atlascloud/van-2.6/image-to-video

A speed-optimized image-to-video option that prioritizes lower latency while retaining strong visual fidelity. Ideal for iteration, batch generation, and prompt testing.

IMAGE-TO-VIDEONEW
Van-2.6 Image-to-video
image-vers-vidéo

A speed-optimized image-to-video option that prioritizes lower latency while retaining strong visual fidelity. Ideal for iteration, batch generation, and prompt testing.

Entrée

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Inactif
Les vidéos générées apparaîtront ici
Configurez vos paramètres et cliquez sur exécuter pour commencer

Votre requête coûtera $0.068 par exécution. Avec $10, vous pouvez exécuter ce modèle environ 147 fois.

Vous pouvez continuer avec :

Paramètres

Exemple de code

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": "atlascloud/van-2.6/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()

Installer

Installez le package requis pour votre langage.

bash
pip install requests

Authentification

Toutes les requêtes API nécessitent une authentification via une clé API. Vous pouvez obtenir votre clé API depuis le tableau de bord Atlas Cloud.

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

En-têtes HTTP

python
import os

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

N'exposez jamais votre clé API dans du code côté client ou dans des dépôts publics. Utilisez plutôt des variables d'environnement ou un proxy backend.

Soumettre une requête

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())

Soumettre une requête

Soumettez une requête de génération asynchrone. L'API renvoie un identifiant de prédiction que vous pouvez utiliser pour vérifier le statut et récupérer le résultat.

POST/api/v1/model/generateVideo

Corps de la requête

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}

data = {
    "model": "atlascloud/van-2.6/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']}")

Réponse

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

Vérifier le statut

Interrogez le point de terminaison de prédiction pour vérifier le statut actuel de votre requête.

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

Exemple d'interrogation

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)

Valeurs de statut

processingLa requête est encore en cours de traitement.
completedLa génération est terminée. Les résultats sont disponibles.
succeededLa génération a réussi. Les résultats sont disponibles.
failedLa génération a échoué. Vérifiez le champ d'erreur.

Réponse terminée

{
  "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"
  }
}

Télécharger des fichiers

Téléchargez des fichiers vers le stockage Atlas Cloud et obtenez une URL utilisable dans vos requêtes API. Utilisez multipart/form-data pour le téléchargement.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Exemple de téléchargement

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}")

Réponse

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

Schema d'entrée

Les paramètres suivants sont acceptés dans le corps de la requête.

Total: 0Requis: 0Optionnel: 0

Aucun paramètre disponible.

Exemple de corps de requête

json
{
  "model": "atlascloud/van-2.6/image-to-video"
}

Schema de sortie

L'API renvoie une réponse de prédiction avec les URL des résultats générés.

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

Exemple de réponse

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 intègre plus de 300 modèles d'IA directement dans votre assistant de codage IA. Une seule commande pour installer, puis utilisez le langage naturel pour générer des images, des vidéos et discuter avec des LLM.

Clients pris en charge

Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cursor
Windsurf
VS Code
Trae
GitHub Copilot
Cline
Roo Code
Amp
Goose
Replit
40+ clients pris en charge

Installer

bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Configurer la clé API

Obtenez votre clé API depuis le tableau de bord Atlas Cloud et définissez-la comme variable d'environnement.

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

Fonctionnalités

Une fois installé, vous pouvez utiliser le langage naturel dans votre assistant IA pour accéder à tous les modèles Atlas Cloud.

Génération d'imagesGénérez des images avec des modèles comme Nano Banana 2, Z-Image, et plus encore.
Création de vidéosCréez des vidéos à partir de texte ou d'images avec Kling, Vidu, Veo, etc.
Chat LLMDiscutez avec Qwen, DeepSeek et d'autres grands modèles de langage.
Téléchargement de médiasTéléchargez des fichiers locaux pour l'édition d'images et les workflows image-vers-vidéo.

Serveur MCP

Le serveur MCP Atlas Cloud connecte votre IDE avec plus de 300 modèles d'IA via le Model Context Protocol. Compatible avec tout client compatible MCP.

Clients pris en charge

Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cline
Roo Code
100+ clients pris en charge

Installer

bash
npx -y atlascloud-mcp

Configuration

Ajoutez la configuration suivante au fichier de paramètres MCP de votre IDE.

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

Outils disponibles

atlas_generate_imageGénérez des images à partir de prompts textuels.
atlas_generate_videoCréez des vidéos à partir de texte ou d'images.
atlas_chatDiscutez avec de grands modèles de langage.
atlas_list_modelsParcourez plus de 300 modèles d'IA disponibles.
atlas_quick_generateCréation de contenu en une étape avec sélection automatique du modèle.
atlas_upload_mediaTéléchargez des fichiers locaux pour les workflows API.

Schéma API

Schéma non disponible

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AtlasCloud Van 2.6 Image-to-Video Model

Van 2.6 is an advanced image-to-video model on the AtlasCloud platform. It generates high-quality videos from images and supports output resolutions of 720p and 1080p.

What makes it stand out?

  • More affordable: Van 2.6 is more streamlined and cost-effective - reducing creator expenses and offering more options.

  • One-pass A/V sync: Van 2.6 creates a fully synchronized video (audio/voiceover + lip-sync) from a single, well-structured prompt - no separate recording or manual alignment required.

  • Multilingual friendly: Van 2.6 reliably processes various language prompts (such as Chinese) for A/V-synced videos.

  • Longer duration & more video size options: Van 2.6 delivers up to 10 seconds and 6 aspect/size options, enabling more storytelling room and publishing flexibility.

  • Multi-shot storytelling: Generates cohesive multi-shot narratives, keeping key details consistent across shots and offering auto shot-split for simple prompts.

  • Video reference generation: Uses a reference video's appearance and voice to guide new videos; supports human or arbitrary subjects, single or dual performers.

  • 15s long videos: Produces videos up to 15 seconds, expanding temporal capacity for richer storytelling.

Designed For

  • Marketing teams: Fast, polished demos/tutorials — low cost, consistent style.

  • Global enterprises: Multilingual, lip-synced videos with subtitles for efficient localization.

  • Storytellers & YouTubers: Immersive narratives while maintaining cadence and quality — driving growth.

  • Corporate training teams: HD videos over docs — clearer key points, better communication.

How to Use

  1. Write your prompt.

  2. Upload an audio file (optional) for voice/music.

  3. Choose the video size (resolution/aspect).

  4. Select the video duration (e.g., 5s / 10s).

  5. Submit and wait for processing.

  6. Preview and download the result.

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