vidu/q2/reference-to-video

Vidu Q2 Reference-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 Reference-to-video
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Vidu Q2 Reference-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.

Entrée

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Les vidéos générées apparaîtront ici
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Votre requête coûtera $0.064 par exécution. Avec $10, vous pouvez exécuter ce modèle environ 156 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": "vidu/q2/reference-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": "vidu/q2/reference-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": "vidu/q2/reference-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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Vidu Q2 Reference-to-Video

Vidu Q2 Reference-to-Video is a capable AI video generation model that generates video featuring specific subjects. Provide subject images alongside a motion prompt, and the model produces smooth, natural video that faithfully preserves each subject's appearance and identity — offering a strong balance of quality and cost for subject-driven workflows.

Why Choose This?

  • Balanced quality and speed Solid visual consistency and motion quality at a mid-tier price point.

  • Subject-driven generation Feature specific characters or objects with consistent appearance throughout the video.

  • 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 audio with configurable type: full audio, speech only, or sound effects only.

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

Parameters

ParameterRequiredDescription
promptYesText description of the desired motion and action
subjectsYesOne or more subject images to feature in the video (URL or upload)
resolutionNoOutput quality: 540p, 720p (default), 1080p
durationNoVideo length in seconds (1-10, default: 5)
aspect_ratioNoAspect ratio of the output: 16:9 (default), 9:16, 1:1, 4:3, 3:4
movement_amplitudeNoMotion intensity: auto (default), small, medium, large
generate_audioNoWhether to generate audio for the video (default: true)
audio_typeNoAudio type when generate_audio is true: all (default), speech_only, sound_effect_only
seedNoSeed for generation (default: 0); use -1 for a random seed

How to Use

  1. Upload your subject images — provide one or more images of the subjects to feature in the video.
  2. Write your prompt — describe the motion, camera movement, and desired action.
  3. Set resolution — higher resolution for better quality, lower for faster processing.
  4. Adjust duration — set video length up to 10 seconds.
  5. Configure audio (optional) — enable audio and select the audio type: all, speech_only, or sound_effect_only.
  6. Set motion intensity (optional) — adjust movement_amplitude for subtle or dynamic animations.
  7. Run — submit and download your video.

Pricing

ResolutionCost
540pStarts at 0.0750,+0.0750, +0.0250/sec
720pStarts at 0.1250,+0.1250, +0.0250/sec
1080pStarts at 0.3750,+0.3750, +0.0500/sec

Best Use Cases

  • Character Consistency — Generate video featuring a specific character or subject across multiple scenes.
  • Product Videos — Animate product imagery while maintaining accurate brand appearance.
  • Style-Consistent Content — Produce video that matches the visual aesthetic of existing creative assets.
  • Social Media Content — Create animated clips grounded in your existing image library.
  • Concept Development — Explore reference-guided motion ideas quickly and affordably.

Pro Tips

  • Use the Prompt Enhancer to refine your motion descriptions.
  • Provide clear, well-lit subject images for the most consistent visual output.
  • Be specific about movement direction, speed, and camera angles in your prompt.
  • Use multiple subject images when the scene involves more than one character or object.
  • Set audio_type to speech_only when the scene involves dialogue, or sound_effect_only for purely ambient audio.
  • Start with 540p for previews and switch to 720p or 1080p for final output.

Notes

  • Both prompt and subjects are required fields.
  • Maximum video duration is 10 seconds.
  • When generate_audio is true, audio_type controls what is generated: all includes speech and sound effects, speech_only generates voice audio, sound_effect_only generates ambient and environmental sounds.
  • Ensure uploaded subject image URLs are publicly accessible.

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