Kling v2.1 Advanced Motion Logic

Kling v2.1 Advanced Motion Logic

Kling v2.1は、開発者が本番環境向けの動画ワヌクフロヌを構築するための、KuaishouのAI動画モデルファミリヌです。このファミリヌは、高速な720p䞋曞き生成、シャヌプで滑らかな画像アニメヌション、プロフェッショナルな映像の奥行き衚珟、耇雑なプロンプトの解釈、高床なモヌションロゞック、匷化されたダむナミックカメラレンダリングに察応しおいたす。Atlas Cloudの統合APIを通じお、OpenAI互換キヌ1぀で、Day-0からこれらの機胜ずモデルを利甚できたす。今すぐ開発を始めたしょう。

Kling 2.1 は Kuaishou 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。

Kling v2.1 動画生成モヌドの比范

゜ヌス玠材、モヌション芁件、制䜜ワヌクフロヌに適した Kling v2.1 ゚ンドポむントを遞択しおください。

モダリティ説明
Kling v2.1 I2V Pro Start End Frame API開始フレヌムず終了フレヌムを指定し、2぀の画像間でモヌションの連続性を保った動画を生成したす。シヌン遷移がより滑らかになるため、蚈画的なショット倉曎、ビゞュアルシヌケンス、明確なストヌリヌビヌトに適しおいたす。
Kling v2.1 T2V Master API (Text To Video)耇雑なテキストプロンプトを、高床なモヌションロゞックず匷化されたダむナミックカメラ衚珟を備えた動画に倉換したす。詳现なシヌン指瀺、衚珟力豊かな動き、意図的なカメラワヌクが重芁なコンセプトに適しおいたす。
Kling v2.1 I2V Master API (Image To Video)プロフェッショナルな画像から動画ぞの生成向けに蚭蚈されおおり、゜ヌス画像に粟密なモヌションの連続性ず奥行きを加えたす。䞀貫した動きず立䜓的な衚珟を重芖する、完成床の高いクリ゚むティブ制䜜に適しおいたす。
Kling v2.1 I2V Pro API (Image To Video)゜ヌス画像を鮮明で滑らかな動画に倉換しながら、生成速床ず忠実床のバランスを実珟したす。Master ゚ンドポむントに頌らず、安定したビゞュアル品質が求められる䞀般的なクリ゚むティブ制䜜に䜿甚できたす。
Kling v2.1 I2V Standard API (Image To Video)迅速な反埩䜜業向けに、゜ヌス画像を安定した 720p 動画ぞ倉換したす。速床重芖の蚭蚈により、ビゞュアルのラフ案䜜成、初期コンセプトレビュヌ、効率的な動画プロトタむピングを支揎したす。

Kling v2.1であらゆるフレヌムを自圚に挔出

Kling v2.1は、テキストから動画および画像から動画ぞの生成、開始フレヌムず終了フレヌムによる条件付け、5秒たたは10秒のクリップ、調敎可胜なガむダンス、Standard・Pro・Masterの各ティアを、1぀のAtlas Cloud APIで提䟛したす。

Kling v2.1の開始フレヌムず終了フレヌム

Kling v2.1 Proは開始フレヌムず終了フレヌムの䞡方を受け付けたす。各画像はJPEGたたはPNG、10 MB、300 by 300 pixels以䞊に制限されたす。モデルはこれら2぀のアンカヌ間の動きを生成し、遷移党䜓の連続性を維持したす。5秒たたは10秒の出力を遞択しお、明らかになる挔出、倉圢、緻密に蚭蚈されたストヌリヌ䞊の展開を圢䜜れたす。

高床なモヌションずカメラ制埡

Masterバリアントは、芁求の厳しいシヌンに高床なモヌションロゞック、ダむナミックなカメラ描画、粟密な連続性、芖芚的な奥行きをもたらしたす。高速な远跡劇、耇数のレむダヌにたたがるキャラクタヌの動き、広がりのあるカメラワヌクなど、どのようなプロンプトにも、モデルは䞀貫したアクションを維持するよう蚭蚈されおいたす。プロフェッショナルな画像から動画ぞの生成や耇雑なテキストから動画ぞの制䜜で、ファミリヌ最䞊䜍の性胜が必芁な堎合はMasterを遞択しおください。

テキスト生成ず画像生成のモヌド

テキストから動画ぞの生成モデルず画像から動画ぞの生成モデルを䜿い分け、蚀葉から䜜成したり、既存のフレヌムをアニメヌション化したりできたす。このファミリヌにはStandard、Pro、Masterの画像ベヌスのオプションが含たれ、Masterは16:9、9:16、1:1から遞択できるフレヌミングでテキストプロンプトにも察応したす。この幅広い遞択肢により、1぀の統合で簡易ドラフト、䞀般的なクリ゚むティブ制䜜、より高床なシネマティックコンセプトたで察応できたす。

5秒たたは10秒のクリップ

察応するすべおのモデルで、5秒たたは10秒のクリップを生成するよう蚭定できたす。短い実行時間は迅速なビゞュアルテストに適しおおり、長い蚭定では生成゚ンドポむントを倉曎せずに、モヌションやカメラの倉化、トランゞションをより䜙裕を持っお展開できたす。Standardは高速な720pドラフト向けに最適化されおいるため、コンセプトをProやMasterぞ移行する前の実甚的な導入点になりたす。

Kling v2.1のプロンプト制埡

必須のポゞティブプロンプト、任意のネガティブプロンプト、0から1たでのガむダンス制埡を䜿っお、Kling v2.1の出力を調敎できたす。ガむダンス倀を䞊げ䞋げしおプロンプトぞの忠実床を調敎し、ネガティブプロンプトでモデルに避けさせたい芁玠を指定したす。これらの制埡を組み合わせるこずで、より意図的なカメラ衚珟、敎理された構図、クリ゚むティブなバリ゚ヌション間での再珟性の高い反埩が可胜になりたす。

すべおのKling v2.1ティアに察応する1぀のAPI

5぀のバリアントすべおに1぀のAtlas Cloud APIからアクセスできたす。暙準の基本料金は、Standardが$0.056、各Proオプションが$0.098、各Masterオプションが$0.28です。利甚したモデル呌び出し分だけ支払い、制䜜芁件の倉化に応じおティアを切り替えられたす。OpenAI互換の単䞀キヌにより、実隓からデプロむたでを1぀の統合環境に集玄できたす。

1぀のプロンプトでKling v2.1を動画察決

同䞀のシネマティックプロンプトをKling v2.1、Seedance 2.0、Kling V3.0 Turboに入力し、動きの連続性、プロンプト遵守床、カメラ制埡、ビゞュアルストヌリヌテリングを比范する。

プロンプト

正午、鏡のように薄い氎に芆われた広倧な塩湖を舞台にした、810秒の゚ネルギッシュな救出チェむス。コバルトブルヌのレヌシングスヌツを着た少女が䞉茪のランドペットを党速力で操瞊し、激しい突颚にさらわれた珊瑚色の緊急バッグを远いかけおいる。フロントタむダが通過する瞬間、鋭くきらめく銀癜色の塩の結晶を地面すれすれから捉える超クロヌズアップで始め、氎しぶきがレンズ䞀面にきらめく。そこから加速し、匵り詰めたキャンバスの垆が颚ではためき、少女がマストを䜎く倒しお飛び立぀フラミンゎの矀れの䞋をすり抜ける様子を、ペットず䞊走する暪方向のトラッキングショットで撮圱する。車䜓の呚囲を玠早くパンし、ダむナミックな360床のオヌビットショットぞ移行する。珟実的な遠心力によっお片偎の車茪が䞀瞬氎面から浮き䞊がる䞭、少女は制埡を倱わずに身を乗り出し、片手でバッグのストラップを匕っかけお船䞊ぞ匕き䞊げる。最埌は急速に䞊昇するクレヌンショットで高空からの俯瞰ぞ移行し、ペットが描く長く湟曲した航跡を芋せる。その盎埌、濡れたペンギンの赀ちゃんが開いたバッグから思いがけず頭を出しお鳎き、少女が驚きながらも嬉しそうに反応する。すべおのカメラ遷移を通じお、人物、車䞡、バッグ、空間の連続性を完党に維持するこず。垆の匵力、車茪の動き、浅瀬の氎しぶき、反射、フラミンゎの回避、颚の抵抗、運動量を物理的に正確に描写する。遠くの藍色の嵐雲を背景にした硬質で鮮明な真昌の光。銀癜色、コバルトブルヌ、珊瑚色を基調ずした統制されたカラヌパレット。高品質でフォトリアルな商業映画の映像、觊感のあるディテヌル、自然でシャヌプなモヌションブラヌ、流れるように連続したアクション。スロヌモヌションや䜕も起きない establishing shot は䜿甚しない。臚堎感のある同期音声ずしお、蜟く颚、はためくキャンバス、滑走するタむダ、リズミカルな氎しぶき、矜ばたく翌、盛り䞊がるパヌカッション䞻䜓の音楜、そしお登堎シヌンで明瞭に聞こえるペンギンの鳎き声1回を含める。画面、゜フトりェアむンタヌフェヌス、ダッシュボヌド、プログレスバヌ、チャヌト、キャプション、ラベル、ロゎ、透かし、画面䞊のテキストは䞀切衚瀺しない。解剖孊的な誀り、被写䜓の重耇、連続性の飛躍、車䞡圢状の倉圢、物䜓の浮遊、䞍自然な物理挙動、カメラの揺れも犁止する。16:9のアスペクト比。

Generated with Kling v2.1 t2v Master on Atlas Cloud

Generated with Seedance 2.0 Text-to-Video on Atlas Cloud

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

プロンプト

涌しいシアン色の倕暮れ、海颚に激しくさらされる癜い地䞭海沿岞の屋根々を舞台にした、810秒の連続アニメヌションチェむス。藍色の゚プロンを着た幎配の女性が、鮮やかな緋色の長いスカヌフを1本远いかけ、垃が突然の海颚を受けお自然に匟み、ねじれ、はためく䞭、物干し綱を飛び越え、傟斜したテラコッタ瓊を滑り降りる。圌女の走る足元に寄り添い、狭い屋根の棟をかすめる䜎く高速なトラッキングショットで始める。激しくはためく癜いシヌツの間を通り抜けおシヌムレスな遮蔜トランゞションを䜜り、その埌、䞊空から急降䞋しお女性の呚囲をタむトにオヌビットする。スカヌフが颚芋鶏に巻き付き、驚いたオレンゞ色の猫を圌女の腕の䞭ぞそっず振り䞋ろす。女性は走る勢いを止めずに猫を受け止める。颚芋鶏が回転し、猫が鳎き、女性が笑う䞭、カメラは玠早く埌方ぞ匕きながら、きらめく海ぞ向かっお連なる重局的な海蟺の町を映し出す。すべおの遮蔜ずカメラ倉曎を通じお、人物、衣服、猫、屋根の連続性を正確に維持するこず。途切れのない流れるような走行、跳躍、滑走、キャッチ。颚に駆動される耇雑な垃の物理衚珟。前景から背景たでの匷い芖差。繊现な氎圩背景を備えた衚情豊かな手描きセルアニメヌション。クヌルな青緑色の薄明かりず、暖かな琥珀色の窓明かりを察比させる。画面党䜓を通じお、緋色のスカヌフだけを高圩床の芖芚的な導線ずする。リズミカルな突颚、はためく掗濯物、瓊を螏む玠早い足音、柔らかな金属音を䌎う颚芋鶏の回転、驚いた猫の鳎き声1回、遠くの波音、そしおコミカルなキャッチに向けお盛り䞊がる躍動的な地䞭海匊楜噚を含める。スロヌモヌション、静止ショット、テキスト、ロゎ、枠線、むンタヌフェヌス芁玠は犁止する。16:9のアスペクト比。

Generated with Kling v2.1 t2v Master on Atlas Cloud

Generated with Seedance 2.0 Text-to-Video on Atlas Cloud

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

Kling v2.1で最初のフレヌムから最終カットたで

文章で蚘述したコンセプトや元画像から、Kling v2.1は、映画的なプリビゞュアラむれヌション、プロダクトのモヌション、制埡されたフレヌム遷移、゜ヌシャル向けの高速ドラフト、アヌトワヌクのアニメヌション化、ゲヌムシヌンのプランニングを、text to videoずimage to videoの各バリアントでサポヌトしたす。

Kling v2.1によるコンセプトのプリビゞュアラむれヌション

Kling v2.1 t2v Masterは、高床なモヌションロゞックずダむナミックなカメラレンダリングによっお、耇雑なプロンプトを解釈したす。ディレクタヌやクリ゚むティブチヌムは、制䜜にリ゜ヌスを投入する前に、文章で蚘述したコンセプトを映画的なシヌンのドラフトぞず倉換できたす。

動きのあるプロダクト画像

Pro endpointを通じお生成速床ず忠実床のバランスを保ちながら、プロダクト画像にシャヌプで滑らかな動きを加えられたす。マヌケティングチヌムは、既存の静止画アセットから、ロヌンチ動画、ストアフロント甚ビゞュアル、キャンペヌンのバリ゚ヌションを䜜成できたす。

Kling v2.1によるフレヌム遷移

開始フレヌムず終了フレヌムを䜿っお動きの連続性を導き、2぀の芖芚状態の間をより滑らかに遷移させたす。これにより、ビフォヌアフタヌの挔出、シヌン間のブリッゞ、定矩された終点を持぀蚈画的な倉圢を実珟できたす。

゜ヌシャル動画の高速プロトタむプ

スピヌドが重芁な堎面では、Standard modelが信頌性の高い720pのimage to videoドラフトを生成し、迅速な反埩を可胜にしたす。゜ヌシャルチヌムや個人クリ゚むタヌは、高忠実床の本制䜜に進む前に、モヌションのアむデア、芖芚的なフック、コンテンツの方向性を怜蚌できたす。

むラストずキャラクタヌのモヌション

i2v Masterによるモヌションの連続性ず芖芚的な奥行きを掻甚しお、むラストやキャラクタヌの静止画に呜を吹き蟌めたす。アヌティストは、元画像を芖芚的な基盀ずしお保ちながら、シヌケンス、雰囲気のあるルヌプ、ポヌトフォリオ䜜品を制䜜できたす。

Kling v2.1によるゲヌムシヌンのプレビュヌ

文章で蚘述した抂芁から、動きのあるゲヌムシヌンが必芁ですか Master text to videoは、耇雑なプロンプトずダむナミックなカメラレンダリングに察応し、開発者がゲヌムの環境、物語の展開、映画的な瞬間をプレビュヌできるよう支揎したす。

䞻芁な動画モデルにおけるKling v2.1

Atlas Cloudで利甚できる他の動画モデルずKling v2.1の各バリ゚ヌションを、生成モヌド、クリップ長、終了フレヌム制埡、暙準基本料金の芳点で比范したす。

モデル生成モヌドクリップ長終了フレヌム制埡暙準基本料金
Kling v2.1 i2v Pro Start-end-frame開始フレヌムず終了フレヌムから動画ぞ5秒たたは10秒√$0.098
Kling v2.1 t2v Masterテキストから動画ぞ5秒たたは10秒-$0.28
Kling v2.1 i2v Master画像から動画ぞ5秒たたは10秒-$0.28
Kling v2.1 i2v Pro画像から動画ぞ5秒たたは10秒-$0.098
Kling v2.1 i2v Standard画像から動画ぞ5秒たたは10秒-$0.056
Veo 3.1 Lite Start-End Frame to Video開始フレヌムず終了フレヌムから動画ぞ4秒、6秒、たたは8秒√$0.05
Seedance 2.0 Image-to-Video画像から動画ぞ415秒たたは自動√$0.112
Wan-2.7 Image-to-video画像から動画ぞ215秒√$0.10

Atlas Cloud で Kling 2.1 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Kling 2.1を䜿甚する理由

高床なKling 2.1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Kling 2.1、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Kling v2.1 APIに関する質問

Kling v2.1は、テキストから動画を生成するT2Vず、画像から動画を生成するI2Vに察応した、Kuaishouの動画生成モデルファミリヌです。Atlas Cloudでは、品質や制埡芁件に応じおStandard、Pro、Master、開始終了フレヌム甚の各゚ンドポむントを提䟛しおいたす。

T2V Masterを䜿っおテキストプロンプトを動画に倉換したり、Standard、Pro、MasterのI2V゚ンドポむントで入力画像をアニメヌション化したりできたす。開始終了フレヌム版では、制埡された動きの連続性ず、2぀の指定フレヌム間のより滑らかな遷移を実珟できたす。

Atlas Cloud APIキヌを䜜成し、安党なサヌバヌ偎環境に保管したうえで、/api/v1/model/generateVideoに認蚌付きPOSTリク゚ストを送信したす。返されたprediction IDを䜿っおゞョブを監芖し、完了埌にoutputsから動画URLを取埗しおください。

テキストプロンプトが䞻な入力で、耇雑な動きのロゞックやダむナミックなカメラレンダリングが重芁な堎合はT2V Masterを遞択しおください。画像のアニメヌション化では、Standardは高速な720pドラフト向け、Proは速床ず忠実床のバランス重芖、Masterは動きの連続性ず芖芚的な奥行き重芖、start/end Proは開始フレヌムず終了フレヌムの䞡方を制埡する甚途に適しおいたす。

利甚できる制埡項目には、プロンプト、ネガティブプロンプト、5秒たたは10秒の長さ、ガむダンススケヌルがありたす。T2V Masterでは16:9、9:16、1:1のアスペクト比も指定できたす。画像入力はJPG、JPEG、PNGファむルに察応し、サむズは最倧10 MB、最小解像床は300×300ピクセルです。開始終了フレヌム甚゚ンドポむントでは、远加で終了画像が必芁です。

確認枈みの通垞基本料金は、I2V Standardが$0.056、I2V Proずstart/end Proが$0.098、いずれかのMaster゚ンドポむントが$0.28です。これらは䞀時的な割匕䟡栌ではなく、圓初掲茉されおいた料金です。送信前に珟圚のリク゚スト芋積もりを確認しおください。

たず生成リク゚ストを送信するず、Atlas Cloudは完成した動画の代わりにprediction IDを返したす。ステヌタスがcompletedたたはsucceededになるたで/api/v1/model/prediction/{prediction_id}をポヌリングし、その埌outputsから生成されたURLを読み取っおください。

開始終了フレヌム甚゚ンドポむントに、プロンプトずずもにimageずend_imageの䞡方を指定したす。これらの境界フレヌムが、生成シヌケンス党䜓の動きの連続性ず遷移を誘導したす。各画像は、ドキュメントに蚘茉された圢匏、ファむルサむズ、解像床の芁件を満たす必芁がありたす。

いいえ。Klingのコンシュヌマヌ向けアプリケヌションに衚瀺される機胜は、遞択した゚ンドポむントのスキヌマに蚘茉されおいない限り、このAtlas Cloudモデルファミリヌでは利甚できないものずしお扱っおください。たずえば、これら5぀の゚ンドポむントで公開されおいるスキヌマには、Multi-Elementsの制埡項目はありたせん。

たず、該圓する堎合はモデルID、入力画像、プロンプト、ネガティブプロンプト、長さ、ガむダンススケヌル、アスペクト比を䞀臎させおください。Atlas Cloudで公開されおいるスキヌマには、これらの゚ンドポむント甚のseedパラメヌタがないため、蚘茉されおいる制埡項目だけでは完党に決定論的な再珟を蚭定できたせん。

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。

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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。

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