alibaba/wan-2.5/video-extend

Texto a Video

Wan 2.5 Video Extend API by Alibaba

alibaba/wan-2.5/video-extend

Video-extend

Extend your videos with Alibaba WAN 2.5 video extender model with audio.

Entrada

Cargando configuración de parámetros...

Salida

Inactivo

Los videos generados se mostrarán aquí

Configura los parámetros y haz clic en ejecutar para comenzar a generar

Cada ejecución costará $0.052. Con $10 puedes ejecutar aproximadamente 192 veces.

Puedes continuar con:

Seedance 2.0 Kling v3 Vidu Wan2.7

Parámetros

Ejemplo de código
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-2.5/video-extend",
    "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()

Instalar

Instala el paquete de dependencias necesario.

pip install requests

Autenticación

Todas las solicitudes de API requieren autenticación mediante una clave de API. Puedes obtener tu clave de API desde el panel de Atlas Cloud.

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

Encabezados HTTP

import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

Mantén tu clave de API segura

Nunca expongas tu clave de API en código del lado del cliente ni en repositorios públicos. Usa variables de entorno o un proxy de backend en su lugar.

Enviar una solicitud

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())

Enviar una solicitud

Envía una solicitud de generación asíncrona. La API devuelve un ID de predicción que puedes usar para verificar el estado y obtener el resultado.

POST/api/v1/model/generateVideo

Cuerpo de la solicitud

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-2.5/video-extend",
    "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']}")

Respuesta

{
  "id": "pred_abc123",
  "status": "processing",
  "model": "model-name",
  "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}

Verificar estado

Consulta el endpoint de predicción para verificar el estado actual de tu solicitud.

GET/api/v1/model/prediction/{prediction_id}

Ejemplo de polling

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)

Valores de estado

processingLa solicitud aún se está procesando.

completedLa generación está completa. Las salidas están disponibles.

succeededLa generación fue exitosa. Las salidas están disponibles.

failedLa generación falló. Verifica el campo de error.

Respuesta completada

{
  "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"
  }
}

Subir archivos

Sube archivos al almacenamiento de Atlas Cloud y obtén una URL que puedes usar en tus solicitudes de API. Usa multipart/form-data para subir.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Ejemplo de carga

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}")

Respuesta

{
  "data": {
    "download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
    "file_name": "image.png",
    "content_type": "image/png",
    "size": 1024000
  }
}

Schema de entrada

Los siguientes parámetros se aceptan en el cuerpo de la solicitud.

Total: 0Obligatorio: 0Opcional: 0

No hay parámetros disponibles.

Ejemplo de cuerpo de solicitud

{
  "model": "alibaba/wan-2.5/video-extend"
}

Schema de salida

La API devuelve una respuesta de predicción con las URL de salida generadas.

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.

Format: date-time

completed_atstring

ISO 8601 timestamp when the prediction was completed.

Format: date-time

Ejemplo de respuesta

{
  "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

Atlas Cloud Skills integra más de 300 modelos de IA directamente en tu asistente de codificación con IA. Un solo comando para instalar y luego usa lenguaje natural para generar imágenes, videos y chatear con LLM.

Clientes compatibles

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ clientes compatibles

Instalar

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Configurar clave de API

Obtén tu clave de API desde el panel de Atlas Cloud y configúrala como variable de entorno.

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

Funcionalidades

Una vez instalado, puedes usar lenguaje natural en tu asistente de IA para acceder a todos los modelos de Atlas Cloud.

Generación de imágenesGenera imágenes con modelos como Nano Banana 2, Z-Image y más.

Creación de videosCrea videos a partir de texto o imágenes con Kling, Vidu, Veo, etc.

Chat con LLMChatea con Qwen, DeepSeek y otros modelos de lenguaje de gran escala.

Carga de mediosSube archivos locales para flujos de trabajo de edición de imágenes e imagen a video.

Más información

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server conecta tu IDE con más de 300 modelos de IA a través del Model Context Protocol. Funciona con cualquier cliente compatible con MCP.

Clientes compatibles

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OpenAI Codex

Gemini CLI

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Roo Code

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Instalar

npx -y atlascloud-mcp

Configuración

Agrega la siguiente configuración al archivo de configuración de MCP de tu IDE.

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "atlascloud-mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Herramientas disponibles

atlas_generate_imageGenera imágenes a partir de indicaciones de texto.

atlas_generate_videoCrea videos a partir de texto o imágenes.

atlas_chatChatea con modelos de lenguaje de gran escala.

atlas_list_modelsExplora más de 300 modelos de IA disponibles.

atlas_quick_generateCreación de contenido en un solo paso con selección automática de modelo.

atlas_upload_mediaSube archivos locales para flujos de trabajo de API.

Más información

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

API Schema

Schema no disponible

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¿Por qué elegir Wan 2.5?

Más asequible

A pesar de las recientes bajadas de precio de Google, Veo 3 sigue siendo caro en general. Wan 2.5 es ligero y rentable, ofrece más opciones a los creadores y reduce significativamente los costes de producción.

Generación en un solo paso, sincronización de extremo a extremo

Con Wan 2.5, no es necesario grabar voz por separado ni alinear manualmente el movimiento de labios. Basta con proporcionar un prompt claro y estructurado para generar vídeos completos con audio/doblaje y sincronización labial de una sola vez, de forma más rápida y sencilla.

Compatible con múltiples idiomas

Cuando los prompts están en chino, Wan 2.5 genera de forma fiable vídeos con audio y vídeo sincronizados. En cambio, Veo 3 muestra con frecuencia «idioma desconocido» para los prompts en chino.

Recreación precisa de personajes

Wan 2.5 destaca en la restauración de rasgos de personajes, presentando con precisión su apariencia, expresiones y estilos de movimiento, lo que hace que los personajes generados sean más reconocibles y personalizados, potenciando la narrativa y la inmersión.

Renderizado de estilos artísticos

Compatible con el renderizado al estilo Studio Ghibli, creando texturas de acuarela pintadas a mano y efectos de animación. Proporciona experiencias visuales cálidas y soñadoras que realzan el atractivo artístico y la profundidad narrativa.

¿Quién puede beneficiarse?

Equipos de marketing

Ya sea para lanzamientos de productos, campañas promocionales o marketing de marca, Wan 2.5 te ayuda a generar vídeos de alta calidad rápidamente, haciendo que la creación sea fácil y eficiente.

Demostraciones de productos y tutoriales sin quebraderos de coordinación
Marketing en redes sociales con subtítulos multilingües y sincronización labial
El contenido generado por IA permite al equipo centrarse en estrategia y creatividad

Bottom line: En definitiva: crear nunca ha sido tan sencillo, rápido e inteligente. ¡Wan 2.5 es tu arma secreta para el marketing!

Empresas globales

Ofrece soluciones ideales de localización de contenidos para empresas multinacionales, haciendo que la creación sea más fácil y eficiente.

Compatibilidad con vídeos multilingües mediante reconocimiento de prompts
Generación con un clic de subtítulos y doblajes con sincronización labial
Localización de contenidos rápida para mercados globales

Bottom line: En definitiva: la creación de contenidos transfronterizos nunca ha sido tan sencilla, rápida e inteligente.

Creadores de historias / YouTubers

Los creadores pueden aprovechar Wan 2.5 para mejorar la eficiencia en la producción de vídeos y garantizar una salida de alta calidad.

Narrativa inmersiva con acciones y expresiones de personajes precisas
Mayor eficiencia de publicación con menos tiempo de edición y posproducción
Contenido variado, desde vídeos cortos hasta segmentos de historias animadas

Equipos de formación corporativa

Wan 2.5 hace que la formación corporativa sea más eficiente y atractiva.

Vídeos profesionales que reemplazan los aburridos documentos de texto
Creación rápida de demos operativas y tutoriales de formación
Estilo coherente y salida estandarizada para implementación global

Freelancers creativos / Estudios pequeños

Wan 2.5 deja fluir la creatividad sin necesidad de equipos costosos ni actores: la IA genera todo de forma eficiente.

Experimenta con obras diversas, desde cortometrajes hasta contenido para redes sociales
De la inspiración a la terminación con «generación en un clic»
Contenido de alta calidad sin equipos costosos ni actores profesionales

Bottom line: ¡En definitiva: Wan 2.5 hace que crear sea más fácil, libre y emocionante con cada intento!

Instituciones educativas / Creadores de cursos en línea

Transforma la creatividad en realidad sin altos costes: Wan 2.5 hace que la producción de contenido de calidad sea fácil y económica.

Experimenta con estilos variados, desde cortometrajes hasta vídeos promocionales
Mayor eficiencia de producción desde el concepto hasta el producto final
Contenido de calidad sin equipos costosos ni talento profesional

Bottom line: En definitiva: ¡Wan 2.5 hace que crear sea sencillo, eficiente y libre, cada intento es espectacular!

Características Principales

Generación A/V en un solo paso

Genera vídeos completos con audio sincronizado, doblaje y sincronización labial en un único proceso

Sincronización de dos personajes

Admite la generación simultánea de dos personajes con acciones, expresiones y sincronización labial coordinadas para interacciones naturales

Calidad profesional

Salida de vídeo de alta calidad con expresiones realistas de los personajes y sincronización labial precisa

Compatibilidad multilingüe

Excelente compatibilidad con prompts en chino y generación fiable de contenido multilingüe

Rentable

Costes significativamente menores que los competidores manteniendo la calidad profesional

Restauración de rasgos de personajes

Recrea con precisión la apariencia, expresiones y estilos de movimiento de los personajes con alta fidelidad y personalidad

Renderizado de estilos artísticos

Compatible con diversos estilos artísticos, incluidas las texturas de acuarela pintadas a mano al estilo Studio Ghibli

Escenas inmersivas

Ideal para escenas de diálogo, entrevistas o cortometrajes de dos personas con coherencia audiovisual natural

Digital Human Sync

Study Room Scholar

Middle-aged man reading with perfect lip-sync in a warm study environment

Lip-sync with audioEnvironmental soundsCharacter emotion

Prompt

A middle-aged man sitting at a wooden desk in a cozy study room, surrounded by bookshelves and a warm lamp glow. He opens an old book and reads aloud with a calm, deep voice: 'History teaches us more than just facts… it shows us who we are.' The room has subtle background sounds: pages turning, the faint ticking of a clock, and distant rain against the window.

Dual Character Scene

Park Sunset Romance

Couple interaction with synchronized dual character actions and expressions

Dual character syncNatural interactionAmbient soundscape

Prompt

A young couple sitting on a park bench during sunset. The woman leans her head on the man's shoulder. He whispers softly: 'No matter where we go, I'll always be here with you.' The sound includes the rustling of leaves, distant laughter of children playing, and the gentle hum of cicadas in the evening air.

Character Restoration

Ballet Performance Art

Precise character trait restoration with artistic movement and expression

Character trait restorationMovement precisionArtistic lighting

Prompt

A graceful ballerina with her hair in a messy bun, performing a powerful and emotional contemporary ballet routine. She is in a minimalist, dark art studio. Abstract patterns of light and shadow, projected from a hidden source, dance across her body and the surrounding walls, constantly shifting with her movements. The camera focuses on the tension in her muscles and the expressive gestures of her hands. A single, dramatic slow-motion shot captures her mid-air leap, with the light patterns swirling around her like a galaxy. Moody, artistic, high contrast.

Artistic Style Rendering

Ghibli Forest Magic

Studio Ghibli-inspired animation with hand-painted watercolor texture

Ghibli art styleHand-painted textureMagical atmosphere

Prompt

Studio Ghibli-inspired anime style. A young girl with a straw hat lies peacefully in a sun-dappled magical forest, surrounded by friendly, glowing forest spirits (Kodama). A gentle breeze rustles the leaves of the giant, ancient trees. The air is filled with sparkling dust motes, illuminated by shafts of sunlight. The art style is soft, with a hand-painted watercolor texture. The scene feels serene, magical, and heartwarming.

Perfecto Para

🎬

Producción de vídeo

📢

Contenido de marketing

🎓

Vídeos educativos

📱

Redes sociales

🌐

Contenido multilingüe

💼

Formación corporativa

🎭

Entretenimiento

💃

Artes escénicas

🎨

Animación y anime

📚

Narrativa

👥

Vídeos con dos personajes

🎙️

Entrevistas

📺

Medios de comunicación

Especificaciones Técnicas

Tipo de modelo:Generación sincronizada de audio y vídeo

Características clave:Sincronización A/V, restauración de personajes, renderizado artístico, multilingüe

Compatibilidad de idiomas:Chino, inglés y más

Calidad de salida:Vídeo HD profesional con audio

Velocidad de generación:Generación rápida en un solo paso

Integración API:RESTful API con documentación completa

Experimenta Wan 2.5: tu revolución en la creación de vídeo

Únete a miles de creadores y empresas que están transformando la creación de contenido de vídeo con la tecnología de generación audiovisual sincronizada.

🎬Sincronización A/V en un paso

🌍Compatibilidad multilingüe

⚡Rentable

Wan 2.5: A next-generation AI video generation model developed by Alibaba Wanxiang.

Model Card Overview

Field	Description
Model Name	Wan 2.5
Developed By	Alibaba Group
Release Date	September 24, 2025
Model Type	Generative AI, Video Foundation Model
Related Links	Official Website: https://wan.video/, Hugging Face: https://huggingface.co/Wan-AI, Technical Paper (Wan Series): https://arxiv.org/abs/2503.20314

Introduction

Wan 2.5 is a state-of-the-art, open-source video foundation model developed by Alibaba's Wan AI team. It is designed to generate high-quality, cinematic videos complete with synchronized audio directly from text or image prompts. The model represents a significant advancement in the field of generative AI, aiming to lower the barrier for creative video production. Its core contribution lies in its ability to produce coherent, dynamic, and narratively consistent video clips with a high degree of realism and integrated audio-visual elements, such as lip-sync and sound effects, in a single, streamlined process.

Key Features & Innovations

Wan 2.5 introduces several key features that distinguish it from previous models and competitors:

Unified Audio-Visual Synthesis: Unlike many models that require separate steps for video and audio generation, Wan 2.5 creates video with natively synchronized audio, including voice, sound effects, and lip-sync, in one step.
High-Fidelity, High-Resolution Output: The model is capable of generating videos in multiple resolutions, including 480p, 720p, and full 1080p HD, with significant improvements in visual quality and frame-to-frame stability over its predecessors.
Extended Video Duration: Wan 2.5 can generate video clips up to 10 seconds in length, offering more creative flexibility for storytelling compared to other models in its class.
Advanced Cinematic Control: The model demonstrates a sophisticated understanding of cinematic language, allowing for precise control over camera movement, shot composition, and character consistency within scenes.
Open-Source Commitment: Following the precedent set by earlier versions, the Wan series of models, including Wan 2.5, are open-sourced to encourage research, development, and innovation within the broader AI community.

Model Architecture & Technical Details

Wan 2.5 is built upon the Diffusion Transformer (DiT) paradigm, which has become a mainstream approach for high-quality generative tasks. The technical report for the Wan model series outlines a suite of innovations that contribute to its performance.

The architecture includes a novel Variational Autoencoder (VAE) designed for high-efficiency video compression, enabling the model to handle high-resolution video data effectively. The Wan series is available in multiple sizes to balance performance and computational requirements, such as the 1.3B and 14B parameter models detailed for Wan 2.2. The model was trained on a massive, curated dataset comprising billions of images and videos, which enhances its ability to generalize across a wide range of motions, semantics, and aesthetic styles.

Intended Use & Applications

Wan 2.5 is designed for a wide array of applications in creative and commercial fields. Its intended uses include:

Content Creation: Generating short-form videos for social media, marketing campaigns, and digital advertising.
Storytelling and Filmmaking: Creating cinematic scenes, character animations, and narrative sequences for short films and conceptual art.
Prototyping: Rapidly visualizing scripts and storyboards for film, television, and game development.
Personalized Media: Enabling users to create unique, personalized video content from their own ideas and images.

Performance

Wan 2.5 has demonstrated significant performance improvements over previous versions and holds a competitive position against other leading video generation models. Independent reviews and benchmarks provide insight into its capabilities.

Benchmark Scores

A review conducted by Curious Refuge Labs™ evaluated the model's visual generation capabilities across several metrics.

Metric	Score (out of 10)
Prompt Adherence	7.0
Temporal Consistency	6.6
Visual Fidelity	6.5
Motion Quality	5.9
Style & Cinematic Realism	5.7
Overall Score	6.3

These scores indicate strong prompt understanding and a notable improvement in visual quality from Wan 2.2, although it still shows limitations in complex motion and realism compared to top-tier commercial models.

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HappyHorse-1.0 Reference-to-video

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Enviar una solicitud

Enviar una solicitud

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Verificar estado

Ejemplo de polling

Valores de estado

Respuesta completada

Subir archivos

Ejemplo de carga

Respuesta

Schema de entrada

Ejemplo de cuerpo de solicitud

Schema de salida

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Atlas Cloud Skills

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Compatible con múltiples idiomas

Recreación precisa de personajes

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¿Quién puede beneficiarse?

Equipos de marketing

Empresas globales

Creadores de historias / YouTubers

Equipos de formación corporativa

Freelancers creativos / Estudios pequeños

Instituciones educativas / Creadores de cursos en línea

Características Principales

Generación A/V en un solo paso

Sincronización de dos personajes

Calidad profesional

Compatibilidad multilingüe

Rentable

Restauración de rasgos de personajes

Renderizado de estilos artísticos

Escenas inmersivas

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