integrate-video

動画生成の統合

前提条件： まず +check-compatibility を実行してください。統合する前に +fetch-api-reference を実行して最新の API リファレンスを読み込んでください。API 認証情報には +setup-api-key が必要です。入力にローカルファイルを使用する場合は +integrate-uploads が必要です。

ユーザーがサーバーサイドのコードに Runway の動画生成を追加できるよう支援します。

利用可能なモデル

モデル	最適な用途	入力	コスト	速度
gen4.5	最高品質、汎用	テキストおよび／または画像	12 クレジット／秒	標準
gen4_turbo	高速、画像ベース	画像必須	5 クレジット／秒	高速
gen4_aleph	動画の編集／変換	動画＋テキスト／画像	15 クレジット／秒	標準
veo3	Google のプレミアムモデル	テキスト／画像	40 クレジット／秒	標準
veo3.1	Google の高品質モデル	テキスト／画像	20～40 クレジット／秒	標準
veo3.1_fast	Google の高速モデル	テキスト／画像	10～15 クレジット／秒	高速

モデル選択の指針：

• デフォルトの推奨モデル：gen4.5 — 品質とコストのバランスに優れています
• コスト重視：gen4_turbo（画像が必要）または veo3.1_fast
• 最高品質：veo3（最も高価）
• 動画から動画への編集：gen4_aleph（唯一の選択肢）

エンドポイント

テキストから動画へ：POST /v1/text_to_video

テキストプロンプトのみから動画を生成します。

対応モデル： gen4.5、veo3、veo3.1、veo3.1_fast

// Node.js SDK
import RunwayML from '@runwayml/sdk';

const client = new RunwayML();

const task = await client.textToVideo.create({
  model: 'gen4.5',
  promptText: 'A golden retriever running through a field of wildflowers at sunset',
  ratio: '1280:720',
  duration: 5
}).waitForTaskOutput();

// task.output is an array of signed URLs
const videoUrl = task.output[0];

# Python SDK
from runwayml import RunwayML

client = RunwayML()

task = client.text_to_video.create(
    model='gen4.5',
    prompt_text='A golden retriever running through a field of wildflowers at sunset',
    ratio='1280:720',
    duration=5
).wait_for_task_output()

video_url = task.output[0]

画像から動画へ：POST /v1/image_to_video

静止画を動画にアニメーション化します。

対応モデル： gen4.5、gen4_turbo、veo3、veo3.1、veo3.1_fast

// Node.js SDK
const task = await client.imageToVideo.create({
  model: 'gen4.5',
  promptImage: 'https://example.com/landscape.jpg',
  promptText: 'Camera slowly pans right revealing a mountain range',
  ratio: '1280:720',
  duration: 5
}).waitForTaskOutput();

# Python SDK
task = client.image_to_video.create(
    model='gen4.5',
    prompt_image='https://example.com/landscape.jpg',
    prompt_text='Camera slowly pans right revealing a mountain range',
    ratio='1280:720',
    duration=5
).wait_for_task_output()

ユーザーがローカル画像ファイルを持っている場合は、 まず +integrate-uploads を使ってアップロードします。

// Upload local file first
import fs from 'fs';

const upload = await client.uploads.createEphemeral(
  fs.createReadStream('/path/to/image.jpg')
);

const task = await client.imageToVideo.create({
  model: 'gen4.5',
  promptImage: upload.runwayUri,  // Use the runway:// URI
  promptText: 'The scene comes to life with gentle wind',
  ratio: '1280:720',
  duration: 5
}).waitForTaskOutput();

動画から動画へ：POST /v1/video_to_video

テキストプロンプトおよび／または参照画像を使って、既存の動画を変換します。

対応モデル： gen4_aleph

// Node.js SDK
const task = await client.videoToVideo.create({
  model: 'gen4_aleph',
  promptVideo: 'https://example.com/source.mp4',
  promptText: 'Transform into an animated cartoon style',
  ratio: '1280:720',
  duration: 5
}).waitForTaskOutput();

キャラクターの演技：POST /v1/character_performance

表情や身体の動きを付けてキャラクターをアニメーション化します。

対応モデル： act_two

const task = await client.characterPerformance.create({
  model: 'act_two',
  promptImage: 'https://example.com/character.jpg',
  promptPerformance: 'https://example.com/performance.mp4',
  ratio: '1280:720',
  duration: 5
}).waitForTaskOutput();

共通パラメーター

パラメーター	型	説明
model	string	モデル ID（必須）
promptText	string	動画を説明するテキストプロンプト
promptImage	string	入力画像の URL、データ URI、または runway:// URI
ratio	string	アスペクト比。例：'1280:720'、'720:1280'
duration	number	動画の長さ（秒）（2～10）

統合パターン

ユーザーの統合を支援する際は、次のパターンに従ってください。

1. 用途を確認する — どの種類の動画生成か（テキストから動画、画像から動画など）
2. ローカルファイルの有無を確認する — ユーザーがローカル画像／動画を持っている場合は、まず +integrate-uploads を使う
3. モデルを選択する — 品質、コスト、速度のニーズに基づいて推奨する
4. サーバーサイドのハンドラーを作成する — API ルートまたはサーバー関数を作成する
5. 出力を処理する — 動画をダウンロードして保存し、署名付き URL をクライアントに提供しない
6. エラー処理を追加する — try/catch で囲み、TaskFailedError を処理する

例：Express.js API ルート

import RunwayML from '@runwayml/sdk';
import express from 'express';

const client = new RunwayML();
const app = express();
app.use(express.json());

app.post('/api/generate-video', async (req, res) => {
  try {
    const { prompt, imageUrl, model = 'gen4.5', duration = 5 } = req.body;

    const params = {
      model,
      promptText: prompt,
      ratio: '1280:720',
      duration
    };

    let task;
    if (imageUrl) {
      task = await client.imageToVideo.create({
        ...params,
        promptImage: imageUrl
      }).waitForTaskOutput();
    } else {
      task = await client.textToVideo.create(params).waitForTaskOutput();
    }

    res.json({ videoUrl: task.output[0] });
  } catch (error) {
    console.error('Video generation failed:', error);
    res.status(500).json({ error: error.message });
  }
});

例：Next.js API ルート

// app/api/generate-video/route.ts
import RunwayML from '@runwayml/sdk';
import { NextRequest, NextResponse } from 'next/server';

const client = new RunwayML();

export async function POST(request: NextRequest) {
  const { prompt, imageUrl } = await request.json();

  try {
    const task = imageUrl
      ? await client.imageToVideo.create({
          model: 'gen4.5',
          promptImage: imageUrl,
          promptText: prompt,
          ratio: '1280:720',
          duration: 5
        }).waitForTaskOutput()
      : await client.textToVideo.create({
          model: 'gen4.5',
          promptText: prompt,
          ratio: '1280:720',
          duration: 5
        }).waitForTaskOutput();

    return NextResponse.json({ videoUrl: task.output[0] });
  } catch (error) {
    return NextResponse.json(
      { error: error instanceof Error ? error.message : 'Generation failed' },
      { status: 500 }
    );
  }
}

例：FastAPI ルート

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from runwayml import RunwayML

app = FastAPI()
client = RunwayML()

class VideoRequest(BaseModel):
    prompt: str
    image_url: str | None = None
    model: str = "gen4.5"
    duration: int = 5

@app.post("/api/generate-video")
async def generate_video(req: VideoRequest):
    try:
        if req.image_url:
            task = client.image_to_video.create(
                model=req.model,
                prompt_image=req.image_url,
                prompt_text=req.prompt,
                ratio="1280:720",
                duration=req.duration
            ).wait_for_task_output()
        else:
            task = client.text_to_video.create(
                model=req.model,
                prompt_text=req.prompt,
                ratio="1280:720",
                duration=req.duration
            ).wait_for_task_output()

        return {"video_url": task.output[0]}
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

ヒント

• 出力 URL の有効期限は24～48時間です。 生成後すぐに、動画を独自のストレージ（S3、GCS、ローカルファイルシステム）にダウンロードしてください。
• gen4_turbo には画像が必要です。 テキストのみの生成には対応していません。
• gen4_aleph は唯一の動画から動画へのモデルです。 既存の動画を編集／変換する場合に使用してください。
• 動画の長さは2～10秒です。 それより長い動画を作成するには、複数回の生成を連鎖させる必要があります。
• waitForTaskOutput() のデフォルトのタイムアウトは10分です。 生成に時間がかかる場合は、独自のポーリングループを実装するか、タイムアウトを延長してください。
• ローカルファイルの場合は、 必ず最初に +integrate-uploads を使ってアップロードし、その後 runway:// URI を渡してください。