Edits videos using text instructions, reference images, and style transfer with multi-modal input support.
入力
パラメータ設定を読み込み中...
出力
待機中生成された動画がここに表示されます
設定を構成して「実行」をクリックして開始
各実行には0.1かかります。$10で約100回実行できます。
次にできること：
コード例
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-2.7/video-edit",
"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()インストール
お使いの言語に必要なパッケージをインストールしてください。
bash
pip install requests認証
すべての API リクエストには API キーによる認証が必要です。API キーは Atlas Cloud ダッシュボードから取得できます。
bash
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"HTTP ヘッダー
python
import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}API キーを安全に保管してください
API キーをクライアントサイドのコードや公開リポジトリに公開しないでください。代わりに環境変数またはバックエンドプロキシを使用してください。
リクエストを送信
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())リクエストを送信
非同期生成リクエストを送信します。API は予測 ID を返し、それを使用してステータスの確認や結果の取得ができます。
POST
/api/v1/model/generateVideoリクエストボディ
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-2.7/video-edit",
"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']}")レスポンス
{
"id": "pred_abc123",
"status": "processing",
"model": "model-name",
"created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}ステータスを確認
予測エンドポイントをポーリングして、リクエストの現在のステータスを確認します。
GET
/api/v1/model/prediction/{prediction_id}ポーリング例
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)ステータス値
processingリクエストはまだ処理中です。completed生成が完了しました。出力が利用可能です。succeeded生成が成功しました。出力が利用可能です。failed生成に失敗しました。エラーフィールドを確認してください。完了レスポンス
{
"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"
}
}ファイルをアップロード
Atlas Cloud ストレージにファイルをアップロードし、API リクエストで使用できる URL を取得します。multipart/form-data を使用してアップロードします。
POST
/api/v1/model/uploadMediaアップロード例
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}")レスポンス
{
"data": {
"download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
"file_name": "image.png",
"content_type": "image/png",
"size": 1024000
}
}入力 Schema
以下のパラメータがリクエストボディで使用できます。
合計: 0必須: 0任意: 0
利用可能なパラメータはありません。
リクエストボディの例
json
{
"model": "alibaba/wan-2.7/video-edit"
}出力 Schema
API は生成された出力 URL を含む予測レスポンスを返します。
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.
completed_atstring
ISO 8601 timestamp when the prediction was completed.
レスポンス例
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 は 300 以上の AI モデルを AI コーディングアシスタントに直接統合します。ワンコマンドでインストールし、自然言語で画像・動画生成や LLM との対話が可能です。
対応クライアント
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cursor
Windsurf
VS Code
Trae
GitHub Copilot
Cline
Roo Code
Amp
Goose
Replit
40+ 対応クライアント
インストール
bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsAPI キーの設定
Atlas Cloud ダッシュボードから API キーを取得し、環境変数として設定してください。
bash
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"機能
インストール後、AI アシスタントで自然言語を使用してすべての Atlas Cloud モデルにアクセスできます。
画像生成Nano Banana 2、Z-Image などのモデルで画像を生成します。
動画作成Kling、Vidu、Veo などでテキストや画像から動画を作成します。
LLM チャットQwen、DeepSeek などの大規模言語モデルと対話します。
メディアアップロード画像編集や画像から動画へのワークフロー用にローカルファイルをアップロードします。
MCP Server
Atlas Cloud MCP Server は Model Context Protocol を通じて IDE と 300 以上の AI モデルを接続します。MCP 対応のあらゆるクライアントで動作します。
対応クライアント
Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cline
Roo Code
100+ 対応クライアント
インストール
bash
npx -y atlascloud-mcp設定
以下の設定を IDE の MCP 設定ファイルに追加してください。
json
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}利用可能なツール
atlas_generate_imageテキストプロンプトから画像を生成します。
atlas_generate_videoテキストや画像から動画を作成します。
atlas_chat大規模言語モデルと対話します。
atlas_list_models300 以上の利用可能な AI モデルを閲覧します。
atlas_quick_generateモデル自動選択によるワンステップコンテンツ作成。
atlas_upload_mediaAPI ワークフロー用にローカルファイルをアップロードします。
APIスキーマ
スキーマが利用できませんAlibaba WAN 2.7 Video Edit
Alibaba WAN 2.7 Video Edit edits existing videos using text instructions, reference images, and style transfer, with support for multi-modal inputs.
What makes it stand out?
- Instruction-based editing: Describe the desired changes in natural language, and the model applies them to the video.
- Reference-guided editing: Provide reference images to guide the style, appearance, or content of the edit.
- Video style transfer: Transfer the visual style of a reference image onto the source video while preserving motion.
- Audio-aware output: Generates videos with audio that follows the edited content (voiced or silent, depending on the input).
Designed For
- Creators who need to modify existing video footage without manual frame-by-frame editing.
- Teams applying consistent visual styles across a set of video clips.
- Anyone who wants to experiment with video transformations using text prompts and reference images.
How to Use
- Provide the
videoURL of the clip you want to edit. - Write a
promptdescribing the changes (e.g., "change the character's outfit to a red dress, keep the reference image's hat"). - Optionally add an
imageorimagesfor style or content reference. - Set
durationto clip the output length, or omit it to match the input video duration. - Choose the output resolution and aspect ratio.
