Téléverser des fichiers
Téléversez des fichiers locaux vers Atlas Cloud pour les flux image-vers-vidéo, édition d'images et autres
Vue d'ensemble
De nombreux flux de travail de génération IA nécessitent des fichiers d'entrée — par exemple, animer une image statique en vidéo, appliquer un transfert de style ou modifier une image existante. Le point d'accès Upload Media vous permet de téléverser des fichiers locaux vers Atlas Cloud et de recevoir une URL temporaire que vous pouvez passer aux points d'accès de génération.
Point d'accès API
POST https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/uploadMediaAuthentification
Incluez votre clé API dans l'en-tête Authorization :
Authorization: Bearer your-api-keyRequête
Envoyez le fichier sous forme de requête multipart/form-data avec le fichier dans le champ file.
Réponse
Retourne un objet JSON avec une URL temporaire pour le fichier téléversé.
Exemples de code
Python
import requests
response = requests.post(
"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/uploadMedia",
headers={"Authorization": "Bearer your-api-key"},
files={"file": open("photo.jpg", "rb")}
)
data = response.json()
file_url = data.get("url")
print(f"Uploaded file URL: {file_url}")Node.js
import fs from "fs";
const formData = new FormData();
formData.append("file", new Blob([fs.readFileSync("photo.jpg")]));
const response = await fetch(
"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/uploadMedia",
{
method: "POST",
headers: { Authorization: "Bearer your-api-key" },
body: formData,
}
);
const { url } = await response.json();
console.log(`Uploaded file URL: ${url}`);cURL
curl -X POST https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/uploadMedia \
-H "Authorization: Bearer your-api-key" \
-F "[email protected]"Flux de travail courants
Image-vers-vidéo
Téléversez une image source, puis passez son URL à un modèle de génération vidéo :
import requests
# Étape 1 : Téléverser l'image
upload_resp = requests.post(
"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/uploadMedia",
headers={"Authorization": "Bearer your-api-key"},
files={"file": open("my_image.jpg", "rb")}
)
image_url = upload_resp.json().get("url")
# Étape 2 : Générer une vidéo à partir de l'image téléversée
video_resp = 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 slowly turns and smiles",
"image_url": image_url
}
)
prediction_id = video_resp.json()["data"]["id"]
print(f"Video generation started: {prediction_id}")Image-vers-image (Transfert de style, Amélioration)
import requests
# Étape 1 : Téléverser l'image source
upload_resp = requests.post(
"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/uploadMedia",
headers={"Authorization": "Bearer your-api-key"},
files={"file": open("source.jpg", "rb")}
)
image_url = upload_resp.json().get("url")
# Étape 2 : Appliquer la transformation
result = requests.post(
"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage",
headers={
"Authorization": "Bearer your-api-key",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": "your-image-to-image-model",
"image_url": image_url,
"prompt": "Transform into oil painting style"
}
)Notes importantes
- URLs temporaires : Les fichiers téléversés sont destinés à une utilisation temporaire avec les tâches de génération Atlas Cloud uniquement. Les fichiers peuvent être nettoyés périodiquement.
- Formats pris en charge : Les formats d'image courants (JPEG, PNG, WebP) et les formats vidéo sont pris en charge. Consultez la documentation du modèle spécifique pour les exigences de format.
- Taille des fichiers : Il peut y avoir des limites sur la taille des fichiers téléversés selon le modèle. Consultez la page de détails du modèle pour les limitations spécifiques.
- Utiliser rapidement : Utilisez les URLs des fichiers téléversés dans la même session. Ne comptez pas sur elles pour le stockage à long terme.
Prochaines étapes
- Prédictions — Suivre le statut et les résultats des tâches de génération asynchrones
- Génération d'images — Explorer les modèles de génération d'images
- Génération de vidéos — Explorer les modèles de génération de vidéos
- Référence API — Spécification complète de l'API
Prédictions
Comprendre les tâches de génération asynchrones — soumettre, interroger et récupérer les résultats
Serveur MCP
Utilisez les modeles IA d'Atlas Cloud directement dans votre IDE avec le serveur MCP officiel. Compatible avec Cursor, Claude Desktop, Claude Code, Codex, Gemini CLI, et plus encore.