إتقان الفوارق الستة الرئيسية في معلمات API Veo 3.1: دليل المقارنة الشامل بين Flow العكسي وتمرير Vertex الرسمي

باعتباره أحدث نموذج لتوليد الفيديو من Google DeepMind، غالباً ما يواجه المطورون حيرة عند اختيار طريقة الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات (API) لـ Veo 3.1: ما الفرق الحقيقي بين واجهة Flow العكسية و إعادة توجيه Vertex الرسمية؟ سنقوم في هذا المقال بإجراء مقارنة تفصيلية عبر 6 أبعاد أساسية للمعايير لمساعدتك في اتخاذ القرار الأمثل.

القيمة الجوهرية: بعد قراءة هذا المقال، ستتمكن من تحديد طريقة الوصول الأنسب لـ Veo 3.1 بناءً على سيناريوهات الاستخدام المختلفة، ومعرفة كيفية إجراء التحسينات والتعديلات اللازمة وفقاً لقيود المعايير.

نظرة عامة على طريقتي الوصول إلى Veo 3.1

قبل التعمق في مقارنة المعلمات، دعونا نلقي نظرة على المعلومات الأساسية لهاتين الطريقتين للوصول.

المعلومات الأساسية لطرق الوصول إلى Veo 3.1

توضيح إصدارات نموذج Veo 3.1

🎯 نصيحة تقنية: في التطوير الفعلي، نوصي بإجراء اختبارات استدعاء الواجهة عبر منصة APIYI (apiyi.com). توفر هذه المنصة واجهة API موحدة تدعم سلسلة نماذج Veo 3.1 بالكامل، مما يساعد على التحقق بسرعة من جدوى الحلول التقنية.

تفاصيل فروق المعلمات الأساسية في Veo 3.1

سنقوم الآن بتحليل الفروق في 6 معلمات أساسية بين طريقتي الوصول.

المعلمة 1: durationSeconds مدة الفيديو

مدة الفيديو هي واحدة من أكثر المعلمات الأساسية والأهم في عملية توليد الفيديو.

مقارنة معلمة durationSeconds في Veo 3.1

مثال Vertex الرسمي:

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

# Vertex الرسمي يدعم تخصيص المدة
operation = client.models.generate_videos(
    model="veo-3.1-generate-preview",
    prompt="A cinematic shot of ocean waves at sunset",
    config=types.GenerateVideosConfig(
        duration_seconds=6,  # متاح 4/6/8 ثوانٍ
        aspect_ratio="16:9",
        resolution="1080p"
    )
)

توضيح قيود Flow العكسي:

واجهة برمجة تطبيقات Flow العكسية تُخرج حالياً فيديو بمدة ثابتة 8 ثوانٍ، ولا يمكن تعديلها. إذا كان سيناريو الاستخدام الخاص بك يتطلب مقاطع فيديو أقصر، فهناك حلول بديلة:

• القص اللاحق: بعد إنشاء فيديو مدته 8 ثوانٍ، استخدم أدوات مثل FFmpeg لقصه إلى المدة المطلوبة.
• دمج مقاطع متعددة: استفد من ميزة Scene Extension لإنشاء مقاطع متسلسلة.

💡 توصية عملية: إذا كنت بحاجة إلى تحكم مرن في مدة الفيديو، نوصي باستخدام إعادة توجيه Vertex الرسمية. يمكنك التنقل بسهولة بين طرق الوصول المختلفة للاختبار عبر APIYI (apiyi.com).

المعلمة 2: negativePrompt الموجه السلبي

يُستخدم الموجه السلبي لاستبعاد العناصر غير المرغوب فيها من المشهد، وهو معلمة رئيسية لتحسين جودة التوليد.

مقارنة معلمة negativePrompt في Veo 3.1

مثال Vertex الرسمي:

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

# Vertex الرسمي يدعم الموجهات السلبية
operation = client.models.generate_videos(
    model="veo-3.1-generate-preview",
    prompt="A professional business meeting in modern office",
    config=types.GenerateVideosConfig(
        negative_prompt="cartoon, drawing, low quality, blurry, distorted",
        aspect_ratio="16:9"
    )
)

الحل البديل لـ Flow العكسي:

على الرغم من أن Flow العكسي لا يدعم معلمة negativePrompt، إلا أنه يمكن تحقيق تأثير مماثل من خلال تحسين الموجه الإيجابي:

# الموجه الأصلي
A cat playing in the garden

# الموجه المحسن (مع كلمات استبعاد مسبقة)
A realistic, high-quality video of a cat playing in the garden.
Photorealistic style, sharp focus, natural lighting.
NOT cartoon, NOT animated, NOT low quality.

تقنيات تحسين الموجه المسبق:

المعلمة 3: seed بذرة العشوائية

تُستخدم بذرة العشوائية للتحكم في قابلية تكرار نتائج التوليد، وهي مهمة جداً في السيناريوهات التي تتطلب مخرجات متسقة.

مقارنة معلمة seed في Veo 3.1

ملاحظة هامة: حتى في واجهة برمجة تطبيقات Vertex الرسمية، فإن معلمة seed لا تضمن حتمية كاملة، بل تساعد فقط في "تحسين طفيف" لاتساق النتائج.

مثال Vertex الرسمي:

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

# استخدام seed لتحسين اتساق النتائج
operation = client.models.generate_videos(
    model="veo-3.1-generate-preview",
    prompt="A golden retriever running on the beach",
    config=types.GenerateVideosConfig(
        seed=12345678,  # تحديد قيمة البذرة
        aspect_ratio="16:9",
        resolution="720p"
    )
)

أفكار بديلة في سياق Flow العكسي:

بما أن Flow العكسي لا يدعم seed، إذا كنت بحاجة إلى مخرجات متشابهة:

1. حفظ الحالات الناجحة: قم بتسجيل الموجهات والنتائج التي أعطت تأثيراً جيداً.
2. توليد دفعات للتصفية: قم بتوليد نتائج متعددة لنفس الموجه واختر الأفضل.
3. التوجيه بالصور المرجعية: استخدم ميزة Image-to-Video لتقييد المخرجات باستخدام صورة مرجعية.

🎯 نصيحة للاختيار: إذا كان سيناريو تطبيقك يتطلب اتساقاً عالياً في النتائج (مثل فيديوهات العلامة التجارية أو القصص المتسلسلة)، فنحن نوصي باختيار إعادة توجيه Vertex الرسمية. تدعم منصة APIYI (apiyi.com) التبديل السريع واختبار المقارنة بين الطريقتين.

المعلمة 4: generateAudio توليد الصوت

يُعد توليد الصوت الأصلي في Veo 3.1 أحد أبرز ميزاته الأساسية، حيث يشمل الصوت الحوارات، والمؤثرات الصوتية، والموسيقى الخلفية.

مقارنة معلمة generateAudio في Veo 3.1

مثال Vertex الرسمي:

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

# يمكنك اختيار ما إذا كنت تريد توليد صوت أم لا
operation = client.models.generate_videos(
    model="veo-3.1-generate-preview",
    prompt="A chef preparing sushi in a Japanese restaurant",
    config=types.GenerateVideosConfig(
        generate_audio=True,  # تفعيل توليد الصوت
        aspect_ratio="16:9"
    )
)

# إذا لم تكن بحاجة إلى صوت، يمكنك إغلاقه لتوفير وقت المعالجة
operation_silent = client.models.generate_videos(
    model="veo-3.1-generate-preview",
    prompt="Abstract geometric shapes morphing",
    config=types.GenerateVideosConfig(
        generate_audio=False,  # إغلاق الصوت
        aspect_ratio="16:9"
    )
)

معالجة الصوت في Flow العكسي:

يقوم Flow العكسي بتوليد فيديو مع صوت بشكل افتراضي. إذا كنت لا تريد الصوت الأصلي:

# استخدام FFmpeg لإزالة المسار الصوتي
ffmpeg -i input_video.mp4 -an -c:v copy output_silent.mp4

# استبداله بصوت مخصص
ffmpeg -i video.mp4 -i custom_audio.mp3 -c:v copy -c:a aac output.mp4

المعلمة 5: enhancePrompt تعزيز الموجه بالذكاء الاصطناعي

تسمح معلمة enhancePrompt للذكاء الاصطناعي بتحسين وتوسيع الموجه الذي أدخله المستخدم تلقائياً.

مقارنة معلمة enhancePrompt في Veo 3.1

ملاحظة هامة: وفقاً لوثائق Google الرسمية، فإن معلمة enhancePrompt تدعم حالياً نموذج Veo 2 فقط، ولا يدعم Veo 3.1 هذه المعلمة حالياً.

تقنيات تحسين الموجه يدوياً:

بما أن Veo 3.1 لا يدعم التعزيز التلقائي، نوصي بتحسين الموجه يدوياً:

نموذج موجه محسن:

[نوع اللقطة] + [وصف الهدف] + [الحركة/الحالة] + [البيئة/الخلفية] + [ظروف الإضاءة] + [النمط/العاطفة]

مثال:
"Cinematic wide shot of a lone astronaut walking across Mars surface,
orange dust swirling around boots, dramatic backlighting from setting sun,
epic sci-fi atmosphere, film grain texture"

💰 تحسين التكلفة: بالنسبة لمتطلبات تحسين الموجه، يمكنك استخدام نماذج Claude أو GPT لتحسين الموجه أولاً، ثم استدعاء Veo 3.1 لتوليد الفيديو. عبر منصة APIYI (apiyi.com)، يمكنك استدعاء نماذج متعددة بمرونة لتحسين التكلفة الإجمالية.

المعلمة 6: مقارنة معلمات رئيسية أخرى

بالإضافة إلى المعلمات الخمس الأساسية المذكورة أعلاه، هناك بعض المعلمات المهمة الأخرى التي تستحق الاهتمام.

مقارنة كاملة لمعلمات Veo 3.1 الأخرى

تفاصيل دعم الدقة:

جدول نظرة عامة على اختلافات معلمات Veo 3.1

لتسهيل الرجوع السريع، إليك ملخص لجميع اختلافات المعلمات:

مصفوفة دعم المعلمات لـ Veo 3.1: هندسة Flow العكسية مقابل Vertex الرسمي

توصيات لاختيار طريقة الوصول إلى Veo 3.1

بناءً على مقارنة المعايير المذكورة أعلاه، نقدم فيما يلي توصيات للاختيار حسب السيناريوهات المختلفة.

دليل الاختيار حسب السيناريو

سيناريوهات اختيار Flow العكسي (Reverse)

سيناريوهات اختيار Vertex الرسمي

مخطط عملية اتخاذ القرار

بدء الاختيار
    │
    ├─> هل هي بيئة إنتاج؟ ──نعم──> Vertex الرسمي
    │         │
    │         لا
    │         │
    ├─> هل تحتاج إلى negativePrompt؟ ──نعم──> Vertex الرسمي
    │         │
    │         لا
    │         │
    ├─> هل تحتاج إلى دقة 4K؟ ──نعم──> Vertex الرسمي
    │         │
    │         لا
    │         │
    ├─> هل التكلفة هي الاعتبار الأول؟ ──نعم──> Flow العكسي
    │         │
    │         لا
    │         │
    └─> الاختيار بناءً على الاحتياجات المحددة

💡 نصيحة للاختيار: يعتمد اختيار طريقة الوصول بشكل أساسي على سيناريو تطبيقك المحدد ومتطلبات الجودة. نوصي بإجراء اختبارات عملية للمقارنة عبر منصة APIYI apiyi.com، حيث تدعم المنصة واجهة موحدة لكلا الطريقتين، مما يسهل عملية التقييم والتبديل السريع.

مثال سريع للوصول إلى Veo 3.1 API

استدعاء Veo 3.1 عبر منصة APIYI

بغض النظر عن طريقة الوصول التي تختارها، يمكنك استخدام تنسيق واجهة موحد عبر منصة APIYI:

import requests
import time

# APIYI 统一接口调用 Veo 3.1
def generate_video_via_apiyi(prompt, duration=8, aspect_ratio="16:9"):
    """
    通过 APIYI apiyi.com 调用 Veo 3.1 视频生成
    """
    url = "https://api.apiyi.com/v1/videos/generations"

    headers = {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
        "Content-Type": "application/json"
    }

    payload = {
        "model": "veo-3.1-generate-preview",
        "prompt": prompt,
        "duration_seconds": duration,
        "aspect_ratio": aspect_ratio,
        "generate_audio": True
    }

    response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
    return response.json()

# 使用示例
result = generate_video_via_apiyi(
    prompt="A serene Japanese garden with cherry blossoms falling gently",
    duration=8,
    aspect_ratio="16:9"
)

print(f"视频生成任务 ID: {result.get('id')}")

import requests
import time
import os

class VeoVideoGenerator:
    """
    Veo 3.1 视频生成器
    通过 APIYI apiyi.com 统一接口调用
    """

    def __init__(self, api_key):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.apiyi.com/v1"
        self.headers = {
            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }

    def generate_video(self, prompt, **kwargs):
        """
        提交视频生成任务

        参数:
            prompt: 视频描述提示词
            duration_seconds: 视频时长 (4/6/8)
            aspect_ratio: 画面比例 (16:9 或 9:16)
            negative_prompt: 负面提示词 (Vertex 模式)
            seed: 随机种子 (Vertex 模式)
            generate_audio: 是否生成音频
            resolution: 分辨率 (720p/1080p)
        """
        url = f"{self.base_url}/videos/generations"

        payload = {
            "model": kwargs.get("model", "veo-3.1-generate-preview"),
            "prompt": prompt,
            "duration_seconds": kwargs.get("duration_seconds", 8),
            "aspect_ratio": kwargs.get("aspect_ratio", "16:9"),
            "generate_audio": kwargs.get("generate_audio", True)
        }

        # 可选参数 (Vertex 模式支持)
        if "negative_prompt" in kwargs:
            payload["negative_prompt"] = kwargs["negative_prompt"]
        if "seed" in kwargs:
            payload["seed"] = kwargs["seed"]
        if "resolution" in kwargs:
            payload["resolution"] = kwargs["resolution"]

        response = requests.post(url, json=payload, headers=self.headers)
        response.raise_for_status()
        return response.json()

    def check_status(self, task_id):
        """检查生成任务状态"""
        url = f"{self.base_url}/videos/generations/{task_id}"
        response = requests.get(url, headers=self.headers)
        response.raise_for_status()
        return response.json()

    def wait_for_completion(self, task_id, timeout=600, interval=10):
        """
        等待视频生成完成

        参数:
            task_id: 任务 ID
            timeout: 超时时间 (秒)
            interval: 轮询间隔 (秒)
        """
        start_time = time.time()

        while time.time() - start_time < timeout:
            status = self.check_status(task_id)
            state = status.get("status", "unknown")

            if state == "completed":
                return status
            elif state == "failed":
                raise Exception(f"视频生成失败: {status.get('error')}")

            print(f"状态: {state}, 已等待 {int(time.time() - start_time)} 秒...")
            time.sleep(interval)

        raise TimeoutError("视频生成超时")

    def download_video(self, video_url, save_path):
        """下载生成的视频"""
        response = requests.get(video_url, stream=True)
        response.raise_for_status()

        with open(save_path, "wb") as f:
            for chunk in response.iter_content(chunk_size=8192):
                f.write(chunk)

        return save_path


# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    # 初始化生成器
    generator = VeoVideoGenerator(api_key="YOUR_API_KEY")

    # 提交生成任务
    task = generator.generate_video(
        prompt="Cinematic aerial shot of a futuristic city at night, "
               "neon lights reflecting on wet streets, flying cars, "
               "cyberpunk atmosphere, high quality",
        duration_seconds=8,
        aspect_ratio="16:9",
        resolution="1080p",
        generate_audio=True
    )

    print(f"任务已提交, ID: {task['id']}")

    # 等待完成
    result = generator.wait_for_completion(task["id"])

    # 下载视频
    video_url = result["video_url"]
    generator.download_video(video_url, "output_video.mp4")

    print("视频已下载: output_video.mp4")

🚀 بداية سريعة: نوصي باستخدام منصة APIYI apiyi.com لبناء النماذج الأولية بسرعة. توفر المنصة واجهات API جاهزة للاستخدام، مما يسمح بإتمام التكامل دون الحاجة إلى إعدادات معقدة.

بدائل عملية لقيود معلمات Veo 3.1

نقدم لكم هنا ملخصاً شاملاً للبدائل المتاحة لمواجهة قيود المعلمات في هندسة Flow العكسية.

جدول البحث السريع عن البدائل

قالب تحسين الموجه الأمامي

# قالب التحسين العام
[متطلبات الجودة], [تعريف النمط], [وصف المشهد المحدد].
[الحركة/الديناميكية], [الإضاءة/الأجواء].
NOT [عنصر مستبعد 1], NOT [عنصر مستبعد 2].

# مثال: فيديو عرض منتج
"Professional commercial quality, clean minimalist style,
a sleek smartphone rotating on a white marble surface.
Smooth 360-degree rotation, soft studio lighting with subtle reflections.
NOT blurry, NOT cartoon, NOT low quality, NOT distorted."

# مثال: فيديو مناظر طبيعية
"Cinematic documentary style, 8K quality,
a majestic waterfall in tropical rainforest at golden hour.
Slow motion water droplets, volumetric light rays through mist.
NOT artificial, NOT oversaturated, NOT CGI looking."

الأسئلة الشائعة

ملخص مقارنة معلمات Veo 3.1

من خلال المقارنة التفصيلية في هذا المقال، يمكننا استخلاص النتائج التالية:

ملخص الاختلافات الجوهرية

1. التحكم في المدة: يدعم Vertex مدة 4/6/8 ثوانٍ، بينما Flow ثابتة عند 8 ثوانٍ.
2. الموجه السلبي: مدعوم في Vertex، بينما يتطلب Flow استخدام موجهات بديلة في البداية.
3. البذرة العشوائية (Seed): مدعومة في Vertex ولكنها ليست حتمية تمامًا، وغير مدعومة في Flow.
4. توليد الصوت: قابل للتكوين في Vertex، ومفعّل افتراضيًا في Flow.
5. الدقة: يدعم Vertex دقة 4K، بينما يصل Flow إلى 1080p كحد أقصى.
6. التوليد بالدفعات: يدعم Vertex توليد 1-4 مقاطع، بينما Flow ثابت عند مقطع واحد.

ملخص توصيات الاختيار

بغض النظر عن الطريقة التي تختارها، يمكنك الحصول على تجربة وصول مريحة وقدرة مرنة على التبديل بين الحلول من خلال منصة APIYI (apiyi.com). نوصي بإجراء اختبارات على نطاق صغير أولاً للتحقق من النتائج قبل تحديد الطريقة الأساسية للاستخدام.

المراجع

1. Google Cloud – وثائق Veo 3.1 الرسمية: شرح كامل لمعلمات API
   • الرابط: docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/veo/3-1-generate
2. Google AI for Developers – توليد الفيديو عبر Gemini API: دليل استخدام Veo 3.1
   • الرابط: ai.google.dev/gemini-api/docs/video
3. مدونة مطوري Google – إعلان إطلاق Veo 3.1: تقديم الميزات الجديدة
   • الرابط: developers.googleblog.com/introducing-veo-3-1-and-new-creative-capabilities-in-the-gemini-api
4. Vertex AI – مرجع API لتوليد الفيديو: قائمة المعلمات الكاملة
   • الرابط: docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/model-reference/veo-video-generation

كتب هذا المقال الفريق التقني لـ APIYI Team، لمزيد من دروس توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي يرجى زيارة مركز مساعدة APIYI: help.apiyi.com