使用 xAI Grok Imagine Video 模型生成视频的完整指南，包含 API 接口、参数说明和代码示例

Grok Video 视频生成 API

通过 Dubrify API 接入 xAI 的 Grok Imagine Video 模型，使用文本或图像生成高质量视频。

概述

Grok Video API 基于 xAI 的视频生成能力，支持：

文本生成视频（Text-to-Video）
图像生成视频（Image-to-Video）
多种分辨率和宽高比选择
1-15 秒的可变时长

认证

所有 API 请求需要在 Header 中包含认证信息：

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

API 端点

1. 提交视频生成任务

端点: POST https://api.dubrify.com/v1/videos

请求参数:

参数	类型	必需	描述
`model`	string	是	模型名称，固定为 `grok-imagine-video`
`prompt`	string	是	视频生成的文本提示词
`duration`	integer	否	视频时长，1-15 秒，默认 6
`resolution`	string	否	分辨率：`480p`、`720p`，默认 `480p`
`aspect_ratio`	string	否	宽高比（见下方说明）
`image`	object	否	图生视频时提供，含 `url` 字段

支持的宽高比

16:9

横屏，适用于桌面播放

9:16

竖屏，适用于移动端/短视频

1:1

正方形，适用于社交媒体

4:3 / 3:4

经典比例

3:2 / 2:3

摄影比例

示例请求

curl -X POST 'https://api.dubrify.com/v1/videos' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "grok-imagine-video",
    "prompt": "A cat playing in a sunlit garden with butterflies",
    "duration": 6,
    "resolution": "720p",
    "aspect_ratio": "16:9"
  }'

import requests

url = "https://api.dubrify.com/v1/videos"
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}
payload = {
    "model": "grok-imagine-video",
    "prompt": "A cat playing in a sunlit garden with butterflies",
    "duration": 6,
    "resolution": "720p",
    "aspect_ratio": "16:9"
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
result = response.json()
request_id = result["request_id"]
print(f"Task submitted, request_id: {request_id}")

响应示例

{
  "request_id": "grok_video_xxxxxxxxxxxxx"
}

请立即保存返回的 request_id，后续查询任务状态和获取结果都需要用到。

2. 图像生成视频

在请求中添加 image 参数即可使用图片作为视频的起始帧：

curl -X POST 'https://api.dubrify.com/v1/videos' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "grok-imagine-video",
    "prompt": "Camera slowly zooms out, revealing the full scene",
    "duration": 6,
    "resolution": "720p",
    "image": {
      "url": "https://example.com/your-image.jpg"
    }
  }'

3. 查询任务状态

端点: GET https://api.dubrify.com/v1/videos/{request_id}

视频生成是异步任务，提交后需要轮询查询状态。

示例请求

curl -X GET 'https://api.dubrify.com/v1/videos/grok_video_xxxxxxxxxxxxx' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'

生成中的响应

{
  "status": "pending"
}

生成完成的响应

{
  "model": "grok-imagine-video",
  "video": {
    "url": "https://cdn.example.com/video.mp4",
    "duration": "6",
    "respect_moderation": "true"
  }
}

状态说明

状态	说明
`pending`	生成中，继续轮询
无 `status` 字段 + 有 `video`	生成完成，可获取视频 URL

当 respect_moderation 为 false 时，表示内容未通过审核，视频 URL 将不可用。

完整示例

Python：提交并轮询至完成

import requests
import time

API_KEY = "YOUR_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.dubrify.com"
HEADERS = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

def create_grok_video(prompt, duration=6, resolution="720p", aspect_ratio="16:9"):
    """提交 Grok 视频生成任务"""
    resp = requests.post(
        f"{BASE_URL}/v1/videos",
        headers=HEADERS,
        json={
            "model": "grok-imagine-video",
            "prompt": prompt,
            "duration": duration,
            "resolution": resolution,
            "aspect_ratio": aspect_ratio,
        }
    )
    resp.raise_for_status()
    request_id = resp.json()["request_id"]
    print(f"Task submitted: {request_id}")
    return request_id

def poll_until_done(request_id, interval=8, timeout=300):
    """轮询任务状态直到完成"""
    elapsed = 0
    while elapsed < timeout:
        resp = requests.get(
            f"{BASE_URL}/v1/videos/{request_id}",
            headers=HEADERS
        )
        resp.raise_for_status()
        data = resp.json()

        # 生成完成：无 status 字段，有 video 字段
        if "video" in data:
            return data

        status = data.get("status", "unknown")
        print(f"  Status: {status} ({elapsed}s elapsed)")

        time.sleep(interval)
        elapsed += interval

    raise TimeoutError(f"Video generation timed out after {timeout}s")

if __name__ == "__main__":
    request_id = create_grok_video(
        prompt="A golden retriever running through autumn leaves in slow motion",
        duration=6,
        resolution="720p"
    )

    result = poll_until_done(request_id)
    video_url = result["video"]["url"]
    print(f"Video ready: {video_url}")

Python：图像生成视频

def create_grok_video_from_image(prompt, image_url, duration=6, resolution="720p"):
    """使用参考图像生成视频"""
    resp = requests.post(
        f"{BASE_URL}/v1/videos",
        headers=HEADERS,
        json={
            "model": "grok-imagine-video",
            "prompt": prompt,
            "duration": duration,
            "resolution": resolution,
            "image": {"url": image_url}
        }
    )
    resp.raise_for_status()
    return resp.json()["request_id"]

# 使用示例
request_id = create_grok_video_from_image(
    prompt="Camera slowly pushes in, the scene comes alive",
    image_url="https://example.com/landscape.jpg",
    duration=8,
    resolution="720p"
)
result = poll_until_done(request_id)
print(f"Video ready: {result['video']['url']}")

Sora 与 Grok Video 对比

特性	Sora	Grok Video
模型	`sora-2` / `sora-2-pro`	`grok-imagine-video`
提交端点	`POST /v1/videos`	`POST /v1/videos`
查询端点	`GET /v1/videos/{id}`	`GET /v1/videos/{request_id}`
最大时长	12 秒	15 秒
分辨率	720p / 1080p	480p / 720p
宽高比	通过 size 指定像素	通过 aspect_ratio 指定比例
图生视频	支持（文件流）	支持（URL）
视频下载	`/v1/videos/{id}/content`	响应中直接返回 URL

两种模型都通过 Dubrify 统一平台访问，认证方式相同。可根据需求选择合适的模型。

最佳实践

1. 轮询策略

建议每 8-10 秒查询一次状态，避免过于频繁的请求。视频生成通常需要 30 秒到 3 分钟。

2. 提示词技巧

使用英文提示词通常效果更好
描述具体的动作、场景和风格
指定相机运动（如 "slow zoom in"、"tracking shot"）
避免过于抽象的描述

3. 错误处理

提交后立即保存 request_id，避免因网络问题丢失
设置合理的超时时间（建议 5 分钟以上）
检查 respect_moderation 字段确认内容合规

4. 分辨率选择

480p 适合快速预览和测试，生成速度更快
720p 适合正式产出，画质更高

Grok Video API

16:9

9:16

1:1

4:3 / 3:4

3:2 / 2:3

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