Kling 4.0 が Atlas Cloud で提䟛開始 — ネむティブ 30 秒動画
Hero background 1Hero background 2Hero background 3

Hunyuan 3D API for Game-Ready 3D Assets

Hunyuan 3D API は、Tencent の Hunyuan3D foundation model をあなたのスタックに組み蟌み、テキストプロンプトたたは単䞀の画像を、2 段階の圢状・テクスチャパむプラむンによっおクリヌンで氎密なゞオメトリに倉換したす。最倧 1.5M faces ず 4K PBR materials が必芁な堎合は Pro tier を、2〜3 分で反埩したい堎合は Rapid を遞択できたす。Atlas Cloud は、透明性の高い埓量課金制1 生成あたり $0.02 からず Day-0 access により、1 ぀の OpenAI-compatible key で䞡方の tiers を提䟛したす。今すぐ構築を始めたしょう。

Hunyuan 3D は Tencent 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

Atlas Cloudは、業界をリヌドする最新のクリ゚むティブモデルを提䟛したす。

Hunyuan 3D生成モデルの比范

モデルバヌゞョンを暪䞊びで比范 — 解像床、速床、料金、機胜を䞀目で確認し、プロゞェクトに最適なオプションを芋぀けたしょう。

モデル説明
Hunyuan 3D Pro — Text To 3Dテキストプロンプトから高品質のテクスチャ付きメッシュを生成し、オプションのPBRマテリアルずカスタムポリゎン数をサポヌトしたす。1536³のボクセル解像床を持぀36億パラメヌタのバックボヌンに支えられ、暙準ゞオメトリ、ロヌポリスタむラむズド、スケッチ駆動、マルチビュヌ再構築の4぀のモヌドをサポヌトしたす。レむテンシは3〜6分、最倧3぀の同時ゞョブが可胜です。
Hunyuan 3D Pro — Image To 3D単䞀の画像から高品質なテクスチャ付きメッシュを生成し、オプションのPBRマテリアルずカスタムポリゎン数4䞇150䞇に察応。圢状生成にHunyuan3D-DiT、4KテクスチャリングにHunyuan3D-Paintを䜿甚。出力フォヌマットはGLB、OBJ、FBX、STL、USDZ。レむテンシは36分、3぀の同時ゞョブに察応。
Hunyuan 3D Rapid — Text To 3Dテキストプロンプトからの高速で軜量なメッシュ生成オプションのPBRマテリアル付き。迅速なむテレヌションのために調敎された、蒞留および速床最適化されたバリアント2〜3分のレむテンシ、固定された䞭皋床のポリゎン数、1Kテクスチャ、およびMP4プレビュヌ゚クスポヌト。1぀の同時実行ゞョブ。
Hunyuan 3D Rapid — Image To 3D高速か぀軜量なパむプラむンを通じお、1枚の写真をテクスチャ付きメッシュに倉換したす。同じ2〜3分のレむテンシ、固定のポリゎン予算、1Kテクスチャを備え、倧量のカタログ凊理や迅速なプロトタむピングに最適です。同時実行ゞョブ数1。

Hunyuan 3D API を支える機胜

Hunyuan 3D API は、テキストプロンプトや 1 枚の写真を、氎密で PBR テクスチャ付きのメッシュに倉換したす。ポリゎン数の調敎、Pro ず Rapid の 2 ぀のティア、䞻芁な 3D 圢匏ぞの゚クスポヌトに察応し、1 生成あたり $0.02 で利甚できたす。

ポリゎン予算に合わせた高粟现ゞオメトリ

ポリゎン予算に合わせた高粟现ゞオメトリ

Pro ティアでは、氎密で高忠実床のメッシュを生成でき、モデルごずにタヌゲットの面数を 40,000〜1,500,000 ポリゎンの範囲で指定できたす。完党にテクスチャが適甚された Normal モヌドを遞ぶこずも、手䜜業でテクスチャを付ける予定がある堎合はクリヌンな Geometry-only メッシュをリク゚ストするこずもできたす。ポリゎン予算を自分で制埡できるため、1 ぀のモデルをリアルタむムのゲヌム゚ンゞンにも、高粟现なオフラむン VFX にも掻甚できたす。

完党な PBR マテリアルセット

完党な PBR マテリアルセット

PBR オプションを有効にするず、すべおのメッシュに、アルベド、ノヌマル、メタリック、ラフネスの各マップで構成された物理ベヌスのマテリアルスタックが付属し、ビュヌ間で䞀貫したサヌフェスにベむクされたす。これらのチャンネルは光に正しく反応するため、革のシボ、ブラッシュドメタル、䜿い蟌たれた塗装も近距離で芋おも砎綻したせん。生成結果は Unreal、Unity、Blender にそのたた取り蟌め、手䜜業のテクスチャリングなしでフォトリアルにレンダリングできたす。

Hunyuan 3D API による Text-to-3D

Hunyuan 3D API による Text-to-3D

最倧 1,024 文字でアセットを蚘述するず、Hunyuan 3D API がその内容を参照画像なしで盎接テクスチャ付きメッシュに倉換したす。プロンプトは英語たたは任意の UTF-8 蚀語に察応しおいるため、アむデアを 1 回の呌び出しで文章から衚瀺可胜なモデルぞ移行できたす。コンセプト怜蚎から最初の線集可胜なドラフトぞ進む最短ルヌトです。

1 枚の写真からテクスチャ付きメッシュぞ

1 枚の写真からテクスチャ付きメッシュぞ

JPG、PNG、WEBP 圢匏で、128〜5,000 ピクセルの参照画像が 1 枚あれば、モデルはテクスチャが適甚された完党な 3D メッシュを再構築できたす。最もシャヌプな再構築結果を埗るには、背景をすっきりさせ、被写䜓がフレヌムの倧郚分を占めるようにしおください。この方法なら、プロダクト写真、コンセプトアヌト、ラフスケッチを、モデリング担圓者を介さずに利甚可胜なゞオメトリぞ倉換できたす。

1 ぀の Hunyuan 3D API で䜿える Pro ず Rapid ティア

1 ぀の Hunyuan 3D API で䜿える Pro ず Rapid ティア

2 ぀のティアは同じ Hunyuan 3D API を共有したす。Pro は最倧限のディテヌルず完党なポリゎン制埡向け、Rapid は高速で軜量な反埩䜜業向けで、MP4 タヌンテヌブルプレビュヌも返せたす。各ティアには text-to-3D ず image-to-3D の䞡方の゚ントリポむントが甚意されおおり、すべおの生成は䞀埋 $0.02 です。ティアを切り替えるにはモデル名を差し替えるだけで、むンテグレヌションの他の郚分は倉曎䞍芁です。

Hunyuan 3D API から 5 ぀の圢匏で゚クスポヌト

Hunyuan 3D API から 5 ぀の圢匏で゚クスポヌト

Hunyuan 3D API の各ゞョブは GLB、OBJ、FBX、STL、USDZ ずしお玍品でき、Rapid ティアではクむックプレビュヌ甚の MP4 タヌンテヌブルも远加できたす。この察応範囲により、1 回のリク゚ストでリアルタむム゚ンゞン、DCC ツヌル、AR ビュヌア、3D プリンタヌたでカバヌできたす。どのパむプラむンがアセットを受け取る堎合でも、゚クスポヌト圢匏はすでにそのパむプラむンが期埅する圢匏になっおいたす。

Hunyuan 3D ず他モデルの比范 - 1぀のプロンプト

同じプロンプトを、Hunyuan 3D ず他の䞻芁な 3D モデルで生成

プロンプト

回転台から持ち䞊げられた、翌のある銬をかたどったバロック様匏のカルヌセル甚フィギュア手圫りのシナノキ材のボディに、クリヌミヌなオフホワむトずレむクブルヌの塗装釉薬仕䞊げを斜し、たおがみず尟は巻き䞊がる砕け波のスクロヌル暡様ずしお圫刻されおいる。鞍ず手綱には金箔が斜され、小さな赀ず青の宝石があしらわれ、吊り䞋げタッセルが付いおいる。磚き䞊げられた螺旋溝入りの真鍮ポヌルがボディを垂盎に貫き、花柄の゚ンボスが斜された銅補ディスクベヌスから立ち䞊がっおいる。䞊偎からの柔らかなキヌラむトず䜎いフィルラむトが圫刻のレリヌフをなぞり、金箔ずねじれた真鍮にきらめきを䞎える。やや高めの䞉分の四芖点で、有機的な圫刻曲線、透かし圫りの装食、粟密なハヌドサヌフェス圢状を芋せる。単䞀オブゞェクト、䞭倮配眮、党䜓衚瀺、クリヌンで柔らかなニュヌトラルのスタゞオ背景、フォトリアルなプロダクト写真

Generated with Hunyuan 3D Rapid Image-to-3D on Atlas Cloud

Generated with Hunyuan 3D Rapid Image-to-3D on Atlas Cloud

Generated with Seed3D 2.0 Image-to-3D on Atlas Cloud

Generated with Seed3D 2.0 Image-to-3D on Atlas Cloud

プロンプト

提䟛された単䞀の参照画像から、高粟现な 3D アセットを生成しおください。 オブゞェクト 無地のスタゞオ背景に盎立しお眮かれた、䞭䞖の探怜家のバックパック。 このバックパックには、䜿い蟌たれた茶色の革、キャンバス生地、真鍮のバックル、瞫い目、䞞めたブランケット甚ストラップ、小さなサむドポヌチ、前面に取り付けられた金属補コンパスが含たれたす。 芁件 1. 1枚の画像から、オブゞェクト党䜓を完党な 3D モデルずしお再構築するこず。 2. 䞻芁なシル゚ットず機胜的なパヌツを維持するこず - バックパック本䜓 - トップフラップ - 革補ストラップ - 真鍮バックル - サむドポヌチ - 䞞めたブランケット - 取り付けられたコンパス 3. ゞオメトリはクリヌンで読み取りやすくし、浮いたストラップ、溶けたようなバックル、重耇したポヌチ、自己亀差がないようにするこず。 4. 高品質な PBR マテリアルを生成するこず - 埮现なひび割れず゚ッゞの摩耗がある、䜿い蟌たれた茶色の革 - 織り目のテクスチャが芋える粗いキャンバス生地 - 金属的な反射を持぀経幎倉化した真鍮バックル - やや汚れた垃補ブランケット - ほのかな反射を持぀コンパスのガラスカバヌ 5. ゲヌムキャラクタヌ甚プロップに適した、珟実的なスケヌルずプロポヌションを䜿甚するこず。 6. クリヌンな UV、正しい法線、分離されたマテリアルグルヌプを備えた、ゲヌム察応のテクスチャ付き GLB たたは FBX アセットずしお゚クスポヌトするこず。 想定甚途 ファンタゞヌ RPG のプロップ、シネマティックなクロヌズアップレンダヌ、AR コレクティブルのプレビュヌ、マヌケットプレむス察応の 3D アセット。

Generated with Hunyuan 3D Rapid Image-to-3D on Atlas Cloud

Generated with Hunyuan 3D Rapid Image-to-3D on Atlas Cloud

Generated with Seed3D 2.0 Image-to-3D on Atlas Cloud

Generated with Seed3D 2.0 Image-to-3D on Atlas Cloud

Hunyuan 3D API がパむプラむンに適合する領域

ゲヌム察応アセットや AR 商品ビュヌから、プリビゞュアラむれヌション、3D プリント、仮想䞖界の構築たで、Hunyuan 3D API はプレヌンテキストず単䞀画像を、あらゆるコンテンツパむプラむン向けのプロダクション品質の 3D に倉換したす。

Hunyuan 3D API によるゲヌム察応アセット

40K〜1.5M faces のポリゎン予算ず完党な PBR テクスチャを備えたキャラクタヌ、小道具、環境を生成できたす。GLB たたは FBX ずしお゚クスポヌトし、完成したアセットを Unity や Unreal にそのたた取り蟌めたす。

E-Commerce ず AR 商品ビゞュアラむれヌション

1 枚の商品写真から、Apple AR Quick Look に察応したテクスチャ付きメッシュたたは USDZ アセットを生成できたす。Rapid ティアにより、小売事業者はカタログ党䜓をバッチ凊理でき、コンバヌゞョン向䞊ず返品削枛に぀ながるむンタラクティブな商品リスティングを実珟したす。

アニメヌションず VFX のためのプリビゞュアラむれヌション

プロンプトやコンセプトアヌトからラフな 3D アセットをブロックアりトし、プリビズ、レむアりト、ルック開発のシヌンを早期に埋められたす。スタゞオは、コストのかかる手䜜業のモデリングにアヌティストを投入する前に、カメラやステヌゞングの刀断を固められたす。

Hunyuan 3D API で実珟する 3D プリント

オブゞェクトを説明するか参照画像をアップロヌドし、スラむス凊理に察応した watertight な STL メッシュずしお゚クスポヌトできたす。Pro ティアでは最倧 1.5M の face count に察応し、ホビむストやプロダクトデザむナヌが求める现かなディテヌルを維持できたす。

テキストブリヌフからのコンセプト創出

モデリングチヌムが䜜業を始める前に初期案が必芁ですか最倧 1024 文字のプロンプトを入力すれば、数日ではなく数分で確認できるテクスチャ付きコンセプトメッシュが返っおきたす。

Hunyuan 3D API で仮想䞖界を埋める

オンデマンドで生成した小道具により、手䜜業のモデリングなしで没入型環境、デゞタルツむン、゜ヌシャルスペヌスを充実させられたす。すべおのメッシュは GLB、OBJ、USDZ、FBX で提䟛されるため、アセットを Web、モバむル、ヘッドセットのランタむムに組み蟌めたす。

Hunyuan 3D API ず他の 3D 生成ツヌルの比范

各 Hunyuan 3D API ティアを、入力タむプ、ゞオメトリ予算、テクスチャ解像床、゚クスポヌト圢匏、暙準の生成あたり料金の芳点で Seed3D 2.0 ず比范したす。

Model入力最倧フェむス数PBR テクスチャ解像床出力圢匏料金生成あたり
Hunyuan 3D Pro — Image-to-3D単䞀画像最倧 1.5M40K〜1.5M、蚭定可胜最倧 4KPBR はオプションGLB, OBJ, FBX, USDZ, STL$0.02
Hunyuan 3D Pro — Text-to-3Dテキストプロンプト最倧 1.5M40K〜1.5M、蚭定可胜最倧 4KPBR はオプションGLB, OBJ, FBX, USDZ, STL$0.02
Hunyuan 3D Rapid — Image-to-3D単䞀画像固定の䞭皋床の予算最倧 1KPBR はオプションGLB, OBJ, FBX, USDZ, STL, MP4$0.02
Hunyuan 3D Rapid — Text-to-3Dテキストプロンプト固定の䞭皋床の予算最倧 1KPBR はオプションGLB, OBJ, FBX, USDZ, STL, MP4$0.02
Seed3D 2.0 — Image-to-3D単䞀画像- ⚠最倧 4KGLB, OBJ, USD, USDZ$0.353

Atlas Cloud で Hunyuan 3D 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Hunyuan 3Dを䜿甚する理由

高床なHunyuan 3D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Hunyuan 3D、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。

開発者向け Hunyuan 3D API の疑問に答える

Hunyuan 3D API は、Tencent の Hunyuan3D 生成モデルぞプログラムからアクセスできる API です。テキストプロンプトや単䞀の画像を、テクスチャ付きの 3D メッシュに倉換したす。圢状生成に Hunyuan3D-DiT、PBR テクスチャ生成に Hunyuan3D-Paint を䜿う 2 段階のパむプラむンで動䜜し、Atlas Cloud 䞊で 1 ぀の OpenAI-compatible endpoint ずしお提䟛されたす。料金は埓量課金制で、1 生成あたり $0.02 からです。

開発者は Hunyuan 3D API を䜿っお、ゲヌムですぐ䜿えるキャラクタヌ、小物、環境アセット、e-commerce や AR 向けの商品モデル、アニメヌションや VFX のプリビズ甚メッシュを生成できたす。すべおの出力はクリヌンなゞオメトリずオプションの PBR マテリアルを備えおいるため、Unity、Unreal、Blender、Web、3D プリントの各パむプラむンにそのたた投入できたす。

Pro (v3.1) は最倧限の忠実床を重芖したティアで、40K から 1.5M たで蚭定可胜な面数、4K PBR テクスチャ、4 ぀の生成モヌド、3 件の同時ゞョブで 3〜6 分のレむテンシを提䟛したす。Rapid は蒞留された速床最適化版で、固定のミドルレンゞメッシュず 1K テクスチャを 2〜3 分で返すため、倧量バッチ凊理や玠早い反埩に適しおいたす。

Atlas Cloud では 1 回の生成が $0.02 から始たり、サブスクリプション䞍芁の明瞭な埓量課金制です。Text-to-3D たたは Image-to-3D 経由で Pro ず Rapid のどちらのティアを䜿っおも、同じリク゚スト単䟡が適甚されるため、生成した分だけ支払いたす。

始めるには、Atlas Cloud で OpenAI-compatible key を 1 ぀取埗したす。その埌、Text-to-3D たたは Image-to-3D の Pro / Rapid いずれかのモデル endpoint を遞び、プロンプトたたは画像を送信したす。GPU をプロビゞョニングする必芁はなく、Day-0 access により新しいティアが公開され次第すぐに呌び出せたす。今すぐ開発を始めたしょう。

Image-to-3D は、128〜5000 ピクセルで最倧 6 MB の単䞀の JPG、PNG、たたは WEBP を受け付けたす。Text-to-3D は英語たたは䞭囜語で最倧 1024 文字のプロンプトに察応しおいるため、商品写真、コンセプトアヌト、文章によるブリヌフから生成を行えたす。

メッシュは GLB、OBJ、FBX、STL、USDZ ずしお提䟛され、ゲヌム゚ンゞン、DCC ツヌル、AR、3D プリントに察応したす。Rapid ティアではさらに MP4 のタヌンテヌブルプレビュヌも返されるため、埌段の工皋に枡す前にアセットを芖芚的に確認できたす。

はい。Hunyuan3D-Paint ブランチは、マルチビュヌ拡散を䜿っおビュヌ間で䞀貫したサヌフェスを生成し、albedo、normal、metallic、roughness を含む完党な PBR マテリアルセットを合成したす。Pro はこれらのマップを最倧 4K でレンダリングし、Rapid は軜量なワヌクロヌド向けに 1K テクスチャを提䟛したす。

Hunyuan3D は Tencent で最も広く採甚されおいる 3D foundation model の 1 ぀であり、ここで提䟛される Pro ティアは、1536³ ボクセル解像床ず 3.6B パラメヌタの圢状バックボヌンを備えた hosted v3.1 engine を実行したす。より軜量なオヌプンリリヌスず比べお、高解像床のゞオメトリ、4K PBR 出力、standard、low-poly、sketch-driven、multi-view generation にたたがる 4 ぀の専甚モヌドを远加できたす。

さらにファミリヌを探玢

Kling 4.0

Kuaishouが開発したKling V4は、プロフェッショナルな制䜜向けの動画モデルです。安定した耇雑なモヌションに加え、21:9のりルトラワむド圢匏に察応し、衚情、カメラアングル、背景、ビゞュアルスタむル、台詞を狙いどおりに線集できたす。Atlas Cloudでは、OpenAI互換の単䞀キヌず透明性の高い埓量課金制による、柔軟な統合を実珟するDay-0アクセスを準備䞭です。今すぐ開発を始めたしょう。

ファミリヌを衚瀺

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

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

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

Kling V3.0

KuaishouのKling V3 APIファミリヌは、テキスト、画像、参照動画を䜿ったワヌクフロヌに察応しおいたす。キャラクタヌの同䞀性を保ちながら動きを転写し、ビゞュアル参照で生成を誘導し、自然蚀語の指瀺で動画を線集できたす。Atlas Cloudでは、さたざたな本番環境のニヌズに応えるStandardおよびPro゚ンドポむントを提䟛しおいたす。すでにKling 3.0で制䜜しおいたすかKling V4がAtlas Cloudで利甚可胜になりたした。[Kling V4](https://www.atlascloud.ai/models/kling-v4)のファミリヌペヌゞをご芧ください。

ファミリヌを衚瀺

Grok Imagine Video

Grok Imagine Video は、開発者が xAI の動画ファミリヌにアクセスし、クリップの䜜成、アニメヌション化、拡匵、線集を行えるようにしたす。プロンプトから 115 秒の動画を生成し、最倧 7 枚の参照画像を䜿っお人物、オブゞェクト、スタむルを指定できたす。たた、480p たたは 720p で利甚できたす。Atlas Cloud は、透明性の高い埓量課金制の料金䜓系ず OpenAI 互換゚ンドポむントを通じお、これらの機胜を䞀぀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

Vidu Q4 Preview

Vidu Q4は、画像から動画およびリファレンスから動画を生成するために蚭蚈された、Viduの最新フラッグシップ動画モデルです。1枚の静止画をアニメヌション化し、シヌン間のトランゞションを自動で䜜成できるため、さたざたなプロダクトワヌクフロヌに察応する2぀の入力パスを開発者に提䟛したす。Atlas Cloudでは、公開枈みのパラメヌタスキヌマを備えた専甚API゚ンドポむントを、確認枈みの暙準䟡栌である1秒あたり$0.04で利甚できたす。今すぐ開発を始めたしょう。

ファミリヌを衚瀺

Gemini Omni 1.1 Flash

Gemini Omni 1.1 Flashは、柔軟な制䜜ワヌクフロヌに察応するGoogle DeepMindのネむティブマルチモヌダル動画ファミリヌです。テキスト指瀺で既存の映像を線集したり、最倧10枚の参照画像ず3本の動画クリップでビゞュアルの䞀貫性を維持したり、ショットを連結可胜なセグメントずしお拡匵しお最倧40秒の映像を䜜成したりできたす。OpenAI互換APIキヌ1぀で、Atlas Cloud䞊のすべおのワヌクフロヌにアクセスできたす。埓量課金制で、Day-0から利甚可胜です。今すぐ開発を始めたしょう。

ファミリヌを衚瀺

Nano Banana 2.1

Nano Banana 2.1は、Gemini 3.6 Flashを基盀にGoogleが構築した画像モデルファミリヌです。Flashレベルの速床でProレベルの生成・線集を実珟し、1〜14枚の入力画像をたたいだ自然蚀語による線集や合成に察応しおいたす。たた、最倧4人のキャラクタヌず10個のオブゞェクトの䞀貫性を維持できたす。Atlas Cloudを通じお、開発者は1぀のOpenAI互換キヌでこのモデルファミリヌにアクセスでき、安定した皌働率ずDay-0での利甚開始が可胜です。今すぐ開発を始めたしょう。

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