bytedance/seedance-v1-pro-i2v-1080p

Seedance Pro’s image-to-video mode transforms still visuals into cinematic motion, maintaining visual consistency and expressive animation across frames.

IMAGE-TO-VIDEONEW
Seedance v1 Pro i2v 1080p
इमेज-से-वीडियो
PRO

Seedance Pro’s image-to-video mode transforms still visuals into cinematic motion, maintaining visual consistency and expressive animation across frames.

इनपुट

पैरामीटर कॉन्फ़िगरेशन लोड हो रहा है...

आउटपुट

निष्क्रिय
जेनरेट किए गए वीडियो यहां दिखाई देंगे
अपनी सेटिंग्स कॉन्फ़िगर करें और शुरू करने के लिए चलाएं पर क्लिक करें

आपके अनुरोध की लागत 0.108 प्रति रन होगी। $10 के साथ आप इस मॉडल को लगभग 92 बार चला सकते हैं।

पैरामीटर

कोड उदाहरण

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": "bytedance/seedance-v1-pro-i2v-1080p",
    "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()

इंस्टॉल करें

अपनी प्रोग्रामिंग भाषा के लिए आवश्यक पैकेज इंस्टॉल करें।

bash
pip install requests

प्रमाणीकरण

सभी API अनुरोधों के लिए API कुंजी के माध्यम से प्रमाणीकरण आवश्यक है। आप अपनी API कुंजी Atlas Cloud डैशबोर्ड से प्राप्त कर सकते हैं।

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

HTTP हेडर

python
import os

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

क्लाइंट-साइड कोड या सार्वजनिक रिपॉज़िटरी में अपनी API कुंजी कभी उजागर न करें। इसके बजाय एनवायरनमेंट वेरिएबल या बैकएंड प्रॉक्सी का उपयोग करें।

अनुरोध सबमिट करें

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())

अनुरोध सबमिट करें

एक असिंक्रोनस जनरेशन अनुरोध सबमिट करें। API एक प्रेडिक्शन ID लौटाता है जिसका उपयोग आप स्थिति जाँचने और परिणाम प्राप्त करने के लिए कर सकते हैं।

POST/api/v1/model/generateVideo

अनुरोध बॉडी

import requests

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

data = {
    "model": "bytedance/seedance-v1-pro-i2v-1080p",
    "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']}")

प्रतिक्रिया

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

स्थिति जाँचें

अपने अनुरोध की वर्तमान स्थिति जाँचने के लिए प्रेडिक्शन एंडपॉइंट को पोल करें।

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

पोलिंग उदाहरण

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)

स्थिति मान

processingअनुरोध अभी भी प्रोसेस हो रहा है।
completedजनरेशन पूर्ण हो गया है। आउटपुट उपलब्ध हैं।
succeededजनरेशन सफल रहा। आउटपुट उपलब्ध हैं।
failedजनरेशन विफल हो गया। एरर फ़ील्ड जाँचें।

पूर्ण प्रतिक्रिया

{
  "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"
  }
}

फ़ाइलें अपलोड करें

Atlas Cloud स्टोरेज पर फ़ाइलें अपलोड करें और एक URL प्राप्त करें जिसका उपयोग आप अपने API अनुरोधों में कर सकते हैं। अपलोड के लिए multipart/form-data का उपयोग करें।

POST/api/v1/model/uploadMedia

अपलोड उदाहरण

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}")

प्रतिक्रिया

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

Input Schema

अनुरोध बॉडी में निम्नलिखित पैरामीटर स्वीकार किए जाते हैं।

कुल: 0आवश्यक: 0वैकल्पिक: 0

कोई पैरामीटर उपलब्ध नहीं है।

अनुरोध बॉडी का उदाहरण

json
{
  "model": "bytedance/seedance-v1-pro-i2v-1080p"
}

Output Schema

API जनरेट किए गए आउटपुट URL के साथ एक प्रेडिक्शन प्रतिक्रिया लौटाता है।

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

प्रतिक्रिया का उदाहरण

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 300+ AI मॉडल को सीधे आपके AI कोडिंग असिस्टेंट में इंटीग्रेट करता है। इंस्टॉल करने के लिए एक कमांड, फिर इमेज, वीडियो जनरेट करने और LLM के साथ चैट करने के लिए प्राकृतिक भाषा का उपयोग करें।

समर्थित क्लाइंट

Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cursor
Windsurf
VS Code
Trae
GitHub Copilot
Cline
Roo Code
Amp
Goose
Replit
40+ समर्थित क्लाइंट

इंस्टॉल करें

bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

API कुंजी सेटअप करें

Atlas Cloud डैशबोर्ड से अपनी API कुंजी प्राप्त करें और इसे एनवायरनमेंट वेरिएबल के रूप में सेट करें।

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

क्षमताएँ

एक बार इंस्टॉल होने के बाद, आप सभी Atlas Cloud मॉडल तक पहुँचने के लिए अपने AI असिस्टेंट में प्राकृतिक भाषा का उपयोग कर सकते हैं।

इमेज जनरेशनNano Banana 2, Z-Image और अन्य मॉडल के साथ इमेज जनरेट करें।
वीडियो निर्माणKling, Vidu, Veo आदि के साथ टेक्स्ट या इमेज से वीडियो बनाएँ।
LLM चैटQwen, DeepSeek और अन्य बड़े भाषा मॉडल के साथ चैट करें।
मीडिया अपलोडइमेज एडिटिंग और इमेज-टू-वीडियो वर्कफ़्लो के लिए लोकल फ़ाइलें अपलोड करें।

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server आपके IDE को Model Context Protocol के माध्यम से 300+ AI मॉडल से जोड़ता है। किसी भी MCP-संगत क्लाइंट के साथ काम करता है।

समर्थित क्लाइंट

Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cline
Roo Code
100+ समर्थित क्लाइंट

इंस्टॉल करें

bash
npx -y atlascloud-mcp

कॉन्फ़िगरेशन

अपने IDE की MCP सेटिंग्स फ़ाइल में निम्नलिखित कॉन्फ़िगरेशन जोड़ें।

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

उपलब्ध टूल

atlas_generate_imageटेक्स्ट प्रॉम्प्ट से इमेज जनरेट करें।
atlas_generate_videoटेक्स्ट या इमेज से वीडियो बनाएँ।
atlas_chatबड़े भाषा मॉडल के साथ चैट करें।
atlas_list_models300+ उपलब्ध AI मॉडल ब्राउज़ करें।
atlas_quick_generateऑटो मॉडल चयन के साथ एक-चरण कंटेंट निर्माण।
atlas_upload_mediaAPI वर्कफ़्लो के लिए लोकल फ़ाइलें अपलोड करें।

API स्कीमा

स्कीमा उपलब्ध नहीं

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ByteDance Seedance Pro I2V 1080p

ByteDance Seedance Pro I2V 1080p is a revolutionary AI image-to-video generation model developed by ByteDance, now exclusively available on WaveSpeedAI as a global premiere launch. This cutting-edge model transforms static images into dynamic 5-second videos at 1080p resolution with lightning-fast processing speed, offering high-quality visual outputs with enhanced motion and semantic understanding. Part of the Dreamina model family, this SOTA-level model delivers unprecedented performance in image-to-video synthesis.

Key Features

  • Ultra-Fast Video Generation: Lightning-speed processing creates 5-second videos at 1080p resolution with vivid details and smooth motion in seconds, not minutes.
  • SOTA Motion Rendering: State-of-the-art dynamic rendering techniques create natural and realistic movements that bring images to life.
  • Advanced Semantic Understanding: Industry-leading AI excels in interpreting complex user prompts to generate coherent and dynamic scenes with professional quality.
  • Realistic Physical Simulation: SOTA physics engine simulates realistic physical properties and movements for lifelike video generation.
  • Blazing-Fast Processing: Optimized for maximum speed efficiency, allowing instant creation of high-quality videos for real-time workflows.
  • Flexible Parameter Control: Customizable settings offer duration and style adjustments for complete creative control.
  • Professional Quality Output: SOTA image-to-video technology ensures broadcast-ready results with smooth temporal consistency.
  • Instant Creative Enhancement: Transform ordinary photos into engaging, dynamic content perfect for social media marketing in seconds.

Global Premiere

  • Exclusive Launch: WaveSpeedAI is the first platform globally to offer ByteDance's latest I2V technology from the Dreamina series.
  • Cutting-Edge Access: Be among the first worldwide to experience SOTA image-to-video generation capabilities.
  • Premium Integration: Seamless API access to ByteDance's most advanced video synthesis technology.
  • Pioneer Advantage: Early access to breakthrough AI technology before wider market availability.

Technical Excellence & Speed Optimization

  • SOTA Architecture: Built on breakthrough research delivering state-of-the-art image-to-video generation performance.
  • Optimized Processing: Native ByteDance technology delivers superior generation speed compared to standard I2V solutions.
  • Real-Time Processing: Ultra-fast video synthesis enables immediate creative workflows and instant content creation.
  • High-Performance Computing: Enterprise-grade infrastructure supports rapid, high-volume video generation at scale.

Perfect for Fast-Paced Creative Work

  • Content Creators: Instantly transform static photography into engaging video content for social platforms with lightning-fast speed.
  • Marketing Professionals: Create dynamic promotional materials from product images in seconds, not hours.
  • Social Media Managers: Convert photos into shareable, dynamic content that captures attention with lightning-fast turnaround.
  • E-commerce Teams: Bring product photos to life with subtle motion effects using SOTA I2V technology.
  • Digital Agencies: Deliver client projects faster with instant video generation capabilities from the Dreamina model family.

Performance & Speed Advantages

  • Instant Results: Generate professional videos in seconds with SOTA processing speed.
  • Real-Time Workflow: Advanced AI enables immediate creative iteration and rapid content production.
  • Scalable Speed: Handle multiple image-to-video conversions simultaneously without performance degradation.
  • Optimized Efficiency: Advanced algorithms maximize speed while maintaining SOTA quality standards.

Limitations

  • Creative Focus: Designed primarily for creative video synthesis; not intended for generating factually accurate content.
  • Inherent Biases: Outputs may reflect biases present in the training data, typical of current SOTA models.
  • Input Sensitivity: The quality and consistency of generated videos depend significantly on the quality of the input image; subtle variations may lead to output variability.
  • Resolution Limitation: This model is optimized for 480p video generation and does not support higher resolutions.
  • Speed vs Quality Trade-off: While optimized for speed, extremely complex scenes may require additional processing time.

Out-of-Scope Use

The model and its derivatives may not be used in any way that violates applicable national, federal, state, local, or international law or regulation, including but not limited to:

  • Exploiting, harming, or attempting to exploit or harm minors, including solicitation, creation, acquisition, or dissemination of child exploitative content.
  • Generating or disseminating verifiably false information with the intent to harm others.
  • Creating or distributing personal identifiable information that could be used to harm an individual.
  • Harassing, abusing, threatening, stalking, or bullying individuals or groups.
  • Producing non-consensual nudity or illegal pornographic content.
  • Making fully automated decisions that adversely affect an individual's legal rights or create binding obligations.
  • Facilitating large-scale disinformation campaigns.

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