Generates character-driven videos from reference images and videos, with multi-subject and voice-cloning support.
الإدخال
جارٍ تحميل إعدادات المعاملات...
الإخراج
في انتظار التنفيذسيظهر الفيديو المُنشأ هنا
قم بتعيين المعاملات وانقر فوق تشغيل لبدء الإنشاء
كل مرة ستكلف 0.1 مع $10 يمكنك التشغيل حوالي 100 مرة
يمكنك المتابعة بـ:
مثال الكود
import requests
import time
# Step 1: Start video generation
generate_url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
"model": "alibaba/wan-2.7/reference-to-video",
"prompt": "A beautiful sunset over the ocean with gentle waves",
"width": 512,
"height": 512,
"duration": 3,
"fps": 24,
}
generate_response = requests.post(generate_url, headers=headers, json=data)
generate_result = generate_response.json()
prediction_id = generate_result["data"]["id"]
# Step 2: Poll for result
poll_url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"
def check_status():
while True:
response = requests.get(poll_url, headers={"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"})
result = response.json()
if result["data"]["status"] in ["completed", "succeeded"]:
print("Generated video:", result["data"]["outputs"][0])
return result["data"]["outputs"][0]
elif result["data"]["status"] == "failed":
raise Exception(result["data"]["error"] or "Generation failed")
else:
# Still processing, wait 2 seconds
time.sleep(2)
video_url = check_status()التثبيت
قم بتثبيت الحزمة المطلوبة للغة البرمجة الخاصة بك.
bash
pip install requestsالمصادقة
تتطلب جميع طلبات API المصادقة عبر مفتاح API. يمكنك الحصول على مفتاح API الخاص بك من لوحة تحكم Atlas Cloud.
bash
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"ترويسات HTTP
python
import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}حافظ على أمان مفتاح API الخاص بك
لا تكشف أبدًا مفتاح API الخاص بك في الكود من جانب العميل أو المستودعات العامة. استخدم متغيرات البيئة أو وكيل الخادم الخلفي بدلاً من ذلك.
إرسال طلب
import requests
url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
"model": "your-model",
"prompt": "A beautiful landscape"
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())إرسال طلب
أرسل طلب توليد غير متزامن. تُرجع API معرّف التنبؤ الذي يمكنك استخدامه للتحقق من الحالة واسترداد النتيجة.
POST
/api/v1/model/generateVideoنص الطلب
import requests
url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
"model": "alibaba/wan-2.7/reference-to-video",
"input": {
"prompt": "A beautiful sunset over the ocean with gentle waves"
}
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()
print(f"Prediction ID: {result['id']}")
print(f"Status: {result['status']}")الاستجابة
{
"id": "pred_abc123",
"status": "processing",
"model": "model-name",
"created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}التحقق من الحالة
استعلم عن نقطة نهاية التنبؤ للتحقق من الحالة الحالية لطلبك.
GET
/api/v1/model/prediction/{prediction_id}مثال الاستعلام
import requests
import time
prediction_id = "pred_abc123"
url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }
while True:
response = requests.get(url, headers=headers)
result = response.json()
status = result["data"]["status"]
print(f"Status: {status}")
if status in ["completed", "succeeded"]:
output_url = result["data"]["outputs"][0]
print(f"Output URL: {output_url}")
break
elif status == "failed":
print(f"Error: {result['data'].get('error', 'Unknown')}")
break
time.sleep(3)قيم الحالة
processingلا يزال الطلب قيد المعالجة.completedاكتمل التوليد. المخرجات متاحة.succeededنجح التوليد. المخرجات متاحة.failedفشل التوليد. تحقق من حقل الخطأ.استجابة مكتملة
{
"data": {
"id": "pred_abc123",
"status": "completed",
"outputs": [
"https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.mp4"
],
"metrics": {
"predict_time": 45.2
},
"created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
"completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
}
}رفع الملفات
ارفع الملفات إلى تخزين Atlas Cloud واحصل على URL يمكنك استخدامه في طلبات API الخاصة بك. استخدم multipart/form-data للرفع.
POST
/api/v1/model/uploadMediaمثال الرفع
import requests
url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/uploadMedia"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }
with open("image.png", "rb") as f:
files = {"file": ("image.png", f, "image/png")}
response = requests.post(url, headers=headers, files=files)
result = response.json()
download_url = result["data"]["download_url"]
print(f"File URL: {download_url}")الاستجابة
{
"data": {
"download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
"file_name": "image.png",
"content_type": "image/png",
"size": 1024000
}
}Input Schema
المعاملات التالية مقبولة في نص الطلب.
الإجمالي: 0مطلوب: 0اختياري: 0
لا توجد معاملات متاحة.
مثال على نص الطلب
json
{
"model": "alibaba/wan-2.7/reference-to-video"
}Output Schema
تُرجع API استجابة تنبؤ تحتوي على عناوين URL للمخرجات المولّدة.
idstringrequired
Unique identifier for the prediction.
statusstringrequired
Current status of the prediction.
processingcompletedsucceededfailed
modelstringrequired
The model used for generation.
outputsarray[string]
Array of output URLs. Available when status is "completed".
errorstring
Error message if status is "failed".
metricsobject
Performance metrics.
predict_timenumber
Time taken for video generation in seconds.
created_atstringrequired
ISO 8601 timestamp when the prediction was created.
completed_atstring
ISO 8601 timestamp when the prediction was completed.
مثال على الاستجابة
json
{
"id": "pred_abc123",
"status": "completed",
"model": "model-name",
"outputs": [
"https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.mp4"
],
"metrics": {
"predict_time": 45.2
},
"created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
"completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
}Atlas Cloud Skills
يدمج Atlas Cloud Skills أكثر من 300 نموذج ذكاء اصطناعي مباشرة في مساعد البرمجة بالذكاء الاصطناعي الخاص بك. أمر واحد للتثبيت، ثم استخدم اللغة الطبيعية لتوليد الصور ومقاطع الفيديو والدردشة مع LLM.
العملاء المدعومون
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cursor
Windsurf
VS Code
Trae
GitHub Copilot
Cline
Roo Code
Amp
Goose
Replit
40+ العملاء المدعومون
التثبيت
bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsإعداد مفتاح API
احصل على مفتاح API الخاص بك من لوحة تحكم Atlas Cloud وعيّنه كمتغير بيئة.
bash
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"الإمكانيات
بمجرد التثبيت، يمكنك استخدام اللغة الطبيعية في مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بك للوصول إلى جميع نماذج Atlas Cloud.
توليد الصورأنشئ صورًا باستخدام نماذج مثل Nano Banana 2 و Z-Image والمزيد.
إنشاء الفيديوأنشئ مقاطع فيديو من نص أو صور باستخدام Kling و Vidu و Veo وغيرها.
دردشة LLMتحدث مع Qwen و DeepSeek ونماذج اللغة الكبيرة الأخرى.
رفع الوسائطارفع الملفات المحلية لتحرير الصور وسير عمل تحويل الصور إلى فيديو.
اعرف المزيد
MCP Server
يربط Atlas Cloud MCP Server بيئة التطوير الخاصة بك بأكثر من 300 نموذج ذكاء اصطناعي عبر Model Context Protocol. يعمل مع أي عميل متوافق مع MCP.
العملاء المدعومون
Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cline
Roo Code
100+ العملاء المدعومون
التثبيت
bash
npx -y atlascloud-mcpالتكوين
أضف التكوين التالي إلى ملف إعدادات MCP في بيئة التطوير الخاصة بك.
json
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}الأدوات المتاحة
atlas_generate_imageتوليد صور من أوصاف نصية.
atlas_generate_videoإنشاء مقاطع فيديو من نص أو صور.
atlas_chatالدردشة مع نماذج اللغة الكبيرة.
atlas_list_modelsتصفح أكثر من 300 نموذج ذكاء اصطناعي متاح.
atlas_quick_generateإنشاء محتوى بخطوة واحدة مع اختيار تلقائي للنموذج.
atlas_upload_mediaرفع الملفات المحلية لسير عمل API.
اعرف المزيد
مخطط API
المخطط غير متاحAlibaba WAN 2.7 Reference-to-Video
Alibaba WAN 2.7 Reference-to-Video generates character-driven videos from reference images and videos, supporting multi-subject scenes and voice cloning.
What makes it stand out?
- Character consistency: Provide reference images or videos of characters, and the model preserves their appearance across the generated video.
- Multi-subject scenes: Include up to 5 reference materials (images + videos combined) to create scenes with multiple characters interacting.
- Voice cloning: Attach a voice reference audio to transfer a character's voice into the generated video.
- Flexible framing: Five aspect ratios (16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4) at 720P or 1080P.
Designed For
- Creators building character-driven stories that need consistent character identity across clips.
- Teams producing multi-character interaction videos from a set of reference assets.
- Anyone who wants to animate a character from a photo or short clip with a specific voice.
How to Use
- Write a prompt using labels like "character1" and "character2" to reference each subject.
- Provide reference materials in order: the first image or video maps to character1, the second to character2, and so on.
- Each reference should contain only one subject (person, animal, or object).
- Optionally add a
reference_voiceaudio URL to give a character a specific voice. - Set resolution, ratio, and duration for the output video.
