MiniMax H3 画像から動画
minimax/h3/image-to-video
MiniMax H3 Image to Video は、最初のフレーム画像を自然で一貫性のある 2K 動画にアニメーション化します。自然言語によるモーション指示に対応し、任意の最終フレーム制御によって、動きの一貫性、シーンの連続性、映画のような動画生成を実現します。すぐに使える REST 推論 API を提供し、高性能、コールドスタートなし、手頃な価格で利用できます。
サンプル
パラメータ
| 名前 | 型 | 既定 | 制約 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
| first_frame *画像 | image_upload | — | image/* · 0–1 items | 最初のフレーム画像の URL または Base64 データ。対応する画像サイズは各辺 256〜5760 ピクセル、アスペクト比は 0.4〜2.5 です。 |
| prompt *プロンプト | textarea | — | ≤ 7000 chars | 希望するモーションやシーンを説明するテキスト。 |
| last_frame最終画像 | image_upload | — | image/* · 0–1 items | 任意の最終フレーム画像の URL または Base64 データ。 |
| resolution解像度 | select | 2k | 2k | 出力動画の解像度。 |
| duration長さ | slider | 5 | 4 ~ 15 · step 1 | 出力動画の長さ(秒)。 |
出力フィールド
| フィールド | 型 | 説明 |
|---|---|---|
| videos | array<string> |
API
統一 REST API でこのモデルを呼び出せます。API Keys ページでキーを取得してください。
cURL
# 1) Submit — returns { "task_uuid": "..." }
curl -X POST "https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/minimax/h3/image-to-video" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"input": {
"first_frame": [
"https://assets-public.namifusion.com/marketplace/images/2026-06-12/638e1ee18ac7.jpeg"
],
"prompt": "Animate the scene with natural subject movement, gentle environmental motion, a stable camera path, and cinematic lighting.",
"resolution": "2k",
"duration": 5
}
}'
# 2) Poll until status is "completed", then read the output URLs
curl "https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/tasks/TASK_UUID" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"Python
import time, requests
API_KEY = "YOUR_API_KEY"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
# 1) Submit
resp = requests.post(
"https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/minimax/h3/image-to-video",
headers=HEADERS,
json={
"input": {
"first_frame": [
"https://assets-public.namifusion.com/marketplace/images/2026-06-12/638e1ee18ac7.jpeg"
],
"prompt": "Animate the scene with natural subject movement, gentle environmental motion, a stable camera path, and cinematic lighting.",
"resolution": "2k",
"duration": 5
}
},
)
resp.raise_for_status() # 401/402/429/5xx stop here instead of polling a bad task
task = resp.json()
# 2) Poll until a terminal state (completed / failed / cancelled).
# This model is allowed up to 300s server-side.
deadline = time.time() + 360
while task.get("status") not in ("completed", "failed", "cancelled"):
if time.time() > deadline:
raise TimeoutError(f"still {task.get('status')} — keep the task_uuid and poll later")
time.sleep(3)
poll = requests.get(f"https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/tasks/{task['task_uuid']}", headers=HEADERS)
poll.raise_for_status()
task = poll.json()
print(task["status"], task.get("output"))JavaScript
const API_KEY = "YOUR_API_KEY";
const HEADERS = { Authorization: `Bearer ${API_KEY}` };
// 1) Submit
const resp = await fetch("https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/minimax/h3/image-to-video", {
method: "POST",
headers: { ...HEADERS, "Content-Type": "application/json" },
body: JSON.stringify({
"input": {
"first_frame": [
"https://assets-public.namifusion.com/marketplace/images/2026-06-12/638e1ee18ac7.jpeg"
],
"prompt": "Animate the scene with natural subject movement, gentle environmental motion, a stable camera path, and cinematic lighting.",
"resolution": "2k",
"duration": 5
}
}),
});
if (!resp.ok) throw new Error(`submit failed: ${resp.status} ${await resp.text()}`);
let task = await resp.json();
// 2) Poll until a terminal state (completed / failed / cancelled).
// This model is allowed up to 300s server-side.
const deadline = Date.now() + 360 * 1000;
while (!["completed", "failed", "cancelled"].includes(task.status)) {
if (Date.now() > deadline) throw new Error(`still ${task.status} — keep the task_uuid and poll later`);
await new Promise((r) => setTimeout(r, 3000));
const poll = await fetch(`https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/tasks/${task.task_uuid}`, { headers: HEADERS });
if (!poll.ok) throw new Error(`poll failed: ${poll.status}`);
task = await poll.json();
}
console.log(task.status, task.output);ドキュメント
MiniMax H3 Image to Video
1枚の開始画像から、プロンプトで動きを制御した一貫性の高い 2K 動画を生成。
MiniMax H3 Image to Video は、開始フレームとなる画像と自然言語のプロンプトをもとに、高解像度の 2K 動画を生成できる画像から動画への変換モデルです。任意の終了フレーム指定にも対応しており、シーンの連続性、被写体の一貫性、映画的な演出を重視する制作ワークフローに適しています。さらに、コールドスタートなしで利用でき、コスト効率にも優れています。
🚀 主な特長
- 開始フレーム主導の生成:入力画像を起点として、被写体、構図、スタイル、冒頭の見た目を安定して反映します。
- プロンプトによるモーション制御:動き、カメラワーク、ライティング、雰囲気、シーン展開を自然言語で指定できます。
- 任意の終了フレーム誘導:終了時の見た目を重視する場合、最後の画像を追加して終端フレームをより明確に制御できます。
- ネイティブ 2K 出力:高精細な 2K 動画を生成でき、商用コンテンツや高品質な映像制作に適しています。
- 4〜15秒の長さに対応:短い試行から、より展開のある短尺動画まで柔軟に生成できます。
- コールドスタートなし:本番利用でも応答性が高く、より予測しやすい処理時間が期待できます。
🛠️ 技術仕様
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| モデル名 | MiniMax H3 Image to Video |
| モデル ID | minimax/h3/image-to-video |
| タスク種別 | image-to-video |
| モデルアーキテクチャ | 開始フレーム条件付きの動画生成モデル(任意の終了フレーム制御に対応) |
| 入力形式 | 画像(URL または Base64)+プロンプト、任意で終了フレーム画像(URL または Base64) |
| 出力形式 | 動画 |
| 入力画像要件 | 各辺 256〜5760 ピクセル、アスペクト比 0.4〜2.5 |
| プロンプト長 | 1〜7000 文字 |
| 解像度 | 2K |
| 長さ | 4〜15 秒 |
| フレームレート | 非公開 |
| 終了フレーム制御 | 対応(任意) |
| レイテンシ | コールドスタートなし。実際の推論時間は負荷や動画の長さにより変動します |
サンプルプロンプト
雨の夜のネオン街に立つ人物へ、ゆっくりとシネマティックに寄っていく。わずかな頭の動き、濡れた路面の反射、リアルな照明、ムーディーな雰囲気。クリーンなスタジオ背景で製品がゆっくり回転し、カメラがわずかに回り込む。高級感のある広告ライティングで金属の質感とハイライトを強調。白い猫が窓辺から飛び降りてカメラの方へ歩いてくる。室内には暖かな日差しが差し込み、自然で滑らかな動き、やさしい雰囲気。
💰 価格
| 項目 | 価格 |
|---|---|
| 基本料金 | $0.13 / 秒 |
| 5秒動画 | $0.65 |
| 10秒動画 | $1.30 |
| 15秒動画 | $1.95 |
💡 主なユースケース
- EC・商品プロモーション:商品画像を動きのある紹介動画に変換し、訴求力を高めます。
- SNS向け短尺コンテンツ制作:静止画素材を、よりエンゲージメントの高い短尺動画へ展開できます。
- プリビズ・コンセプト検証:コンセプトアートや絵コンテを短い映像プレビューとして可視化できます。
- キャラクター・シーンのアニメーション化:イラスト、ポートレート、背景アートに動きを与えつつ、元のビジュアル方向性を維持できます。
🔗 関連モデル
- MiniMax H3 Text-to-Video:プロンプトから直接、高解像度の動画を生成します。
- MiniMax H3 Reference-to-Video:参照素材とプロンプトをもとに、高解像度の動画を生成します。
関連モデル
xAI Grok Imagine Video v1.5 画像から動画
1枚の入力画像とテキストプロンプトから1-15秒の動画を生成します。480pと720pに対応しています。
vidu/q3/image-to-video-spicy 画像から動画生成
Vidu Q3 Image-to-Video Spicy は、画像から高品質な動画を無制限に生成でき、滑らかなアニメーションと多彩な動きが特長です。大規模なコンテンツ生成向けに最適化されています。すぐに使える REST 推論 API を提供し、高性能・コールドスタートなし・手頃な価格を実現します。
Vidu Q3 画像から動画へ
Vidu Q3 画像から動画へは、テキストプロンプトを高品質な動画に変換し、優れた視覚的忠実度と多様なモーションを実現します。すぐに使える REST 推論 API、最高のパフォーマンス、コールドスタートなし、手頃な価格。

MiniMax H3 Spicy 画像から動画
開始画像から動画を生成し、任意のプロンプトと最終フレームで動きを誘導します。480p、540p、768p、1080p、3〜15秒に対応します。
ltx-2.5/image-to-video 画像から動画生成
LTX 2.5 Image-to-Video は、最初のフレーム画像をアニメーション化し、高忠実度で音声と動画が同期したコンテンツを生成します。オプションで最後のフレームのガイド指定が可能で、720P / 1080P / 2K / 4K 出力に対応。シネマティックな動画、SNS コンテンツ、広告、制作ワークフローに適しています。すぐに使える REST 推論 API を提供し、高性能・コールドスタートなし・手頃な価格で利用できます。
ai/ltx-2.3-spicy/image-to-video-lora 画像から動画
LTX 2.3 Spicy LoRA Image to Video API は、参照画像とプロンプトから表現力豊かな AI 動画を生成します。選択可能な LoRA プリセット、任意の LoRA 強度上書き、長さ、解像度の設定に対応しています。MaaS でコールドスタートなしの高速 REST 推論を、手頃な価格で利用できます。
ai/ltx-2.3-spicy/image-to-video 画像から動画生成
LTX 2.3 Spicy Image-to-Video API は、参照画像とプロンプトから表現力豊かな AI 動画を生成します。MaaS で、スタイルプリセット、長さ、解像度を選択でき、高速な REST 推論、コールドスタートなし、手頃な価格で利用できます。
Kling Omni Video O3 画像から動画へ
Kling Omni Video O3( は、MVL(マルチモーダルビジュアルランゲージ)技術を使用して静止画像を動的なシネマティック動画に変換します。被写体の一貫性を保ちながら、自然な動き、物理シミュレーション、シームレスなシーンダイナミクスを追加。音声生成にも対応。すぐに使えるREST API、最高のパフォーマンス、コールドスタートなし、手頃な価格。