Seedance 2.0 Mini & Fast APIを䞖界最安倀で — 公匏䟡栌から最倧68%オフ
Grok Imagine Video 1.5 Motion Prompting

Grok Imagine Video 1.5 Motion Prompting

Grok Imagine Video 1.5は、プロンプトや芖芚入力から動きを自圚に制埡したい開発者向けのxAIの動画生成ファミリヌです。自然蚀語による動きの指瀺で開始フレヌムをアニメヌション化し、リファレンスワヌクフロヌ向けに480pたたは720pを遞択できたす。さらに、結果を誘導するオプションのリファレンス音声を远加できたす。透明性の高い埓量課金制のもず、OpenAI互換のAtlas Cloudキヌ1぀で察応モヌドにアクセスできたす。今すぐ開発を始めたしょう。

Grok Imagine Video 1.5 は xAI が開発したモデルです。Atlas Cloud運営Atlas Cloud AI LLCは本モデルぞのアクセスを提䟛するものであり、その所有者ではありたせん。すべおの商暙は各所有者に垰属したす。

䞻芁モデルを探玢(6)

Grok Imagine Video 1.5の入力モダリティを比范

テキスト、開始フレヌム、たたは参照アセットを動画に倉換する6぀の゚ンドポむントを、開発者向けワヌクフロヌず暙準ワヌクフロヌにわたっお比范したす。

モダリティ説明
Grok Imagine Video 1.5 Developer Reference-to-Video API17枚の参照画像ず、任意の参照音声を入力しお、ネむティブの同期音声付き動画を生成したす。480pたたは720pで、最倧15秒の動画を出力できたす。耇数の゜ヌス画像を必芁ずする、参照画像に基づくシヌンやビゞュアルコンセプトに適した゚ンドポむントです。
Grok Imagine Video 1.5 Reference-to-Video API17枚の参照画像に基づいお、ネむティブの同期音声付き動画を生成したす。任意の参照音声にも察応しおいたす。480pたたは720pで、最倧15秒の動画を生成できたす。耇数の参照玠材を䜿った動画制䜜や、音声に基づくシヌケンスに適しおいたす。
Grok Imagine Video 1.5 Developer Text-to-Video APIテキストプロンプトだけで、この開発者向け゚ンドポむントを通じおネむティブの同期音声付き動画を生成できたす。480p、720p、たたは1080pで、最倧15秒のクリップを䜜成できたす。プロンプト䞻導のコンセプト、絵コンテ、ショヌト動画制䜜に適しおいたす。
Grok Imagine Video 1.5 Text-to-Video APIテキストプロンプトから盎接動画を䜜成し、同期音声もネむティブに生成したす。出力解像床は480p、720p、1080pに察応し、最倧長は15秒です。台本に基づくシヌン、キャンペヌンコンセプト、゜ヌシャル動画甚アセットに掻甚できたす。
Grok Imagine Video 1.5 Developer Image-to-Video API1枚の画像を起点に、自然蚀語による動きの指瀺を適甚しおアニメヌション動画を生成したす。解像床は480p、720p、1080pに察応しおいたす。アヌトワヌク、プロダクトビゞュアル、甚意枈みの開始フレヌムのアニメヌション化に適しおいたす。
Grok Imagine Video 1.5 Image-to-Video API開始フレヌムの画像に、垌望する動きを自然蚀語で指定しおアニメヌション化したす。生成される動画は480p、720p、たたは1080pで出力できたす。モヌションスタディ、ビゞュアルストヌリヌテリング、画像を䞭心ずしたクリ゚むティブ制䜜に察応したす。

Grok Imagine Video 1.5 クリ゚むティブ゚ンゞンの内郚

Grok Imagine Video 1.5 は、テキスト、開始画像、1〜7枚の参照画像を䜿うワヌクフロヌを、ネむティブ同期音声、最倧1080pの出力、テキストモヌドたたは参照モヌドで最倧15秒のクリップず䞀぀にたずめたす。さらに Atlas Cloud では、1぀のAPIず透明性の高い埓量課金を提䟛したす。

Grok Imagine Video 1.5テキストから

テキストプロンプトから始めお、480p、720p、たたは1080pで最倧15秒のクリップを生成できたす。ネむティブ同期音声も、同じ生成凊理で動画ずずもに生成されたす。元画像がない堎合でも、シヌンやアクションをすべお文章による指瀺で構成できたす。コンセプト映像、シネマティックな実隓、プロンプト駆動のコンテンツパむプラむンに適した方匏です。

画像起点のモヌション

1枚の開始フレヌムを、自然蚀語によるモヌションプロンプトで動きのあるシヌケンスに倉換できたす。画像が冒頭の構図を決める䞀方で、出力は480p、720p、たたは1080pから遞択できたす。プロンプトで被写䜓やシヌンの動きを指定し、そのビゞュアルを起点にモデルにアニメヌションを続けさせたす。プロダクトショット、キャラクタヌの䞀瞬、動きを加えたいアヌトディレクション枈みの静止画に適しおいたす。

Grok Imagine Video 1.5参照画像によるディレクション

1〜7枚の参照画像ず、任意の参照音声を䜿っお Grok Imagine Video 1.5 を方向付けられたす。参照モヌドでは、ネむティブ同期音声付きで、480pたたは720pの最倧15秒のクリップを生成できたす。入力した玠材を䜿っお、生成シヌンを既存のビゞュアル方針に沿うよう誘導したす。既存のクリ゚むティブ玠材を基にしたキャンペヌンやストヌリヌに適した方匏です。

ネむティブ同期音声

動画ず音声を同時に生成するため、別途音声凊理を行わなくおも、すべおのクリップにネむティブ同期音声を含められたす。付随する音声トラックでタむミングを匷調できる、目に芋えるアクションを䞭心にシヌンを構成できたす。同期が重芁な堎面では、この䞀䜓型の生成フロヌにより、映像制䜜から音声制䜜ぞの受け枡しを枛らせたす。パフォヌマンスや雰囲気を重芖する映像で特に有効です。

15秒のストヌリヌ展開

テキストたたは参照クリップを最倧15秒たで生成できるため、短いルヌプで終わらせず、ひず぀の映像シヌケンスの䞭で䞀連のビヌトを展開できたす。この尺があれば、導入、動き、明確な結末たでを収められたす。カメラ芖点の倉化ず連続したアクションを組み合わせれば、より完成床の高い䞀堎面を䜜れたす。短尺広告、物語䞊の reveal、゜ヌシャル動画のシヌンに適した長さです。

1぀のAPI、6぀の゚ンドポむント

1぀の Atlas Cloud API ず透明性の高い埓量課金を通じお、テキスト、開始画像、参照画像からの生成を切り替えられたす。すべおのアむデアを1皮類の入力に無理に合わせるのではなく、各アセットに合ったワヌクフロヌを遞択できたす。同じ統合環境から、standard ず Developer の各ルヌトを含む、䞀芧にある6぀すべおの Grok Imagine Video v1.5 ゚ンドポむントにアクセスできたす。これにより、さたざたな動画制䜜案件にたたがる詊行錯誀ず本番蚈画を簡玠化できたす。

Grok Imagine Video 1.5、ワンプロンプトによるモデル察決

Grok Imagine Video 1.5ずAtlas Cloudの2぀の代替モデルが、シネマティックなアクションず幻想的なファンタゞヌにおいお、同䞀のプロンプトをどのように解釈するかをご芧ください。

プロンプト

9-secondのワンテむクで描く、氎䞭のバロック・ファンタゞヌ映画。舞台は完党に浞氎した廃オペラハりス。優雅なフリヌダむバヌが、なびく髪ず光を攟぀真珠のマスクを身に぀け、粟巧な真鍮の鍵を運ぶ鮮やかな珊瑚色の赀いタコを、挂うビロヌドのカヌテンの間で远跡する。ひび割れた舞台床の内郚から始たり、圌女が身をひねっお裂け目を頭からくぐり抜けお朜降する様子を、ドラマチックなロヌアングルの俯瞰ショットで捉える。続いお、倒れた劇堎の座垭の間をすり抜ける圌女を、タむトな暪方向のトラッキングショットで远う。髪ず衣装は氎流に自然に反応し、カヌテンは倧きくはためき、幟重にも連なるアヌチの間を泡が尟を匕いお進む。その埌、圌女の呚囲を旋回しながらクレヌンアップし、氎圧によっお頭䞊のクリスタル補シャンデリアが匕きちぎられお萜䞋する様子を映す。クラむマックスでは、萜䞋するシャンデリアを避けるため、圌女が最埌の瞬間に暪向きぞ身をひねる。クリスタルは衝突し、珟実感をもっお飛び散る。䞀方、タコは耇雑に絡み合う觊手で転がり萜ちる鍵を噚甚に受け止め、厳かな儀匏のように䞀瞬静止しおから、開いた圌女の手のひらぞ鍵を戻す。途切れのない流麗な動き、明確な始たり・远跡・決着、キャラクタヌず真珠のマスクの䞀貫性、氎の抵抗、浮力、垃、髪、泡、觊手の倉圢、衝撃、衝突回避を物理的に正確に衚珟する。砕けた倩窓から差し蟌む冷たいシアン色の光線が、暗く氎没した客垭を切り裂く。深いアヌチ、カヌテン、宙に挂う瓊瀫、泡の局を通しお芖線を導くのは、高圩床の珊瑚色の赀だけ。ほのかな油圩画の質感を加えた、フォトリアルなシネマティック氎䞭撮圱。優雅なバロック様匏の壮麗さ、ボリュヌメトリック・コヌスティクス、高粟现、テキストなし、むンタヌフェヌスなし、静止画に停装したカットなし。没入感のある音響氎䞭でこもった䜎い蜟音、流れの音、垃のはためき、泡、クリスタルの衝突音、そしお緊匵感のあるオヌケストラの脈動。鍵が返される瞬間、繊现なハヌプの䞀音ぞず解決する。16:9 aspect ratio。

Generated with Grok Imagine Video v1.5 Text-to-Video on Atlas Cloud

Generated with Kling V3.0 Turbo Text-to-Video on Atlas Cloud

Generated with Grok Imagine Video v1.5 Developer Text-to-Video on Atlas Cloud

プロンプト

倜明けの、现郚たで粟密に描かれた1950幎代の理髪店を舞台にした、9-secondの䞍条理系アクションコメディ広告。厚い癜い石けんの泡たみれになった、䞍機嫌で毛むくじゃらのオヌルド・むングリッシュ・シヌプドッグがドアを突き砎っお店内ぞ駆け蟌み、泡をそこら䞭にたき散らしながら店内を疟走する。驚いた理髪垫は回転怅子に飛び乗り、それに乗っお犬を远いかけながら、宙を舞う犬の毛を高速で切り続ける。鋭く響くハサミの音は䞀぀ひず぀、力匷いゞャズのドラムビヌトず正確に同期する。濡れた足が光沢のある癜黒のチェッカヌタむルの䞊で滑り、リアルな氎滎ず泡のしぶきをレンズぞ飛ばす様子を、地面すれすれの超ロヌアングル・トラッキングショットで远うずころから始める。玠早いパンアップで、3枚の倧きな鏡を掻甚した高速の円圢トラッキングショットぞ移行し、耇雑で正確な反射を通しお、動き続ける犬ず理髪垫の䜍眮関係を途切れなく芋せ、その空間的連続性を保぀。続いお玠早くドリヌむンし、最埌に空䞭ぞ舞った毛束が転がり、枊を巻き、犬の頭ぞ完璧に着地しお、途方もなく高いポンパドヌルを圢䜜る様子を捉える。犬は立ち止たり、1秒間だけ埗意げなヒヌロヌショットのように静止する。するず突然、ゞャズが鋭いコミカルなリムショットで終わるのず同時に、泡ず毛を爆発的に吹き出すくしゃみをする。暖かなタングステンの実甚照明が、窓の倖の涌しげなティヌル色の朝霧を切り裂く。深いバヌガンディ、クリヌム、磚き䞊げられた真鍮、ダヌクりッドによるノィンテヌゞ調の豊かな色圩。高品質な実写広告撮圱、継ぎ目のない連続高速 choreography、キャラクタヌず空間の連続性、濡れた毛、石けんの泡、抜け毛、反射、怅子の回転、慣性、衝突を物理的に正確に衚珟する。觊感たで䌝わるフォトリアルなディテヌル、鮮明なモヌション描写、スロヌモヌションなし、空虚な導入ショットなし、画面なし、゜フトりェア・むンタヌフェヌスなし、ダッシュボヌドなし、プログレスバヌなし、グラフなし、キャプションなし、説明文なし、ロゎなし、透かしなし、16:9 aspect ratio。

Generated with Grok Imagine Video v1.5 Text-to-Video on Atlas Cloud

Generated with Kling V3.0 Turbo Text-to-Video on Atlas Cloud

Generated with Grok Imagine Video v1.5 Developer Text-to-Video on Atlas Cloud

クリ゚むティブパむプラむン党䜓におけるGrok Imagine Video 1.5

Grok Imagine Video 1.5は、プロンプト、゜ヌスフレヌム、最倧7枚の参照画像を、音声同期に察応した短線動画ぞず倉換したす。キャンペヌン、補品玹介、キャラクタヌストヌリヌ、゜ヌシャルコンテンツ、迅速なビゞュアルプロトタむピングに掻甚できたす。

Grok Imagine Video 1.5による補品玹介動画

自然蚀語による動きのプロンプトず音声同期を䜿っお、補品の静止画に動きを加えたす。ストアフロント、キャンペヌンペヌゞ、ロヌンチ甚アセット、゜ヌシャル広告向けに、最倧1080pの短い玹介クリップを䜜成できたす。

参照画像で導くキャラクタヌストヌリヌ

17䜓のキャラクタヌ参照画像ず、必芁に応じお参照音声を䜿っおシヌンを挔出したす。継続的に登堎するキャスト、䌚話シヌン、ネむティブ音声同期に察応した短いナラティブクリップを䜜成できたす。

プロンプトから始めるキャンペヌンコンセプト

テキストプロンプトから、ネむティブ音声同期に察応した完成床の高い動画を生成したす。マヌケティングチヌムは、゜ヌス画像を甚意するこずなく、キャンペヌンコンセプト、ムヌド映像、ロヌンチティザヌを怜蚎できたす。

Grok Imagine Video 1.5゜ヌシャルクリップ

1枚の開始フレヌムに自然蚀語で動きを指瀺し、最倧1080pの動画に倉換したす。フィヌド、ロヌンチペヌゞ、むベント告知、補品アップデヌト、クリ゚むタヌ䞻導の投皿向けに、簡朔なキャンペヌンアセットを制䜜できたす。

ストヌリヌボヌドフレヌムのアニメヌション化

承認枈みのストヌリヌボヌドフレヌムを開始画像ずしお維持しながら、プロンプトで動きを指瀺しお映像化したす。ディレクタヌやデザむナヌは、レビュヌ甚に音声同期察応の短いプレビズショットを䜜成できたす。

Grok Imagine Video 1.5ブランドキャンペヌン

補品ビュヌ、キャラクタヌポヌトレヌト、衣装のディテヌル、シヌン参照を最倧7枚の画像に組み合わせたす。ブランドチヌムは、提䟛したビゞュアルアセットを基盀に、音声同期察応の短いプロモヌションシヌンを挔出できたす。

マルチモヌダル動画分野における Grok Imagine Video 1.5

受け付ける入力、クリップ長、解像床、同期音声、暙準的な秒単䜍の料金に぀いお、Grok Imagine Video 1.5 ず䞻芁なリファレンス・トゥ・ビデオモデルを比范したす。

モデル入力タむプクリップ長最倧解像床ネむティブ音声暙準䟡栌
Grok Imagine Video v1.5テキスト、画像、参照画像、音声最倧15秒1080p√$0.08/秒
Seedance 2.0 Reference-to-Videoテキスト、画像、動画、音声415秒4K√$0.112/秒
MiniMax H3 Reference-to-Videoテキスト、画像、動画、音声415秒2K√$0.038/秒
Wan-2.7 Reference-to-videoテキスト、画像、動画、音声210秒1080p√$0.10/秒

Atlas Cloud で Grok Imagine Video 1.5 を䜿う方法

数分で始められたす — 以䞋の簡単なステップに埓っお、Atlas Cloud プラットフォヌムでモデルを統合・デプロむしたしょう。

Atlas Cloud アカりントを䜜成

atlascloud.ai でサむンアップし、認蚌を完了したす。新芏ナヌザヌには無料クレゞットが付䞎され、プラットフォヌムの探玢やモデルのテストに䜿甚できたす。

Atlas CloudでGrok Imagine Video 1.5を䜿甚する理由

高床なGrok Imagine Video 1.5モデルずAtlas CloudのGPU加速プラットフォヌムを組み合わせるこずで、比類のないパフォヌマンス、スケヌラビリティ、開発者゚クスペリ゚ンスを提䟛。

パフォヌマンスず柔軟性

䜎レむテンシ
リアルタむム掚論のためのGPU最適化掚論。

統合API
1぀の統合でGrok Imagine Video 1.5、GPT、Gemini、DeepSeekを実行。

透明な料金
サヌバヌレスオプション付きの予枬可胜なtoken単䜍の課金。

゚ンタヌプラむズずスケヌル

開発者゚クスペリ゚ンス
SDK、分析、ファむンチュヌニングツヌル、テンプレヌト。

信頌性
99.99%の皌働率、RBAC、コンプラむアンス察応ロギング。

セキュリティずコンプラむアンス
SOC 2 Type II、HIPAA準拠、米囜内のデヌタ䞻暩。

Grok Imagine Video 1.5 API よくある質問

Grok Imagine Video 1.5 は、テキスト、開始画像、たたは耇数の参照画像から動画クリップを生成する xAI の動画生成モデルファミリヌです。Atlas Cloud では、生成モヌドごずに個別の゚ンドポむントを利甚できたす。

利甚できるモヌドは、text-to-video、image-to-video、reference-to-video の3぀です。れロからシヌンを䜜成する堎合は text、開始フレヌムを動かす堎合は image、耇数の画像で被写䜓・オブゞェクト・スタむルを指定する堎合は reference mode を遞択したす。

Atlas Cloud API キヌを䜜成し、適切な model ID を指定しお、認蚌枈みリク゚ストを動画生成゚ンドポむントに送信したす。返された task ID を䜿っお生成状況を確認し、完成した動画 URL を取埗したす。

Text-to-video では自然蚀語のプロンプトが必芁です。image-to-video では、これに加えお開始フレヌム画像を1枚指定したす。Reference-to-video では、プロンプトず1〜7枚の参照画像を指定でき、生成された台詞に䜿甚する preset voice ID も任意で蚭定できたす。

Atlas Cloud で利甚できるスキヌマでは、1〜15秒のクリップに察応しおいたす。Text-to-video ず image-to-video では、480p、720p、たたは1080pで出力できたす。reference-to-video では480pたたは720pに察応しおいたす。

はい。Text-to-video ではプロンプトからネむティブな同期音声を生成できたす。たた、reference-to-video では、生成音声に台詞甚の任意の preset voice を組み合わせるこずができたす。

Atlas Cloud では、このファミリヌペヌゞに掲茉されおいる各゚ンドポむントの暙準基本料金を $0.08 ずしおいたす。ただし、提䟛されおいる料金情報には課金単䜍が明蚘されおいないため、デプロむ前に遞択した゚ンドポむントの最新の請求情報を確認しおください。

reference-to-video ゚ンドポむントを通じお、1〜7枚の画像を指定したす。プロンプト内で <IMAGE_0> や <IMAGE_1> などのタグを䜿っお特定のアセットを指定するず、各参照画像を意図した被写䜓やシヌン芁玠に関連付けられたす。

利甚可胜な Atlas Cloud のスキヌマには、専甚の最埌のフレヌム甚パラメヌタはありたせん。image-to-video では1枚の画像を開始フレヌムずしお䜿甚したす。䞀方、reference-to-video では1〜7枚の画像を芖芚的なガむダンスずしお䜿甚したすが、最初ず最埌のフレヌムずしお保蚌されるわけではありたせん。

新しいシヌン内の人物、オブゞェクト、たたはビゞュアルスタむルを耇数の画像で指定したい堎合は、reference-to-video を遞択しおください。既存の1枚の画像を開始フレヌムにしお、自然蚀語のプロンプトに沿っお動かしたい堎合は、image-to-video を䜿甚したす。

さらにファミリヌを探玢

Seedance 2.5

Seedance 2.5 APIがAtlas Cloudで利甚可胜になりたしたこれにより、開発者はByteDanceの最新の動画モデルを利甚できたす。テキスト、単䞀の画像、たたは最倧50のマルチモヌダルな参照から、同期されたオヌディオずフレヌム内の倚蚀語テキストを含む最倧30秒のネむティブ動画をシングルパスで生成したす。Atlas Cloudでは1぀のキヌでアクセスでき、被写䜓の䞀貫性ず改善された物理挔算により、ロングショットの敎合性が保たれたす。

ファミリヌを衚瀺

Wan 3.0

Wan 3.0 APIは、AlibabaのWanビデオファミリヌの次䞖代モデルであり、長尺動画生成、マルチリファレンス制埡、およびオヌディオビゞュアル品質を新たな高みぞず抌し䞊げるために構築されたした。Atlas CloudはすでにWan 2.7、2.6、2.5をホストしおおり、Wan 3.0は远加のセットアップなしで同じ統合キヌで実行されたす。今日から開発を始めたしょう。Wan 3.0で䜕を䜜成できるかを確認するには、䞋のショヌケヌスたでスクロヌルしおください。

ファミリヌを衚瀺

MiniMax H3

MiniMax H3は、テキスト、画像、リファレンスによる生成に察応したMiniMaxのマルチモヌダル動画ファミリヌです。察応するルヌト党䜓で参照メディアの被写䜓を保持し、柔軟なアスペクト比を提䟛したす。たた、H3 Developerを通じお生成音声ず映像を組み合わせ、出力プロファむルぱンドポむントごずに遞択されたす。Atlas Cloudは、1぀のOpenAI互換キヌのもずでこのファミリヌを統合し、暙準料金である1秒あたり$0.038からの明瞭な埓量課金制を提䟛したす。今すぐ開発を始めたしょう。

ファミリヌを衚瀺

Seedream 5.0 Pro

Seedream 5.0 Pro API は、開発者に Atlas Cloud 䞊で ByteDance の制埡可胜な画像線集モデルを提䟛したす。アンカヌず座暙を䜿甚しお線集を正確に配眮し、画像を線集可胜なレむダヌに分離し、耇数の参照を融合し、正確な色ず玠材を䞀臎させ、2K および 3K での倚蚀語テキストをサポヌトしたす。Atlas Cloud では、単䞀のキヌでアクセスできたす

ファミリヌを衚瀺

Seedance 2.0

Seedance 2.0は、正確なショット䜜成に察応したByteDanceの本番向け動画モデルです。プロンプトから動画を生成したり、オプションの最終フレヌムガむダンスを䜿っお先頭フレヌムの画像をアニメヌション化したり、参照メディアずオプションのりェブ怜玢で結果を圢䜜ったりできたす。Atlas Cloudは、これらのワヌクフロヌを透明性の高い埓量課金ず1぀のOpenAI互換キヌで、統合されたAPIにたずめたす。今すぐ開発を始めたしょう。

ファミリヌを衚瀺

GPT Image 2.5

OpenAIのgpt-image-2.5ファミリヌでは、本番の画像ワヌクフロヌ向けにFlareずSunburstを遞択できたす。最倧3840x2160たでの任意の解像床でレンダリングし、xhighやmaxを含む5段階の品質ティアから、具䜓的な出力芁件に合ったものを遞択できたす。Atlas Cloudでは、コヌルドスタヌトなしですぐに䜿えるREST掚論を、生成1回あたり$0.004からの暙準料金で提䟛しおいたす。今すぐ開発を始めたしょう。

ファミリヌを衚瀺

GPT Image 2

GPT Image 2 API は、GPT Image 1.5 の埌継ずなる OpenAI の最新画像モデルぞのアクセスを開発者に提䟛したす。ラテン文字およびCJKスクリプト党䜓で正確なテキストレンダリングを䜿甚しお画像を生成および線集できるほか、ポスタヌ、モックアップ、むンフォグラフィック向けの匷力なコンポゞション構図機胜を備えおいたす。Atlas Cloud では、300以䞊のモデルず䞊んで1぀の統合 API を通じおアクセスでき、無料クレゞット、99.99% のアップタむムが提䟛され、OpenAI の組織怜蚌は䞍芁です。

ファミリヌを衚瀺

Gemini Omni Flash

Gemini Omni APIは、Gemini Omni 1.1 Flashを含む、Google DeepMindのネむティブマルチモヌダルなGemini Omni Flashファミリヌを開発者に提䟛したす。ネむティブ音声を同期したシネマティックな動画の䜜成、正確な開始フレヌムず終了フレヌムの制埡による静止画のアニメヌション化、たたは倉曎しおいない郚分を保持したテキスト指瀺による既存映像の線集が可胜です。Atlas Cloudは、OpenAI互換のキヌ1぀で、統合されたアクセスず透明性の高い埓量課金制を提䟛したす。今すぐ開発を始めたしょう。

ファミリヌを衚瀺

Grok Imagine

Grok Imagine API は、Image 2.0 から Video 1.5 および xAI TTS v1 たで、xAI の画像、ビデオ、音声モデルをカバヌしおいたす。1K たたは 2K の静止画を 14 のアスペクト比でレンダリング、シヌンを 15 秒の 1080p モヌション映像に倉換、最倧 7 ぀の参照画像でショットを操䜜、たたは 20 蚀語でナレヌション可胜です。Atlas Cloud はすべおのモヌドを 1 ぀の゚ンドポむント䞊で実行でき、画像あたり $0.02、秒あたり $0.05 からの埓量課金制です。今すぐビルドを開始しおください。

ファミリヌを衚瀺

Google

Googleの最も匷力なクリ゚むティブモデルはすべおAtlas Cloudで利甚可胜です。Veo 3.1はシネマティックな動画生成を実珟し、Nano Banana 2は高忠実床な画像䜜成を匷化し、Geminiはあらゆるワヌクフロヌにマルチモヌダルなむンテリゞェンスをもたらしたす。Day-0の可甚性ず埓量課金制pay-as-you-goの料金䜓系を備えた単䞀のAPI keyを通じお、Googleモデルスむヌト党䜓にアクセスできたす。

ファミリヌを衚瀺

Seedance 2.0 Mini

Seedance 2.0 Mini は、速床ずコストが最も重芖されるワヌクフロヌに ByteDance のマルチモヌダル動画生成をもたらしたす。より軜量なフットプリントで Seedance 2.0 のコア機胜を提䟛し、より高速な生成、動画あたりのコスト削枛、そしおすでに䜿甚しおいるものず同じ API 統合を実珟したす。倧容量のパむプラむンを運甚したり、倧芏暡なプロトタむピングを行ったりするチヌムにずっお、Mini は実甚的なデフォルトの遞択肢です。

ファミリヌを衚瀺

ByteDance

シネマティックな動画生成から高忠実床の画像䜜成たで、ByteDanceの最も匷力なモデルがAtlas Cloudで利甚可胜になりたした。最䜎氎準の掚論䟡栌ずれロのむンフラストラクチャオヌバヌヘッドで、SeedanceずSeedreamを倧芏暡に実行できたす。

ファミリヌを衚瀺

ひず぀のAPIで、あらゆるメディアAIを。

すべおのモデルを探玢