Vidu Q2-Turbo Image-to-Video is an advanced AI video generation model that brings static images to life. Upload a reference image and describe the motion you want — the model generates high-quality video with smooth animation, optional audio, and cinematic quality up to 1080p.
الإدخال
الإخراج
في انتظار التنفيذكل مرة ستكلف $0.026 مع $10 يمكنك التشغيل حوالي 384 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": "vidu/q2-turbo/image-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.
pip install requestsالمصادقة
تتطلب جميع طلبات API المصادقة عبر مفتاح API. يمكنك الحصول على مفتاح API الخاص بك من لوحة تحكم Atlas Cloud.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"ترويسات HTTP
import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}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.
/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": "vidu/q2-turbo/image-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.
/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.
/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.
لا توجد معاملات متاحة.
مثال على نص الطلب
{
"model": "vidu/q2-turbo/image-to-video"
}Output Schema
تُرجع API استجابة تنبؤ تحتوي على عناوين URL للمخرجات المولّدة.
مثال على الاستجابة
{
"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
التثبيت
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsإعداد مفتاح API
احصل على مفتاح API الخاص بك من لوحة تحكم Atlas Cloud وعيّنه كمتغير بيئة.
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.
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
التثبيت
npx -y atlascloud-mcpالتكوين
أضف التكوين التالي إلى ملف إعدادات MCP في بيئة التطوير الخاصة بك.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}الأدوات المتاحة
مخطط API
المخطط غير متاحVidu Q2-Turbo Image-to-Video
Vidu Q2-Turbo Image-to-Video is the fastest image-to-video model in the Q2 family. Built for maximum throughput, it animates reference images with smooth motion at ultra-low latency — perfect for high-volume pipelines, real-time previews, and cost-sensitive workflows where speed takes priority.
Why Choose This?
-
Ultra-fast generation The fastest image-to-video option in the Q2 lineup, optimized for throughput.
-
Image-driven generation Transform any image into fluid, natural video motion.
-
Affordable pricing The most cost-effective image-to-video option in the Q2 family.
-
High resolution output Generate videos in 540p, 720p, or 1080p quality.
-
Flexible duration Create videos from 1 to 10 seconds in length.
-
Audio generation Optional synchronized audio and background music.
Parameters
| Parameter | Required | Description |
|---|---|---|
| prompt | Yes | Text description of the desired motion and action |
| image | Yes | Reference image to animate (URL or upload) |
| resolution | No | Output quality: 540p, 720p (default), 1080p |
| duration | No | Video length in seconds (1-10, default: 5) |
| generate_audio | No | Generate synchronized audio (default: enabled) |
| bgm | No | Add background music (default: enabled) |
| seed | No | Random seed for reproducibility |
How to Use
- Upload your image — provide the reference image to animate.
- Write your prompt — describe the motion, camera movement, and action.
- Set resolution — choose based on your speed and quality requirements.
- Adjust duration — set video length up to 10 seconds.
- Configure audio (optional) — enable/disable audio generation and background music.
- Run — submit and download your video.
Pricing
| Resolution | Cost |
|---|---|
| 540p | Starts at 0.0100/sec |
| 720p | Starts at 0.0500/sec |
| 1080p | Starts at 0.0500/sec |
Best Use Cases
- High-Volume Pipelines — Process large batches of image animations quickly and affordably.
- Real-Time Previews — Generate fast previews before committing to higher-quality renders.
- Rapid Prototyping — Explore motion concepts from images with near-instant turnaround.
- Cost-Sensitive Projects — Deliver animated video content within tight budget constraints.
- Developer Testing — Integrate image-to-video into applications with minimal latency.
Pro Tips
- Use concise, action-focused prompts — the Turbo pipeline responds well to clear, direct motion instructions.
- Use 540p for rapid iteration and upgrade to 720p or 1080p for final deliverables.
- Enable generate_audio to add context and energy to the animation without extra effort.
- Use high-quality, well-lit source images to maximize output quality at this speed tier.
- Use seed to lock in a result you like while experimenting with other parameters.
Notes
- Both prompt and image are required fields.
- Maximum video duration is 10 seconds.
- Audio generation adds synchronized sound effects and ambient audio.
- BGM adds background music appropriate to the scene mood.
- Ensure uploaded image URLs are publicly accessible.
Related Models
- Vidu Q2-Turbo Start-End-to-Video — Ultra-fast video generation with start and end frame control.
- Vidu Q2-Pro-Fast Image-to-Video — Faster Pro-quality image animation with 1080p support.
- Vidu Q2-Pro Image-to-Video — Maximum quality image animation at full resolution.
