GPT Image 2.6 на Felo: превращаем GIF в видеокадр

GPT Image 2.6 на Felo: создайте зацикленный GIF, сформируйте кадры действия через API, а затем оживите их с помощью Kling. Код и ограничения включены.

Попросите видеомодель создать «рыцаря, размахивающего мечом», и результат будет лишь приблизительным изображением взмаха меча. Клинок превращается в размытую полосу, пропорции тела меняются между кадрами, а камера выполняет движение, которого никто не заказывал.

Режиссёры решают эту задачу с помощью мизансцены: где стоит персонаж, что начинает двигаться первым и в какой точке заканчивается движение. GPT Image 2.6 на Felo позволяет создать такой план в виде зацикленного GIF продолжительностью 1,8 секунды в браузере или таблицы из 3 × 3 кадров через API изображений. Оба варианта обходятся дешевле, чем разработка действия после оплаты видеомодели за освещение, кадрирование и звуковое сопровождение.

Два способа использовать GPT Image 2.6 на Felo

В браузере: ИИ-генератор GIF

Откройте felo.ai/tools/gpt-image-2-6, опишите изображение и выберите модель. По умолчанию поле ввода использует GPT Image 2.6 Flare и формат PNG. Для создания анимации откройте настройки и выберите GIF. Одного упоминания слова «GIF» в запросе недостаточно для смены формата результата.

Настройки GIF имеют ограниченный диапазон: от 2 до 16 кадров, от 20 до 2000 миллисекунд на кадр и начальный размер кадра 512 × 512. Настройки Felo по умолчанию — 9 кадров по 200 мс, что даёт цикл продолжительностью 1,8 секунды. Это короткий промежуток времени, и в этом его особенность. Этого достаточно, чтобы оценить читаемость жеста.

Вы можете загрузить референсное изображение, запросить изменения или выделить область с помощью инструмента эскиза. Для первого теста движения выберите один объект, простой фон и одно действие.

Пример результата: цикл из 9 кадров с длительностью 200 мс на кадр. Браузерный инструмент создаёт GIF напрямую; описанный ниже рабочий процесс с агентом формирует те же кадры из одной таблицы 3 × 3.

Через API: для агентов и приложений

Эти же две модели представлены в каталоге изображений Felo под идентификаторами gpt-image-2.6-flare и gpt-image-2.6-sunburst. Один ключ обеспечивает доступ к 18 моделям изображений от 8 провайдеров. Агент может сравнивать модели или переключаться между ними без отдельных аккаунтов у провайдеров.

	GPT Image 2.6 Flare	GPT Image 2.6 Sunburst
Назначение	Быстрые черновики и частые правки	Детализированные изображения и точное редактирование
ID модели	gpt-image-2.6-flare	gpt-image-2.6-sunburst
Входные данные / результат	Текст, изображение → изображение	Текст, изображение → изображение
Преимущество в этой задаче	Быстрый поиск идей для движения	Согласованность персонажей между панелями
Указанная стоимость	$5 / 1M входных токенов, $30 / 1M выходных токенов	$5 / 1M входных токенов, $30 / 1M выходных токенов

Стоимость рассчитывается за токены, а не за изображения, поэтому разрешение и референсные изображения влияют на расходы. На страницах обеих моделей отображается значок бесплатного пробного периода с ограниченным сроком действия. Перед планированием производственного запуска проверьте актуальные условия и тарифы.

Браузерная версия создаёт GIF, а API изображений возвращает статичные изображения. Перечисление output_format для этих моделей включает значения png, jpeg и webp, поэтому агенты собирают GIF из созданных кадров. Пример такого процесса приведён в разделе API ниже.

Почему GIF лучше использовать для первого черновика, чем текстовый запрос для видео

Видеомодели работают как движки интерполяции. Они хорошо заполняют пространство между двумя состояниями, но плохо определяют, какие состояния имеют значение. Текстовый запрос даёт им одно предложение для интерпретации. GIF из девяти кадров содержит девять чётких указаний относительно позы, силуэта и времени движения.

Ограничение в девять кадров также заставляет выбрать конкретное действие. При длительности 200 мс на кадр нет места для расплывчатого описания вроде «динамичная сцена действия». Нужно указать последовательность: исходная стойка, замах, удар, завершение движения, возвращение в исходное положение. Слабые запросы для видео обычно не работают именно потому, что автор не определил эту последовательность.

Зацикливание добавляет ещё одно ограничение. GIF с плавным циклом должен возвращаться к исходной позе. Это также упрощает монтаж видеокадра. Если рука персонажа заканчивает движение в новой точке, следующий кадр начинается с другого положения тела.

Весь результат можно проверить за несколько секунд. Оцените силуэт, положение рук, реквизит и переход между последним и первым кадрами. Агент может сравнить кадры или запросить у модели компьютерного зрения описание изменений до оплаты даже одной секунды видео.

На странице инструмента Felo есть чёткое пояснение: «GIF — это бесшумная зацикленная анимация. Используйте видеоредактор, если вам нужен звук, длинная сцена или несколько кадров». Именно с этого утверждения начинается рабочий процесс, но им он не ограничивается.

Создание движения в браузере

Ниже представлен практический процесс разработки движения персонажа до превращения его в видеокадр.

1. Сначала зафиксируйте внешний вид персонажа

Не начинайте с анимации. Создайте статичное референсное изображение персонажа: вид спереди, нейтральная поза, простой фон. При создании анимации сохраняйте в запросе все детали: причёску, цвета одежды, аксессуары, оружие и пропорции. При отдельных генерациях согласованность может нарушаться, поэтому конкретное описание сокращает количество деталей, которые модели приходится придумывать между кадрами.

2. Опишите действие как цикл, а не как сцену

Полезный запрос для действия состоит из четырёх частей:

1. Опишите сцену. Что находится в кадре, где расположен объект и как он выглядит.
2. Укажите одно движение. Что движется и в какой последовательности.
3. Зафиксируйте неизменные элементы. Камеру, положение ног, логотип и руки.
4. Укажите возвращение. Завершите описание возвращением к исходной позе.

Например:

Курьер в горчично-жёлтой куртке стоит на улице с мощёной светлым камнем дорогой. Вид сбоку, полный рост, неподвижная камера. Курьер переносит вес тела, достаёт руку в сумку через плечо, вынимает небольшой синий пакет и протягивает его перед собой. Куртка, сумка и камера остаются неподвижными. Затем курьер опускает пакет и возвращается в исходную позу. Движение образует плавный цикл. Простой фон, без текста.

Этот запрос намеренно выглядит скучным. В данном случае это преимущество: одно понятное действие хорошо воспринимается при разрешении 512 × 512 и девяти кадрах. Толпу, дождь и движение камеры оставьте для видеомодели.

3. Выберите GIF в настройках и начните с малого

Установите размер 512 × 512, 9 кадров и 200 мс на кадр. Запустите генерацию. Не добавляйте кадры, пока основное действие не станет понятным.

Если цикл получился неудачным, исправляйте результат в таком порядке: сначала сократите количество кадров и упростите действие, затем увеличьте длительность кадра и после этого добавьте детали, которые должны оставаться неизменными.

4. Проверьте переход между кадрами, а не только середину

Просмотрите цикл два раза. Большинство ошибок обнаруживается на стыке последнего и первого кадров: скачок положения плеча, смена руки с реквизитом или смещение фона.

Затем меняйте по одной переменной. Новая идея позы требует нового запроса. Изменение времени движения требует нового количества кадров или другой длительности кадра. Изменение обоих параметров не позволяет определить, что повлияло на результат.

От GIF к видео: два способа передачи

Видеомодель Felo API не поддерживает входные данные в формате анимированного GIF. Она принимает статичные изображения или видео, поэтому перед передачей требуется один этап преобразования. Есть два подходящих способа, а третий позволяет оставить GIF в качестве конечного результата.

Ключевые кадры фиксируют начальное и конечное состояния; видеореференс передаёт ритм цикла.

Способ 1: ключевые кадры для заданного начала и конца

Выберите два кадра, между которыми происходит нужное изменение. Для курьера это панель 2 (перенос веса тела) и панель 6 (вытянутый перед собой пакет), а не первый и последний кадры цикла, которые намеренно идентичны. Передайте их через frame_images, установив для frame_type значение first_frame или last_frame.

Это фиксирует выбранные вами начальное и конечное состояния. В текстовом запросе остаётся описать только то, чего нет на двух изображениях: движение камеры, освещение и темп.

Для этой задачи подходит Kling 4.0 Image-to-Video. На странице модели frame_images указан среди поддерживаемых параметров, а длительность видеороликов составляет от 3 до 30 секунд с поддержкой стереозвука. Передайте две выбранные позы, и модель интерполирует движение между ними.

Краткий запрос для работы с ключевыми кадрами:

Тот же курьер в той же горчичной куртке на той же каменной улице достаёт из сумки синий пакет и протягивает его перед собой. Медленное приближение камеры, мягкий свет позднего вечера, малая глубина резкости. Сохранить лицо персонажа, одежду и пакет без изменений. Естественные фоновые уличные звуки.

Видеомодель создаёт движение между двумя заданными позами. Это меньший творческий шаг, чем просьба придумать всё действие на основе одного предложения.

Способ 2: видеореференс для передачи ритма

Если вы хотите, чтобы видео повторяло ритм GIF, преобразуйте цикл в короткий MP4 и передайте его в качестве видеореференса. В видео API параметр input_references принимает записи video_url наряду со ссылками image_url.

ffmpeg -stream_loop 1 -i action.gif -t 3 -movflags +faststart -pix_fmt yuv420p action.mp4

Kling 4.0 Omni-Video — вариант для работы с референсами. На странице модели указана поддержка до 5 видеоклипов длительностью от 3 до 30 секунд с общей продолжительностью не более 30 секунд, а также до 10 референсных изображений. Это позволяет передать эскиз движения и изображение персонажа в одном запросе.

Выбирайте этот способ, когда важен ритм: жест из трёх этапов, поворот или комедийная пауза. Omni-Video поддерживает видеореференсы продолжительностью 3–30 секунд, поэтому перед экспортом увеличьте длительность GIF до трёх секунд. Цикл из 12 кадров по 250 мс также подходит для этой задачи.

Видеомодель следует общему ритму и позам референса, но не воспроизводит его кадр в кадр. Если вам нужны конкретные начальное и конечное состояния, используйте ключевые кадры.

Или оставьте GIF

В некоторых случаях GIF и есть конечный результат. Зацикленный стикер, состояние пользовательского интерфейса, публикация в социальных сетях или игровой спрайт не нуждаются в видеомодели или звуковой дорожке. Примеры использования GPT Image 2.6 на Felo включают зацикленную анимацию водяного меча в пиксельном стиле, поворот портрета с подмигиванием и японский баннер мероприятия. Все три примера основаны на небольшом и понятном движении.

У формата есть реальные ограничения: 256 цветов на кадр, отсутствие звука и быстрый рост размера файла при увеличении разрешения и количества кадров. Однотонные цвета и простые фоны помогают скрыть ограничение палитры. Градиенты и оттенки кожи могут отображаться с полосами переходов.

API GPT Image 2.6: отправка, проверка статуса, получение результата

Человек может следить за созданием GIF в браузере. Агент не может выполнять эту задачу без чёткого контракта API. Felo предоставляет такую структуру: отправка, проверка статуса, получение результата.

Конечная точка изображений использует метод POST https://openapi.felo.ai/api/v1/images/generations с ключом bearer. Она возвращает код 202 и значение task_id. Отправляйте запросы на GET /api/v1/images/generations/{task_id}, пока значение status не станет succeeded, затем получите подписанный URL медиафайла из outputs.

Тело запроса принимает ID модели, текстовый запрос, параметры quality, aspect_ratio, output_format и input_references для референсных изображений. Если требуется локальное референсное изображение, сначала загрузите его через POST /api/v1/files. Конечная точка принимает PNG, JPEG, GIF, WebP, MP4 и другие распространённые форматы размером до 100 MiB и возвращает запись файла. Передайте её id в качестве file_id внутри input_references.

Для агента, которому нужен GIF, оптимальный подход — запросить всю последовательность действий в виде раскадровки в одном вызове API изображений, а затем разделить её на кадры. Один запрос создаёт девять поз; разделение выполняется по заданной схеме; сборка GIF происходит локально. Эти же кадры нужны для этапа создания видео, поэтому повторная генерация не требуется.

Структура задачи: отправка запроса на создание изображения, проверка результата, локальное разделение таблицы на кадры, затем отправка видеозадачи с этими кадрами.

Запросите девять поз за один вызов

Пример запроса для создания такой раскадровки:

Таблица раскадровки 3 × 3 на простом белом фоне, девять одинаковых квадратных панелей без промежутков между ними. Один и тот же курьер в горчично-жёлтой куртке присутствует в каждой панели: вид сбоку, полный рост, одинаковые пропорции, цвета и сумка через плечо. Панель 1: курьер стоит; панель 2: переносит вес тела; панель 3: тянется к сумке; панель 4: открывает сумку; панель 5: достаёт синий пакет; панель 6: протягивает пакет перед собой; панель 7: опускает пакет; панель 8: возвращает руку в исходное положение; панель 9: та же поза, что и на панели 1. Плоское освещение, одинаковый масштаб, без текста, подписей и номеров панелей.

Таблица разрешением 1K после обрезки даёт плитки размером около 340 пикселей, что уступает кадрам браузерного инструмента с разрешением 512 пикселей. Если ваш канал поддерживает более высокое разрешение, запросите квадрат большего размера. Перед разделением проверьте таблицу: если панели имеют разный размер или внешний вид персонажа меняется, повторите генерацию с более простым описанием макета, а не пытайтесь исправить результат после обрезки.

Отправка, разделение и сборка

import os
import time
import requests

BASE = "https://openapi.felo.ai/api/v1"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['FELO_API_KEY']}"}

def poll(path, timeout=900, interval=5):
    deadline = time.time() + timeout
    while time.time() < deadline:
        response = requests.get(f"{BASE}{path}", headers=HEADERS, timeout=30)
        response.raise_for_status()
        task = response.json()
        if task["status"] in {"succeeded", "failed", "interrupted"}:
            if task["status"] != "succeeded":
                raise RuntimeError(task.get("error", task["status"]))
            return task
        time.sleep(interval)
    raise TimeoutError(path)

STORYBOARD_PROMPT = (
    "A 3x3 storyboard sheet on plain white, nine equal square panels edge to edge, "
    "the same courier in a mustard jacket in every panel, side view, full body, "
    "identical proportions and colors: standing, shifting weight, reaching into a "
    "satchel, opening it, pulling out a blue parcel, holding it forward, lowering it, "
    "hand at side, standing again. Flat lighting, consistent scale, no text, no gutters."
)

response = requests.post(
    f"{BASE}/images/generations",
    headers=HEADERS,
    json={
        "model": "gpt-image-2.6-sunburst",
        "prompt": STORYBOARD_PROMPT,
        "aspect_ratio": "1:1",
        "quality": "medium",
    },
    timeout=60,
)
response.raise_for_status()

result = poll(f"/images/generations/{response.json()['task_id']}")
output = result["outputs"][0]
sheet_url = output["url"] if isinstance(output, dict) else output
with open("sheet.png", "wb") as file:
    file.write(requests.get(sheet_url, timeout=60).content)

Затем разделите таблицу на кадры и соберите цикл локально:

magick sheet.png -crop 3x3@ +repage -resize 512x512! frame-%02d.png
magick -delay 20 -loop 0 frame-*.png action.gif   # 20/100 s = 200 ms per frame

Пользователи ImageMagick 6 могут заменить magick на convert. Обрезка получается равномерной, поскольку в запросе было указано отсутствие промежутков между панелями.

Отправка двух ключевых кадров видеомодели

def upload(path):
    with open(path, "rb") as file:
        response = requests.post(
            f"{BASE}/files", headers=HEADERS, files={"file": file}, timeout=60
        )
    response.raise_for_status()
    return response.json()["id"]

VIDEO_PROMPT = (
    "The same courier on the same stone street reaches into the satchel and holds "
    "out a blue parcel. Slow push-in, soft late-afternoon light, shallow depth of "
    "field. Keep the face, clothing, and parcel unchanged."
)

# Panels 2 and 6 bracket the change; the loop's matching endpoints do not.
first_id = upload("frame-01.png")
last_id = upload("frame-05.png")

video = requests.post(
    f"{BASE}/videos/generations",
    headers=HEADERS,
    json={
        "model": "kling-4.0/image-to-video",
        "prompt": VIDEO_PROMPT,
        "duration": 5,
        "resolution": "720p",
        "frame_images": [
            {"type": "image_url", "frame_type": "first_frame",
             "image_url": {"file_id": first_id}},
            {"type": "image_url", "frame_type": "last_frame",
             "image_url": {"file_id": last_id}},
        ],
    },
    timeout=60,
)
video.raise_for_status()
video_task = video.json()["task_id"]

Проверяйте видеозадачу по той же схеме и скачайте подписанный URL результата. Конечная точка использует метод POST https://openapi.felo.ai/api/v1/videos/generations; задача содержит поля status и outputs, как и задача создания изображения. Полный каталог видеомоделей доступен на странице видеомоделей.

Интеграция в агента

Агент может создавать несколько таблиц действий за стоимость нескольких изображений, сравнивать их и только после этого оплачивать генерацию видео. Он также может сохранять информацию о том, какой запрос привёл к созданию каждой таблицы. Это сложно организовать при ручном взаимодействии с пользовательским интерфейсом.

Поскольку один ключ обеспечивает доступ к моделям чата, изображений и видео, весь процесс может выполняться в одном агенте: модель планирования описывает этапы действия, вызов API изображений создаёт таблицу, модель компьютерного зрения проверяет согласованность, а вызов видеомодели завершает кадр. Felo публикует совместимые с OpenAI и Anthropic базовые URL, а также инструкции по настройке Codex, Claude Code, DeepSeek Harness, OpenClaw и других клиентов для агентов. Поэтому существующий агент может подключиться к платформе без перестройки системы.

Какие задачи этот процесс не решает

Метод GIF-first устраняет неоднозначность при разработке движения. Но он не обеспечивает покадровую точность видеомодели.

• Движение может отклоняться от референса. Видеомодель выполняет интерполяцию и может менять положение рук или складки одежды между ключевыми кадрами. Референсные изображения помогают, но результат требует проверки.
• Короткий формат остаётся коротким. От 2 до 16 кадров достаточно для жеста, но не для сцены. Создавайте сцену из нескольких жестов, а переходы поручайте видеомодели.
• Текст внутри кадров нестабилен. Надписи могут менять форму между кадрами. Добавляйте заголовки в графическом редакторе, а не в анимации.
• Список моделей меняется. Условия пробного периода и поддерживаемые параметры относятся к актуальным данным, поэтому перед добавлением ID в производственную систему проверьте страницу модели или Playground.

Часто задаваемые вопросы

Может ли GPT Image 2.6 создавать анимированные GIF на Felo?

Да, с помощью браузерного инструмента. Выберите GPT Image 2.6, откройте настройки и установите формат GIF. Панель поддерживает от 2 до 16 кадров, от 20 до 2000 мс на кадр и начальный размер 512 × 512. Девять кадров по 200 мс создают цикл продолжительностью 1,8 секунды.

Можно ли вызывать GPT Image 2.6 через API?

Да. Используйте ID моделей gpt-image-2.6-flare или gpt-image-2.6-sunburst с методом POST /api/v1/images/generations на платформе Felo API. Для вызова нужен один ключ Felo; аккаунты OpenAI, Google или Kuaishou не требуются. Вызов работает асинхронно: отправьте запрос, проверьте статус задачи и скачайте результат.

Возвращает ли API изображений файл GIF?

На данный момент нет. В публичном API изображений для этих моделей указаны форматы png, jpeg и webp. Агент может создать GIF из таблицы кадров или последовательности статичных изображений, а затем собрать их локально с помощью ImageMagick или ffmpeg. Такой результат часто удобнее, поскольку для этапа создания видео всё равно требуются отдельные кадры.

Как преобразовать GIF в видео на Felo?

Используйте GIF как план движения, а затем передайте его в API преобразования изображения в видео одним из двух способов: извлеките два ключевых кадра, ограничивающих нужное изменение, и отправьте их через frame_images либо преобразуйте цикл в MP4 и передайте его в качестве референса video_url. Видео API Felo не принимает анимированный GIF напрямую.

Сколько стоит создание GIF с помощью GPT Image 2.6?

Стоимость обеих моделей рассчитывается за токены: $5 за 1M входных токенов и $30 за 1M выходных токенов. Поэтому высокое разрешение или увеличение количества референсных изображений повышает стоимость. Браузерный инструмент и API используют общий лимит Felo. Актуальные тарифы и условия пробного периода указаны на странице модели.

Начните с цикла

Надёжный способ улучшить ИИ-видео — отказаться от запроса на создание готового ролика с первого шага. Сделайте действие достаточно простым для проверки, создайте цикл, исправьте переход и только после этого передайте кадры модели, которая добавит освещение, движение камеры и звук.

Попробуйте GPT Image 2.6 на Felo, чтобы создать первый цикл в браузере. Когда будете готовы встроить этот процесс в агента, откройте API моделей изображений, создайте ключ и отправьте первый запрос. GIF — это план. Видео — это исполнение.

---

Эта статья также доступна на следующих языках: English, 简体中文, 日本語, 한국어, 繁體中文, हिन्दी, Français, العربية, اردو, Bahasa Indonesia, Deutsch, Tiếng Việt, Türkçe, Italiano, ไทย, Español, বাংলা and Português.