vidu/q2-pro-fast/start-end-to-video

Vidu Q2-Pro-Fast Start-end-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.

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Vidu Q2-Pro-Fast Start-end-to-video
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Vidu Q2-Pro-Fast Start-end-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.

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 $0.034. Con $10 puedes ejecutar aproximadamente 294 veces.

Puedes continuar con:

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": "vidu/q2-pro-fast/start-end-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()

Instalar

Instala el paquete necesario para tu lenguaje de programación.

bash
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.

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

Encabezados HTTP

python
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": "vidu/q2-pro-fast/start-end-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']}")

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

json
{
  "model": "vidu/q2-pro-fast/start-end-to-video"
}

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

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

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

bash
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.

bash
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.

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

Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cline
Roo Code
100+ clientes compatibles

Instalar

bash
npx -y atlascloud-mcp

Configuración

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

json
{
  "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.

API Schema

Schema no disponible

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Necesitas iniciar sesión para acceder al historial de solicitudes del modelo.

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Vidu Q2-Pro-Fast Start-End-to-Video

Vidu Q2-Pro-Fast Start-End-to-Video is a high-speed, professional-grade AI video generation model that creates smooth video transitions between two images. It delivers the visual quality of Q2-Pro at significantly faster generation speeds — giving you precise start-to-end frame control without the wait, ideal for iterative and production workflows.

Why Choose This?

  • Faster speed Significantly reduced generation time compared to Q2-Pro, without sacrificing transition quality.

  • Precise frame control Define exactly where the video begins and ends with two reference images.

  • 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.

  • Prompt Enhancer Built-in tool to automatically improve your transition descriptions.

Parameters

ParameterRequiredDescription
promptYesText description of the transition, motion, and action between frames
start_imageYesThe first frame image (URL or upload)
end_imageYesThe last frame image (URL or upload)
resolutionNoOutput quality: 540p, 720p (default), 1080p
durationNoVideo length in seconds (1-10, default: 5)
generate_audioNoGenerate synchronized audio (default: enabled)
bgmNoAdd background music (default: enabled)
seedNoRandom seed for reproducibility

How to Use

  1. Upload your start image — provide the image representing the first frame of the video.
  2. Upload your end image — provide the image representing the last frame of the video.
  3. Write your prompt — describe the transition, motion, and how the scene evolves between frames.
  4. Set resolution — choose 540p for fast previews, 720p for standard quality, or 1080p for premium output.
  5. Adjust duration — set video length up to 10 seconds.
  6. Configure audio (optional) — enable/disable audio generation and background music.
  7. Run — submit and download your video.

Pricing

ResolutionCost
720pStarts at 0.0400,+0.0400, +0.0100/sec
1080pStarts at 0.0800,+0.0800, +0.0200/sec

Best Use Cases

  • Iterative Workflows — Rapidly prototype and refine transition concepts between start and end frames.
  • High-Volume Production — Generate large sets of frame-to-frame transitions efficiently.
  • Marketing & Ads — Quickly produce dynamic before-and-after or product-reveal videos.
  • Social Media Content — Create polished transition clips at scale for Reels, TikTok, and Stories.
  • Agency Pipelines — Fit professional-quality video transitions into tight production schedules.

Pro Tips

  • Use the Prompt Enhancer to refine your transition descriptions efficiently.
  • Ensure start and end images share a compatible composition for the most natural transition.
  • Be specific in your prompt about how the motion or transformation should unfold between frames.
  • Keep subject framing consistent between start and end images for smoother interpolation.
  • Use 540p or 720p for rapid iteration and switch to 1080p only for final deliverables.
  • Enable generate_audio for synchronized sound effects that complement the transition.

Notes

  • All three fields — prompt, start_image, and end_image — are required.
  • Maximum video duration is 10 seconds.
  • The model interpolates motion and scene content between the two provided frames.
  • 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.

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