Veo3.1 Image-to-Video API by Google
Quickly animate static images into motion-rich, high-quality clips. Veo 3.1 Fast Image-to-Video accelerates rendering for fast previews and iterative visual storytelling.
入力
出力
待機中各実行には$0.2かかります。$10で約50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": "google/veo3.1/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()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。
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。
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"HTTP ヘッダー
import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}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。
/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": "google/veo3.1/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']}")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。
/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。
/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。
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
{
"model": "google/veo3.1/image-to-video"
}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。
レスポンス例
{
"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
インストール
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。
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。
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
インストール
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。
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}利用可能なツール
APIスキーマ
スキーマが利用できませんGoogle Veo 3.1 — Image-to-Video (I2V) Model
Veo 3.1 I2V is Google DeepMind’s latest image-to-video generation model — an evolution of Veo’s cinematic foundation. It transforms a single still image or a pair of start & end frames into a high-fidelity 1080p motion sequence with natural movement, realistic lighting, and synchronized contextual audio.
Perfect for storyboarding, concept animation, and creative scene development, Veo 3.1 I2V captures the feeling of camera motion and environmental change while preserving your image’s style and composition.
Why it stands out
-
** Cinematic Motion Generation**
Animates still images with realistic subject and camera movement — from subtle pans to sweeping transitions.
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** Frame Interpolation**
Supports single-frame animation and two-frame transitions — letting you morph from one image to another with fluid continuity.
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** Native Audio Support**
Adds synchronized ambient sound, dialogue, or music automatically aligned with visual motion.
-
** Contextual Understanding**
Interprets both image content and prompt text to guide scene flow and atmosphere.
-
** High-Resolution Output**
Generates at 720p or 1080p, 24 FPS, and supports landscape (16:9) or portrait (9:16) aspect ratios.
Key Parameters
-
prompt — Describe motion or story context (e.g., “Slow dolly zoom on a city skyline as sunset light fades”).
-
image — Provide a starting frame (JPEG / PNG / WEBP).
-
lastFrame (optional) — Provide an ending frame to create an interpolation-style transition.
-
durationSeconds — Choose video length: 4s, 6s, or 8s.
-
resolution — 720p or 1080p.
-
aspectRatio — Landscape (16:9) or Portrait (9:16).
Pricing (Preview Stage)
| Model | Description | Input Type | Output | Price |
|---|---|---|---|---|
| Veo 3.1 (Video + Audio) | Generate videos with synchronized sound | Image / Image Pair | Video + Audio | $0.40 / sec |
| Veo 3.1 (Video only) | Generate silent motion sequences | Image / Image Pair | Video | $0.20 / sec |
Typical cost: ~$3.20 for an 8-second 1080p video (standard mode).
How to Use
-
Upload your starting image
Use a clear, well-lit frame.
-
(Optional) Add a last frame
Provide an ending image if you want a smooth transition.
-
Write your prompt
Describe the motion or transformation (e.g., “camera slowly zooms out as night falls”).
-
Set parameters
Choose duration (4s / 6s / 8s), resolution (720p / 1080p), and aspect ratio (16:9 or 9:16).
-
Generate video
Submit your request — Veo 3.1 I2V will produce motion, lighting, and audio automatically.
Pro Tips
-
Use consistent framing between start and end images for smoother interpolation.
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Add camera verbs like “pan,” “tilt,” “dolly,” for cinematic control.
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Keep prompts concise and clear — focus on movement and lighting.
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For realistic transitions, limit drastic composition or color shifts between frames.
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To ensure repeatability, use the same random seed value.
Notes & Limitations
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Supported durations: 4, 6, or 8 seconds.
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Frame rate: 24 FPS (fixed).
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Generation time: ~2–3 minutes for 8s @1080p.
