidu بالاسم vidu. سيعمل كود التكامل الحالي الخاص بك لنماذج مثل Seedance أو Veo 3 مع Vidu دون الحاجة إلى تغييرات هيكلية.

إجراء أول طلب API لـ Vidu مع TokenLab

يرسل طلب تحويل الصورة إلى فيديو الأساسي رابط صورة ثابتة ومجموعة من معلمات التوليد. إليك مثال باستخدام curl:

curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/video/generate" \
  -H "Authorization: Bearer $TOKENLAB_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "vidu",
    "image_url": "https://example.com/portrait.jpg",
    "motion_intensity": 0.7,
    "num_frames": 120,
    "resolution": "1080p"
  }'

بالنسبة لوضع الفيديو المرجعي، أضف معلمة reference_video تشير إلى مقطع حركة قصير:

{
  "model": "vidu",
  "image_url": "https://example.com/portrait.jpg",
  "reference_video": "https://example.com/dance_reference.mp4",
  "motion_intensity": 0.8,
  "num_frames": 120
}

تُرجع واجهة برمجة التطبيقات كائن JSON يحتوي على video_url يمكنك استطلاع حالته حتى يكتمل التوليد. تدعم TokenLab أيضًا تنبيهات الويب (webhooks) لتجنب الاستطلاع، وهو النهج المفضل لأحمال العمل الإنتاجية.

ضبط المعلمات للجودة والسرعة

تقبل نقطة نهاية Vidu العديد من المعلمات التي تؤثر على واقعية الحركة، ومدة المخرجات، ووقت المعالجة. يلخص الجدول أدناه أهم هذه المعلمات.

المعلمة	النوع	الوصف	النطاق النموذجي
motion_intensity	float	تتحكم في سعة الحركة. القيم المنخفضة تنتج حركة خفيفة؛ القيم العالية تخلق حركة أكثر دراماتيكية.	0.0 – 1.0
num_frames	int	عدد الإطارات المراد توليدها. مدة المخرجات هي num_frames / fps، حيث القيمة الافتراضية لـ fps هي 24. القيم الأعلى تزيد من وقت التوليد.	48 – 240
resolution	string	دقة المخرجات. القيم المدعومة هي 720p و1080p. الدقة الأعلى تكلف أكثر وتستغرق وقتًا أطول.	720p, 1080p
reference_video	string	رابط فيديو مرجعي لنقل الحركة. عند حذفه، يولد النموذج الحركة بشكل مستقل.	URL
style_strength	float	مدى التزام النموذج بالنمط البصري للصورة المدخلة مقابل حركة المرجع. قيمة 1.0 تحافظ على نمط الصورة؛ القيم الأقل تسمح لنمط الفيديو المرجعي بالتداخل قليلاً.	0.0 – 1.0

اختبار هذه المعلمات على مقطع قصير (48-60 إطارًا) قبل التوسع إلى المدة الكاملة يمكن أن يوفر الوقت والتكلفة. تعرض صفحة أسعار TokenLab تكاليف التوليد الفورية، والتي تختلف حسب الدقة وعدد الإطارات. يسرد دليل النماذج أيضًا الموفرين الرسميين الذين يستضيفون Vidu، مثل Replicate وfal، حيث يتم رصد أسعارهم بشكل مستقل: تحقق من أسعار Replicate وأسعار fal للحصول على أحدث معدلاتهم (تم الاطلاع بتاريخ 2026-07-07).

قائمة مراجعة التنفيذ العملي

قبل الإطلاق، استخدم قائمة المراجعة هذه للتأكد من أن تكاملك جاهز للإنتاج.

• تم تحديد نطاق مفتاح API بشكل صحيح – المفتاح لا يمتلك صلاحيات أوسع مما هو مطلوب لتوليد الفيديو.
• تم التحقق من صحة الصورة المدخلة – رابط الصورة متاح للجمهور وبدقة لا تقل عن 512×512 بكسل؛ يعمل النموذج بشكل أفضل مع الوجوه أو الأشياء الواضحة والمضاءة جيدًا.
• تم تجهيز الفيديو المرجعي – عند استخدام نقل الحركة، يجب أن يكون المقطع المرجعي قصيرًا (2-5 ثوانٍ)، ومقتصًا بشكل جيد، ويحتوي على حركة مستمرة واحدة دون تقطيع للمشاهد.
• تم الانتهاء من ضبط المعلمات – تم اختبار motion_intensity وnum_frames على عينة؛ التوازن المختار يلبي ميزانية زمن الاستجابة وعتبة الجودة البصرية.
• تم تكوين الاستطلاع أو تنبيهات الويب – يقوم العميل إما باستطلاع حالة video_url أو الاستماع إلى تنبيه الويب الخاص بالاكتمال لتجنب حظر الخيط الرئيسي.
• تم وضع معالجة الأخطاء – يقوم الكود بإعادة المحاولة بسلاسة عند أخطاء 5xx ويسجل أي استجابات 4xx لتصحيح الأخطاء.
• تم تفعيل مراقبة التكلفة – تم تعيين حد للإنفاق في لوحة تحكم TokenLab، وأنت تراجع صفحة مقارنة الأسعار بانتظام مع تطور التكاليف.
• تم النظر في نموذج بديل – إذا كان Vidu غير متاح مؤقتًا، فإن التبديل إلى Seedance أو Veo 3 يتطلب فقط تغيير حقل model في TokenLab.

تساعدك هذه الخطوات في الحفاظ على موثوقية مسار عملك حتى مع تغير مزودي نماذج الفيديو.

مقارنة Vidu مع نماذج الفيديو الأخرى

تتيح لك واجهة برمجة التطبيقات الموحدة من TokenLab اختبار Vidu مقابل العديد من مولدات الفيديو الأخرى دون إعادة كتابة كود التكامل. البدائل الأساسية في وقت كتابة هذا التقرير (2026-07-07) هي Seedance وVeo 3 وKling وHailuo وPixVerse V6: وكلها متاحة تحت نفس نقطة النهاية. لكل منها نقاط قوة متميزة:

• Seedance – يتفوق في تحريك الشخصيات السلس وبمعدل إطارات عالٍ؛ وغالبًا ما يُفضل لمشاهد الرقص والحركة.
• Veo 3 – ينتج حركات كاميرا سينمائية وتكوين مشهد؛ قوي لفيديوهات المنتجات والأفلام القصيرة.
• Kling – مُحسّن للحركة البشرية الواقعية ومزامنة الشفاه؛ مفيد للصور الرمزية المتحدثة.
• Hailuo – يركز على التأثيرات المتحركة والمصممة؛ يعمل بشكل جيد مع الرسوم المتحركة.
• PixVerse V6 – يوازن بين السرعة والجودة لمقاطع وسائل التواصل الاجتماعي الجماعية.

يتوفر تفصيل دقيق لهذه النماذج، بما في ذلك عينات المخرجات جنبًا إلى جنب وتوصيات حالات الاستخدام، في مقالة أفضل نماذج فيديو AI عبر API لعام 2026. للمطورين الذين يحتاجون إلى التوجيه عبر الموفرين بناءً على التكلفة، يشرح دليل مقارنة OpenRouter كيف تقوم TokenLab بتجريد الوصول متعدد الموفرين وتساعدك على تقليل الإنفاق.

الأسئلة الشائعة

1. هل يدعم Vidu المطالبات النصية (text prompts) بجانب الصورة؟
   Vidu هو نموذج يعتمد بشكل أساسي على الصور؛ تعمل الصورة كإطار أول وتحدد أسبقية الحركة كيفية التحرك. في حين أن بعض الموفرين قد يسمحون بتلميح نصي اختياري لتعديل النمط، فإن واجهة برمجة التطبيقات عبر TokenLab لا تقبل حاليًا حقل prompt. أفضل طريقة للتأثير على المخرجات هي ضبط motion_intensity وnum_frames، والأهم من ذلك، استخدام فيديو مرجعي مناسب.

2. كم يستغرق التوليد النموذجي؟
   يعتمد زمن استجابة التوليد على num_frames والدقة وحمل الموفر. عادةً ما يكتمل مقطع مدته ثانيتان بدقة 720p (48 إطارًا) في 15-30 ثانية على TokenLab. قد يستغرق مقطع مدته 5 ثوانٍ بدقة 1080p (120 إطارًا) من 60-90 ثانية. يوصى باستخدام تنبيهات الويب للتطبيقات الحساسة للوقت.

3. هل يمكنني استخدام صور أو فيديوهات مستضافة محليًا؟
   تتطلب TokenLab روابط متاحة للجمهور لكل من image_url وreference_video. يمكنك تحميل الملفات إلى وحدة تخزين سحابية (مثل Amazon S3 مع رابط موقّع مسبقًا) أو استخدام خدمة استضافة مؤقتة. يتطلب الموفرون الأساسيون لـ Vidu (مثل Replicate وfal) أيضًا روابط لجلب الأصول.

ابدأ مع Vidu على TokenLab

واجهة برمجة التطبيقات Vidu AI جاهزة لمشاريعك الخاصة بتحويل الصور إلى فيديو ونقل الحركة. سجل للحصول على حساب TokenLab، واحصل على مفتاح API الخاص بك، وأرسل أول طلب اختبار اليوم. استكشف دليل نماذج TokenLab لاختيار Vidu ومقارنته بمولدات الفيديو الأخرى، أو تعمق في صفحة مقارنة الأسعار لتحسين تكاليفك. باستخدام API واحد، يمكنك الوصول إلى مجموعة كاملة من نماذج الفيديو: دون الحاجة إلى تغييرات في التكامل.