Generación de videos

Descripción general

Atlas Cloud proporciona acceso a modelos de generación de video con IA líderes en la industria a través de una API unificada. Genera videos de alta calidad a partir de prompts de texto, imágenes o clips de video existentes con una sola llamada API.

Tipos de modelos soportados

Tipo	Descripción	Casos de uso
Texto a video	Genera videos a partir de descripciones de texto	Contenido creativo, marketing, prototipado
Imagen a video	Anima imágenes estáticas en videos dinámicos	Demos de productos, animación de personajes, creación de escenas
Video a video	Transforma y mejora videos existentes	Transferencia de estilo, mejora de video, efectos
Audio a video	Genera videos sincronizados con audio	Videoclips, visuales de podcast, presentaciones

Modelos destacados

Modelo	Proveedor	Aspectos destacados
Kling	KwaiVGI	Generación de video de alta calidad con control preciso de movimiento, múltiples versiones disponibles
Vidu	Vidu	IA de video de próxima generación con calidad cinematográfica
Seedance	ByteDance	Generación avanzada de video de danza y movimiento
Wan	Alibaba	Potente generación de video con fuerte seguimiento de prompts
Hailuo	MiniMax	Generación de video creativa con diversos estilos
Luma	Luma AI	Generación de video IA de grado profesional
PixVerse	PixVerse	Generación y edición de video versátil

Para una lista completa de todos los modelos de video y sus especificaciones, visita la Biblioteca de modelos.

Uso de la API

Texto a video

import requests

response = requests.post(
    "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo",
    headers={
        "Authorization": "Bearer your-api-key",
        "Content-Type": "application/json"
    },
    json={
        "model": "kling-v2.0",
        "prompt": "A rocket launching into space with dramatic lighting and smoke effects"
    }
)

prediction_id = response.json().get("predictionId")
print(f"Task submitted. Prediction ID: {prediction_id}")

Imagen a video

Para flujos de trabajo de imagen a video, primero sube tu imagen de origen usando el endpoint de Subir archivos multimedia, luego pasa la URL devuelta a la solicitud de generación de video:

import requests

# Paso 1: Subir imagen de origen
upload_response = requests.post(
    "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/uploadMedia",
    headers={"Authorization": "Bearer your-api-key"},
    files={"file": open("source_image.jpg", "rb")}
)
image_url = upload_response.json().get("url")

# Paso 2: Generar video a partir de la imagen
response = requests.post(
    "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo",
    headers={
        "Authorization": "Bearer your-api-key",
        "Content-Type": "application/json"
    },
    json={
        "model": "kling-v2.0",
        "prompt": "The person in the image starts walking forward",
        "image_url": image_url
    }
)

prediction_id = response.json().get("predictionId")

Verificar estado de generación

La generación de video es asíncrona. Usa el ID de predicción para consultar los resultados:

import requests
import time

def get_result(prediction_id, api_key):
    while True:
        response = requests.get(
            f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/getResult?predictionId={prediction_id}",
            headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
        )
        result = response.json()

        if result.get("status") == "completed":
            return result.get("output")
        elif result.get("status") == "failed":
            raise Exception(f"Generation failed: {result.get('error')}")

        time.sleep(5)  # Consultar cada 5 segundos

output = get_result(prediction_id, "your-api-key")
print(f"Video URL: {output}")

Ejemplo en Node.js

const response = await fetch(
  "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo",
  {
    method: "POST",
    headers: {
      Authorization: "Bearer your-api-key",
      "Content-Type": "application/json",
    },
    body: JSON.stringify({
      model: "kling-v2.0",
      prompt: "A beautiful timelapse of clouds moving over a mountain range",
    }),
  }
);

const { predictionId } = await response.json();
console.log(`Task submitted. Prediction ID: ${predictionId}`);

Consejos de selección de modelos

Calidad vs velocidad: Las versiones más nuevas de modelos (ej., Kling v3.0) típicamente ofrecen mejor calidad pero pueden tener tiempos de generación más largos
Control de movimiento: Algunos modelos ofrecen mejor control sobre el movimiento de cámara y del sujeto
Estilo: Diferentes modelos destacan en diferentes estilos — fotorrealista, anime, cinematográfico, etc.
Resolución y duración: Verifica las resoluciones soportadas y la duración máxima de video de cada modelo en su página de detalles

Explora y compara modelos en la Biblioteca de modelos. Cada página de modelo incluye un playground interactivo para pruebas y documentación detallada de parámetros.

Para la especificación completa de la API, consulta la Referencia API.

En esta página