Tạo Video

Tổng quan

LemonData cung cấp quyền truy cập vào hơn 69 mô hình tạo video từ 11 nhà cung cấp thông qua một API thống nhất duy nhất. Quá trình tạo video là bất đồng bộ (asynchronous) — bạn gửi một yêu cầu và nhận được một task ID, sau đó thực hiện poll để lấy kết quả.

Danh sách mô hình được cập nhật thường xuyên. Để biết các mô hình và giá cả mới nhất, hãy truy cập Models page hoặc sử dụng Models API.

Quy trình bất đồng bộ

import requests
import time

API_KEY = "sk-your-api-key"
BASE = "https://api.lemondata.cc/v1"
headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}

# Step 1: Submit generation request
resp = requests.post(f"{BASE}/videos/generations",
    headers=headers,
    json={
        "model": "kling-v2.6-pro",
        "prompt": "A golden retriever running on a beach at sunset, cinematic 4K",
        "duration": 5,
        "aspect_ratio": "16:9"
    }
)
task_id = resp.json()["task_id"]

# Step 2: Poll for result
while True:
    status = requests.get(f"{BASE}/videos/generations/{task_id}", headers=headers).json()
    if status["status"] in ("completed", "succeeded"):
        print(f"Video URL: {status['video_url']}")
        break
    elif status["status"] == "failed":
        print(f"Failed: {status.get('error')}")
        break
    time.sleep(10)

Ma trận khả năng của mô hình

Các mô hình khác nhau có thế mạnh ở các tác vụ khác nhau. Sử dụng ma trận này để chọn mô hình phù hợp cho trường hợp sử dụng của bạn. Chú giải: ✅ Được hỗ trợ | ❌ Không được hỗ trợ

Dòng máy	Nhà cung cấp	T2V	I2V	Keyframe	Mở rộng	Chỉnh sửa	Thời lượng tối đa
Sora	OpenAI	✅	❌	❌	❌	❌	~20s
Kling	Kuaishou	✅	✅	❌	✅	❌	10s
Veo	Google	✅	❌	❌	❌	❌	8s
Seedance	ByteDance	✅	✅	✅	✅	✅	10s
Hailuo	MiniMax	✅	✅	❌	❌	❌	6s
Wan	Alibaba	✅	✅	❌	❌	❌	5s
Runway	Runway	✅	✅	❌	❌	❌	10s
Luma	Luma	✅	❌	❌	✅	❌	5s
Vidu	Vidu	✅	✅	❌	❌	❌	8s
Grok	xAI	✅	❌	❌	❌	❌	~10s
Higgsfield	Higgsfield	✅	❌	❌	❌	❌	~5s

Định nghĩa khả năng

T2V (Text-to-Video): Tạo video từ một prompt văn bản
I2V (Image-to-Video): Chuyển hình ảnh tĩnh thành video bằng cách sử dụng image_url hoặc image
Keyframe: Kiểm soát khung hình bắt đầu và kết thúc bằng start_image + end_image
Extension: Mở rộng thời lượng của một video hiện có
Editing: Sửa đổi các khía cạnh cụ thể của một video hiện có

Các mô hình hiện có theo dòng

Sora (OpenAI)

Mô hình	Chất lượng	Ghi chú
`sora-2`	Tiêu chuẩn	Mô hình mặc định, cân bằng tốt giữa chất lượng và tốc độ
`sora-2-pro`	Cao	Chất lượng cao hơn, thời gian tạo lâu hơn
`sora-2-characters`	Tiêu chuẩn	Tạo video tập trung vào nhân vật

Kling (Kuaishou)

Mô hình	Khả năng	Ghi chú
`kling-v2.6-pro`	T2V	Thế hệ mới nhất, chất lượng chuyên nghiệp
`kling-v2.6-std`	T2V	Thế hệ mới nhất, tốc độ nhanh
`kling-v2.5-turbo-pro`	T2V	Tốc độ Turbo, chất lượng chuyên nghiệp
`kling-v2.1-master`	T2V/I2V	Chất lượng Master
`kling-v2.1-pro`	T2V/I2V	Chất lượng chuyên nghiệp
`kling-v2.1-standard`	T2V/I2V	Chất lượng tiêu chuẩn
`kling-video`	T2V/I2V	Mô hình cơ sở
`kling-video-extend`	Mở rộng	Mở rộng video hiện có
`kling-video-o1-pro`	T2V	Suy luận O1, chất lượng chuyên nghiệp
`kling-video-o1-std`	T2V	Suy luận O1, tiêu chuẩn
`kling-effects`	Hiệu ứng	Áp dụng các hiệu ứng hình ảnh
`kling-omni-video`	T2V	Mô hình Omni
`kling-motion-control`	T2V	Tạo video với kiểm soát chuyển động

Veo (Google)

Mô hình	Chất lượng	Ghi chú
`veo3.1`	Tiêu chuẩn	Mô hình video mới nhất của Google
`veo3.1-pro`	Cao	Chất lượng chuyên nghiệp
`veo3.1-4k`	Ultra	Đầu ra độ phân giải 4K
`veo3.1-fast`	Nhanh	Tạo video nhanh hơn
`veo3.1-fast-4k`	Nhanh + 4K	Tạo video nhanh với đầu ra 4K
`veo3.1-components`	Tiêu chuẩn	Tạo video dựa trên thành phần
`veo3`	Tiêu chuẩn	Thế hệ trước
`veo3-pro`	Cao	Thế hệ trước, chuyên nghiệp
`veo3-fast`	Nhanh	Thế hệ trước, nhanh

Seedance (ByteDance)

Mô hình	Khả năng	Ghi chú
`seedance-2-0`	T2V/I2V/Keyframe/Mở rộng/Chỉnh sửa	Mới nhất, đa năng nhất
`seedance-1-5-pro`	T2V/I2V	Thế hệ trước, chất lượng chuyên nghiệp
`seedance-1-0-pro`	T2V/I2V	Thế hệ đầu tiên, chuyên nghiệp
`seedance-1-0-pro-fast`	T2V/I2V	Thế hệ đầu tiên, nhanh
`seedance-1-0-lite-t2v`	T2V	Text-to-video phiên bản nhẹ
`seedance-1-0-lite-i2v`	I2V	Image-to-video phiên bản nhẹ

Seedance 2.0 hỗ trợ phạm vi khả năng rộng nhất bao gồm multimodal-to-video, mở rộng video và chỉnh sửa video — tất cả thông qua cùng một API endpoint.

Hailuo (MiniMax)

Mô hình	Chất lượng	Ghi chú
`hailuo-2.3`	Tiêu chuẩn	Chất lượng tốt
`hailuo-2.3-pro`	Cao	Đầu ra chất lượng cao hơn
`hailuo-2.3-fast`	Nhanh	Tạo video nhanh hơn
`hailuo-2.3-standard`	Tiêu chuẩn	Cấp độ tiêu chuẩn
`video-01`	Tiêu chuẩn	MiniMax video-01
`video-01-live`	Tiêu chuẩn	Tạo video phong cách live

Wan (Alibaba)

Mô hình	Khả năng	Ghi chú
`wan-2.6`	T2V	Text-to-video mới nhất
`wan2.6-i2v`	I2V	Image-to-video mới nhất
`wan-2.5`	T2V	Thế hệ trước
`wan2.5-i2v-preview`	I2V	I2V thế hệ trước
`wan-2.2-plus`	T2V	Thế hệ sớm hơn
`vace-14b`	T2V	Kiến trúc VACE

Runway

Mô hình	Thời lượng	Ghi chú
`runwayml-gen4-turbo-5`	5s	Tạo video nhanh
`runwayml-gen4-turbo-10`	10s	Các đoạn clip dài hơn

Luma

Mô hình	Khả năng	Ghi chú
`luma-video-api`	T2V	Text-to-video
`luma-video-extend-api`	Mở rộng	Mở rộng video hiện có

Vidu (Shengshu)

Mô hình	Chất lượng	Ghi chú
`viduq3-pro`	Cao	Thế hệ mới nhất
`viduq2-pro`	Cao	Thế hệ trước, chuyên nghiệp
`viduq2-pro-fast`	Nhanh	Thế hệ trước, chuyên nghiệp nhanh
`viduq2`	Tiêu chuẩn	Thế hệ trước, tiêu chuẩn
`viduq2-turbo`	Nhanh	Tốc độ Turbo
`vidu2.0`	Tiêu chuẩn	Mô hình cơ sở

Grok (xAI)

Mô hình	Ghi chú
`grok-video-3`	Mô hình tạo video của xAI
`grok-video-3-10s`	Biến thể 10 giây

Higgsfield

Mô hình	Ghi chú
`higgsfield-turbo`	Nhanh nhất, chi phí thấp hơn
`higgsfield-standard`	Chất lượng tiêu chuẩn
`higgsfield-lite`	Phiên bản nhẹ

Ví dụ sử dụng

Text-to-Video (T2V)

Trường hợp sử dụng phổ biến nhất. Tất cả các mô hình đều hỗ trợ tính năng này.

response = requests.post(f"{BASE}/videos/generations",
    headers=headers,
    json={
        "model": "veo3.1-pro",
        "prompt": "Aerial drone shot of a coastal city at golden hour, waves crashing against cliffs",
        "duration": 5,
        "aspect_ratio": "16:9",
        "resolution": "1080p"
    }
)

Image-to-Video (I2V)

Chuyển hình ảnh tĩnh thành video. Sử dụng image_url cho URL hoặc image cho dữ liệu base64.

# Using image URL
response = requests.post(f"{BASE}/videos/generations",
    headers=headers,
    json={
        "model": "wan2.6-i2v",
        "prompt": "The person slowly turns and smiles at the camera",
        "image_url": "https://example.com/portrait.jpg"
    }
)

# Using base64 image
import base64
with open("photo.jpg", "rb") as f:
    image_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()

response = requests.post(f"{BASE}/videos/generations",
    headers=headers,
    json={
        "model": "kling-v2.1-master",
        "prompt": "Gentle wind blows through the scene",
        "image": f"data:image/jpeg;base64,{image_b64}"
    }
)

Kiểm soát Keyframe (Ảnh bắt đầu + Ảnh kết thúc)

Kiểm soát cả khung hình đầu tiên và cuối cùng để có các chuyển cảnh chính xác. Hiện được hỗ trợ bởi Seedance 2.0.

response = requests.post(f"{BASE}/videos/generations",
    headers=headers,
    json={
        "model": "seedance-2-0",
        "prompt": "Smooth transition from day to night, city lights gradually turning on",
        "start_image": "https://example.com/city-day.jpg",
        "end_image": "https://example.com/city-night.jpg",
        "duration": 5
    }
)

Mở rộng Video

Mở rộng thời lượng của một video hiện có. Sử dụng các mô hình có khả năng mở rộng (extension).

response = requests.post(f"{BASE}/videos/generations",
    headers=headers,
    json={
        "model": "kling-video-extend",
        "prompt": "Continue the scene naturally",
        "image_url": "https://example.com/last-frame.jpg"
    }
)

Tham chiếu tham số

Tham số	Kiểu	Mô tả
`model`	string	ID mô hình (mặc định: `sora-2`)
`prompt`	string	Bắt buộc. Mô tả văn bản của video
`image_url`	string	URL của hình ảnh bắt đầu (cho I2V)
`image`	string	Hình ảnh mã hóa Base64 với tiền tố data URL (cho I2V)
`duration`	integer	Thời lượng video tính bằng giây (1-60, tùy thuộc vào mô hình)
`aspect_ratio`	string	`16:9`, `9:16`, `1:1`, v.v.
`resolution`	string	`1080p`, `720p`, `4k`
`fps`	integer	Số khung hình trên giây (1-120)
`negative_prompt`	string	Những gì cần tránh trong quá trình tạo
`seed`	integer	Seed ngẫu nhiên để tái lập kết quả
`cfg_scale`	number	Thang đo hướng dẫn (0-20)
`motion_strength`	number	Cường độ chuyển động (0-1)
`start_image`	string	URL của keyframe bắt đầu
`end_image`	string	URL của keyframe kết thúc

Không phải tất cả các tham số đều được hỗ trợ bởi mọi mô hình. Các tham số không được hỗ trợ sẽ bị bỏ qua một cách âm thầm. Kiểm tra tài liệu của mô hình để biết các tham số được hỗ trợ.

Hướng dẫn chọn mô hình

Chất lượng tốt nhất

Seedance 2.0 hoặc Kling v2.6 Pro — chất lượng điện ảnh, chi tiết phong phú, chuyển động tự nhiên

Tạo nhanh nhất

Higgsfield Turbo hoặc Hailuo 2.3 — kết quả nhanh chóng để tạo mẫu và thử nghiệm

Linh hoạt nhất

Seedance 2.0 — hỗ trợ T2V, I2V, keyframe, mở rộng và chỉnh sửa trong một mô hình duy nhất

Giá trị tốt nhất

Wan 2.6 hoặc Hailuo 2.3 — chất lượng cạnh tranh với chi phí thấp hơn cho mỗi lần tạo

Thanh toán

Việc tạo video sử dụng giá cố định cho mỗi lần tạo. Bạn sẽ bị tính phí một lần khi task được gửi, bất kể thời lượng video. Nếu quá trình tạo thất bại, khoản phí sẽ được tự động hoàn lại. Kiểm tra giá hiện tại trên Models page hoặc thông qua Pricing API.

Getting Started

Guides

Tổng quan

Quy trình bất đồng bộ

Ma trận khả năng của mô hình

Định nghĩa khả năng

Các mô hình hiện có theo dòng

Sora (OpenAI)

Kling (Kuaishou)

Veo (Google)

Seedance (ByteDance)

Hailuo (MiniMax)

Wan (Alibaba)

Runway

Luma

Vidu (Shengshu)

Grok (xAI)

Higgsfield

Ví dụ sử dụng

Text-to-Video (T2V)

Image-to-Video (I2V)

Kiểm soát Keyframe (Ảnh bắt đầu + Ảnh kết thúc)

Mở rộng Video

Tham chiếu tham số

Hướng dẫn chọn mô hình

Chất lượng tốt nhất

Tạo nhanh nhất

Linh hoạt nhất

Giá trị tốt nhất

Thanh toán

Getting Started

Guides

​Tổng quan

​Quy trình bất đồng bộ

​Ma trận khả năng của mô hình

​Định nghĩa khả năng

​Các mô hình hiện có theo dòng

​Sora (OpenAI)

​Kling (Kuaishou)

​Veo (Google)

​Seedance (ByteDance)

​Hailuo (MiniMax)

​Wan (Alibaba)

​Runway

​Luma

​Vidu (Shengshu)

​Grok (xAI)

​Higgsfield

​Ví dụ sử dụng

​Text-to-Video (T2V)

​Image-to-Video (I2V)

​Kiểm soát Keyframe (Ảnh bắt đầu + Ảnh kết thúc)

​Mở rộng Video

​Tham chiếu tham số

​Hướng dẫn chọn mô hình

Chất lượng tốt nhất

Tạo nhanh nhất

Linh hoạt nhất

Giá trị tốt nhất

​Thanh toán

Tổng quan

Quy trình bất đồng bộ

Ma trận khả năng của mô hình

Định nghĩa khả năng

Các mô hình hiện có theo dòng

Sora (OpenAI)

Kling (Kuaishou)

Veo (Google)

Seedance (ByteDance)

Hailuo (MiniMax)

Wan (Alibaba)

Runway

Luma

Vidu (Shengshu)

Grok (xAI)

Higgsfield

Ví dụ sử dụng

Text-to-Video (T2V)

Image-to-Video (I2V)

Kiểm soát Keyframe (Ảnh bắt đầu + Ảnh kết thúc)

Mở rộng Video

Tham chiếu tham số

Hướng dẫn chọn mô hình

Thanh toán