Atlas Cloud は Dreamina Seedance 2.5 および Seedream 5.0 Pro の米囜認定リセラヌになりたした。
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Kling V3.0 Turbo MVL Video Generation

Kling V3.0 Turboは、MVL技術を採甚したKuaishouの動画生成モデル矀で、ダむナミックでシネマティックなクリップを䜜成する開発者向けに蚭蚈されおいたす。専甚゚ンドポむントにより、察応する各モヌドに特化したワヌクフロヌを通じお、クリ゚むティブな入力を生成動画ぞ倉換できたす。Atlas Cloudでは、1぀のOpenAI互換キヌ、透明性の高い埓量課金、そしおAPIぞのダむレクトアクセスにより、プロトタむプから本番環境たでの統合をシンプルにしたす。今すぐ開発を始めたしょう。

Kling 3.0 Turbo 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。

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。

Kling V3.0 Turbo 動画生成モヌド

image-to-video ず text-to-video の各゚ンドポむント、それぞれがサポヌトする制埡機胜、適した本番ワヌクフロヌを比范したす。

モダリティ説明
Kling V3.0 Turbo I2V API (Image to Video)MVL テクノロゞヌを䜿甚しお、静止画を躍動感のあるシネマティック動画に倉換したす。始点フレヌムず終点フレヌムの制埡によっお映像の展開をガむドでき、統合された音声生成により、完党な audiovisual 出力にも察応したす。キャラクタヌアニメヌション、プロダクトビゞュアル、シネマティックな画像シヌケンスに適した゚ンドポむントです。
Kling V3.0 Turbo T2V API (Text to Video)MVL テクノロゞヌを掻甚し、テキストプロンプトから躍動感のあるシネマティック動画を生成したす。始点フレヌムず終点フレヌムの制埡に音声生成を組み合わせ、より意図に沿った結果を実珟したす。コンセプトの可芖化、物語性のあるシヌン、プロモヌション動画、゜ヌシャル動画の制䜜に適しおいたす。

Kling V3.0 Turboの映像制䜜゚ンゞンの内郚

Kling V3.0 Turboは、テキストず画像を起点ずした動画生成、最初ず最埌のフレヌム制埡、音声生成、正確な音声・映像同期、MVLベヌスのシネマティックな動き、透明性の高いAtlas Cloud APIアクセスを、効率的な1぀の制䜜ワヌクフロヌに統合したす。

Kling V3.0 Turboの生成パス

Kling V3.0 Turboは、専甚のテキストから動画および画像から動画ぞの゚ンドポむントを通じお、2぀の制䜜パスをサポヌトしたす。新しいコンセプトが必芁な堎合は文章でシヌンを䜜成し、構図がすでに決たっおいる堎合は元画像に動きを加えたす。どちらのルヌトでもMVLテクノロゞヌを䜿甚し、クリ゚むティブな指瀺をダむナミックでシネマティックな映像に倉換したす。この柔軟性は、広告コンセプト、ストヌリヌビヌト、迅速なビゞュアルプロトタむピングに適しおいたす。

最初ず最埌のフレヌム制埡

開始フレヌムず終了フレヌムを定矩するこずで、生成シヌケンスの始たりず終わりを意図どおりに固定できたす。モデルは、プロンプトずこれらの芖芚的な境界を組み合わせ、2぀の意図的に構成された画面の間に動きを構築したす。これにより、トランゞションを手䜜業で組み立おなくおも、登堎、退堎、カメラ䜍眮、最埌の芋せ堎をより现かく制埡できたす。プロダクトの倉圢、シヌン間の぀なぎ、フレヌムを厳密に構成した物語の瞬間に特に有効です。

生成音声に察応したKling V3.0 Turbo

動画ず同じKling V3.0 Turboのワヌクフロヌで音声も生成でき、モデルは正確な音声・映像同期を維持したす。サりンド、アクション、画面䞊の挔技を別々の出力ずしお扱うのではなく、同時に発展させられたす。シヌンプロンプトを䜿っお、環境音やリズミカルなアクションを動く映像に合わせたす。その結果、タむミングが物語を支えるセリフ䞭心のクリップ、音楜的な堎面、シネマティックなシヌンに適した映像が埗られたす。

MVLによるシネマティックな動き

MVLテクノロゞヌを基盀ずするこのモデルは、安定した高品質の動きを備えたダむナミックでシネマティックな動画を生成したす。被写䜓、アクション、雰囲気、カメラの挙動を蚘述すれば、その指瀺を連続した動くシヌンぞず倉換したす。特定の映像ゞャンルに限定されない点が匷みであり、リアルな映像ずスタむラむズされたアニメヌションを同じ制䜜パむプラむンで扱えたす。䞀貫した映像の躍動感が求められる、動きを軞ずしたストヌリヌテリングに適しおいたす。

より速いクリ゚むティブ反埩

反埩のスピヌドが重芁な堎合、Turboは制䜜コストを抑えながらクリ゚むティブの効率を高めるよう蚭蚈されおいたす。耇数の方向性を生成し、動きの遞択肢を比范し、動画制䜜の基本ワヌクフロヌを倉えずにプロンプトを改善できたす。Atlas Cloudは1぀のAPIレむダヌでこのファミリヌを提䟛するため、2぀の生成ルヌト間でテストずデプロむの䞀貫性を保おたす。この組み合わせは、広告、゜ヌシャルクリップ、キャンペヌンのバリ゚ヌションを頻繁に制䜜するチヌムに適しおいたす。

暙準料金の1぀のAPI

透明性の高い埓量課金アクセスにより、利甚した動画生成分だけを支払えたす。Atlas Cloudの暙準料金は1秒あたり$0.112で、ペヌゞの説明文には期間限定の割匕は含たれおいたせん。同じ統合環境でテキストおよび画像を起点ずしたリク゚ストの䞡方に察応できるため、開発者のセットアップ負担を軜枛できたす。予枬可胜な埓量管理ず盎接的なAPIアクセスを必芁ずする本番パむプラむンに適した実甚的な遞択肢です。

Kling V3.0 Turbo、1぀のプロンプトで2぀のラむバルに挑む

Kling V3.0 TurboずAtlas Cloudの2぀の動画モデルが、同じプロンプトをどのように解釈するかを、映画的なリアリズム、動きの連続性、カメラ制埡、スタむラむズされたストヌリヌテリングの芳点から比范したす。

プロンプト

干朮の倜明け盎埌、海蟺の網干し堎で、裞足の持垫の女性が、荒々しい海颚に匕きずられおいく巚倧な濡れた持網を远っお党力疟走する。サンゎ色のオレンゞ色の浮暙ず、颚雚にさらされた朚補の干し台が䞊ぶ間を、途切れるこずなく瞫うように駆け抜ける。冒頭は砂の高さからのロヌアングルのトラッキングショットで、浅い朮だたりを跳ねる足元ず、蹎り䞊げられる濡れた砂の暪を高速で远走する。網は匟け、膚らみ、柱に絡たり、説埗力のある重量感ず粟密な垃の物理挙動を芋せる。颚にはためく網目の隙間を盎接通り抜け、圌女の手がロヌプや浮暙をかわす䞀人称芖点POVぞ移行する。そのたた圌女が跳び䞊がり、逃げる網の端を片足で螏み留める瞬間に、暪方向ぞ玠早くホむップパンする。その瞬間、網から数十匹の銀色の魚が䞀斉に飛び出し、頭䞊できらめきながら、巚倧で光り茝くトビりオのシル゚ットぞず魔法のように組み䞊がる。カメラは圌女の呚囲を高速か぀滑らかにオヌビットし、その埌クレヌンアップしお俯瞰の空撮ぞ移行する。そこでは、暡様を描く網ず干期の䞊を滑空する魚の完党なフォヌメヌションが芋える。魚たちが海ぞ散っおいくず、最埌の playful な䞀瞬に向けおカメラを䞋ぞティルトする。小さなタコが圌女の麊わら垜子にきれいに萜ち、觊手を぀ばに絡たせる䞀方、圌女はバランスを保ったたた、驚きず喜びの衚情で芋䞊げる。冷たいシアン色の海霧、サンゎ色のオレンゞ色の浮暙、銀癜色のうろこ、濡れた網のすべおの繊維を瞁取る匷い倜明けの逆光、リアルな颚ずの盞互䜜甚、高密床な垃シミュレヌション、同期した矀衆の動き、䞀貫したキャラクタヌの倖芋、途切れのない連続動䜜、映画的なマゞカルリアリズム、フォトリアルな質感、躍動的で自然なモヌションブラヌ、スロヌモヌションなし、画面、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、ロゎ、テキストぞのカットなし。臚堎感のある音響抌し寄せる海颚、匟けるロヌプ、濡れた足音、 rattling 朚補ラック、はためく網、きらめく魚の氎しぶき、そしおタコが着地する際の playful で柔らかなポチャッずいう音。高たっおいく8–10秒のオヌケストラずパヌカッションの楜曲に同期させる。16:9アスペクト比。

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

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

Generated with Kling Video O3 4K Text-to-Video on Atlas Cloud

プロンプト

レトロな無重力宇宙ランドリヌモゞュヌル内で展開される、8–10秒のワンテむクによる映画的シヌケンス。回転する掗濯機のドラム内郚から始たり、カメラが円圢のハッチを通っお埌退しながら高速回転する。そのずき、真玅の靎䞋が1枚キャビン内ぞ逃げ出す。宇宙服を着た宇宙飛行士が壁を蹎っお跳び出し、頭から足先たで回転しながら、挂うシャツ、タオル、絡たった䞋着の間を瞫っお必死に远跡する。カメラはタむトな360床オヌビットの远埓ショットぞ移行し、宇宙飛行士のアむデンティティ、解剖孊的敎合性、空間的な連続性を維持する。宇宙飛行士が巚倧な浮遊する氎の球䜓に衝突するず、氎球は匟け、倉圢し、赀い靎䞋を包み蟌むように䞀貫性を保っお再圢成される。揺れる透明な氎の球䜓に沿っおホむップパンしながら远走し、球䜓が加速しお遠ざかる。リアルな衚面匵力、屈折、浮遊する氎滎、濡れた垃、運動量の䌝達を衚珟する。最埌の瞬間、キャビンの猫が開いたランドリヌバスケットから飛び出し、無重力䞋で䜓を完党に䌞ばし、片足で氎に包たれた靎䞋を抌さえ蟌む。カメラは玠早く広角のロヌリング・リビヌルぞ切り替わり、地平線を反転させお、宇宙飛行士、猫、掗濯物、氎滎、機械類が䞀貫した慣性で挂い続ける、䞊䞋逆さたになった区画党䜓を映し出す。冷たいシアン色のキャビン照明に、明滅するアンバヌ色の非垞灯を混ぜる。抑制されたグレヌず癜の内装によっお、真玅の靎䞋ず結晶のような氎を際立たせる。本栌的な1970幎代アナログSF映画、実物のミニチュアセットによる撮圱、手觊りのあるハンドメむド小道具、控えめなワむダヌワヌク、光孊合成、柔らかなハレヌション、アナモルフィックフレア、きめ现かな35mmフィルムグレむン、わずかなゲヌトりィヌブ、画面なし、むンタヌフェヌスグラフィックなし、ダッシュボヌドなし、キャプションなし、ロゎなし、刀読可胜なテキストなし。連続的で゚ネルギッシュな動き、物理的に説埗力のある無重力䞋の人䜓、垃、氎流の衝突、動物の動き、安定した被写䜓、継ぎ目のないカメラ遷移、スロヌモヌションなし。音響回転ドラムの蜟音、換気装眮のハム音、垃のはためき、こもった宇宙服の衝突音、濡れた氎しぶき、 playful な猫の鳎き声、そしお远跡に同期する軜快なアナログシンセのパルス。16:9アスペクト比。

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

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

Generated with Kling Video O3 4K Text-to-Video on Atlas Cloud

プロンプトからモヌションぞKling V3.0 Turbo

プロゞェクトが文章プロンプトから始たる堎合でも静止画から始たる堎合でも、Kling V3.0 Turboはアむデアをダむナミックでシネマティックな動画ぞず倉換したす。始点フレヌムず終点フレヌムの制埡に察応し、広告、゜ヌシャルコンテンツ、プロダクトビゞュアル、ストヌリヌプロトタむプ向けの音声も生成できたす。

プロンプトから生たれるシネマティックなコンセプト

テキスト・トゥ・ビデオモデルずMVLテクノロゞヌを䜿い、文章プロンプトをダむナミックでシネマティックな動画に倉換したす。クリ゚むティブチヌムは、簡朔な文章ブリヌフからキャンペヌンコンセプト、ムヌド映像、ナラティブプロトタむプを䜜成できたす。

Kling V3.0 Turboによるプロダクトモヌション

Kling V3.0 Turbo Image-to-Videoを䜿い、静止したプロダクト画像をダむナミックでシネマティックな動画ぞずアニメヌション化したす。ブランドは、チヌムがすでに保有しおいるプロダクトアヌトワヌクから、ロヌンチティザヌ、カタログ甚ルヌプ動画、キャンペヌンビゞュアルを制䜜できたす。

挔出されたフレヌムトランゞション

始点フレヌムず終点フレヌムを蚭定し、画像を起点ずするシヌケンスの始たり方ず終わり方を定矩したす。デザむナヌは、各動画の終点を明確にしながら、ブランド衚珟を取り入れた登堎挔出、ビゞュアルトランゞション、ビフォヌアフタヌのストヌリヌを圢にできたす。

Kling V3.0 Turboによる音声付きシヌン

シヌンにサりンドが必芁な堎合、Kling V3.0 Turboはダむナミックでシネマティックな動画ずずもに音声を生成できたす。キャラクタヌの瞬間、雰囲気を䌝えるクリップ、映像ず音声を組み合わせた出力が効果的なコンセプト䜜品に掻甚できたす。

゜ヌシャルキャンペヌンのバリ゚ヌション

プロンプトたたは静止画から、スピヌディヌな゜ヌシャルコンテンツの䌁画に適したダむナミックな動画を䜜成できたす。コンテンツチヌムは、耇数のクリ゚むティブな出発点から、キャンペヌンのフック、クリ゚むタヌ投皿、ティザヌの方向性を怜蚎できたす。

Kling V3.0 Turboによるストヌリヌのプリビゞュアラむれヌション

Kling V3.0 Turboに文章で蚘述したコンセプトや゜ヌス画像を入力し、シネマティックなモヌションスタディを䜜成したす。映画制䜜者やクリ゚むティブディレクタヌは、制䜜前にストヌリヌの展開、シヌンの動き、想定される結末を芖芚化できたす。

Kling V3.0 Turb0 動画APIモデル比范

Atlas Cloudで利甚できる他の動画モデルずKling V3.0 Turb0を、動画時間、解像床、音声生成、リファレンス制埡、暙準䟡栌の芳点から比范したす。

モデル最倧動画時間解像床音声生成リファレンス制埡Atlas暙準䟡栌
Kling V3.0 Turbo Image-to-Video15秒720p、1080p√最初ず最埌のフレヌム$0.112単䜍の蚘茉なし
Kling V3.0 Turbo Text-to-Video15秒720p、1080p√最初ず最埌のフレヌム$0.112単䜍の蚘茉なし
Seedance 2.0 Reference-to-Video15秒最倧1080p√画像最倧9枚、動画3本、音声クリップ3個$0.112単䜍の蚘茉なし
Veo 3.1 Lite Start-End Frame to Video8秒720p、1080p√最初ず最埌のフレヌム$0.05単䜍の蚘茉なし
MiniMax H3 Reference-to-Video15秒768p再生成で2K√画像最倧9枚、動画3本、音声クリップ3個1秒あたり$0.038

Atlas Cloud で Kling 3.0 Turbo 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 3.0 Turboを䜿甚する理由

高床なKling 3.0 Turbo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 3.0 Turbo、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。

Kling V3.0 Turbo API Essentials

Kling V3.0 Turboは、Kuaishouが提䟛する、速床ずコストを最適化した動画生成モデルです。MVL技術を採甚し、テキストたたは画像から映画のような動画を生成しながら、音声生成ずフレヌム制埡にも察応したす。

Atlas Cloudの個別のルヌトを通じお、入力したプロンプトを動的な動画シヌンに倉換したり、静止画像に動きを加えたりできたす。映画的なモヌション、制埡された映像トランゞション、音声付き動画の生成に利甚できたす。

Atlas Cloud APIキヌを䜜成し、適切なモデルIDを指定しお動画生成゚ンドポむントにリク゚ストを送信したす。遞択した入力モヌドに応じお、公開されおいるplaygroundのスキヌマにリク゚ストボディを合わせおください。

テキストプロンプトから生成を開始する堎合は、kwaivgi/kling-v3.0-turbo/text-to-videoを遞択しおください。゜ヌス画像に動きを加える堎合は、kwaivgi/kling-v3.0-turbo/image-to-videoを遞択しおください。

はい。最初ず最埌のフレヌムを制埡するこずで、映像の開始点ず意図した終了状態を定矩でき、構図やトランゞションに぀いおモデルにより明確な指瀺を䞎えられたす。

Atlas Cloudに掲茉されおいるテキストルヌトず画像ルヌトの䞡方で音声生成に察応しおいたす。リク゚ストを送信する前に、遞択したルヌトのパラメヌタスキヌマを確認し、利甚可胜な音声オプションを正しく蚭定しおください。

Atlas Cloudでは、䞡方のルヌトに぀いお生成動画1秒あたりの暙準䟡栌を$0.112ずしおいたす。料金は透明性の高い埓量課金制で、出力時間が長いほど比䟋しお費甚が増加したす。

Klingファミリヌの最䞊䜍モデルを䜿うこずよりも、より速い反埩開発ず䜎い生成コストを重芖する堎合はTurboを遞択しおください。本番ワヌクロヌドでは、代衚的なプロンプトず゜ヌス画像を比范しおからルヌトを遞定するこずをおすすめしたす。

たず、APIキヌ、モデルID、遞択したテキストたたは画像ルヌトで必須ずなるフィヌルドを確認しおください。次に、ペむロヌドを珟圚のplaygroundスキヌマず照合し、再詊行する前に返されたタスクステヌタスたたぱラヌメッセヌゞを確認したす。

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

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

Kling 3.0 APIは、OpenAI互換の1぀のキヌを通じお、Kuaishouの旗艊ビデオスむヌトをAtlas Cloudにもたらしたす。これには2぀のモデルが含たれたす。AI Directorによるストヌリヌテリング、倚蚀語のリップシンク、正確なオンスクリヌンテキスト甚のKling 3.0ず、短い動画や画像からの被写䜓および音声クロヌニング甚のKling 3.0 OmniO3です。どちらも同じパスでネむティブオヌディオを生成し、最倧4Kの出力に察応しおいたす。信頌性の高いむンフラストラクチャ䞊で、映画のような物語、グロヌバルマヌケティング、倚蚀語広告、連続したキャラクタヌコンテンツを構築したす。

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

Nano Banana 2

Google の Gemini 3.1 Flash Image モデルを搭茉した Nano Banana 2 API で構築したしょう。生成ず線集の䞡方で最倧14枚の参照画像にわたり、正確なテキストレンダリングず䞀貫したキャラクタヌを維持しながら、最倧 4096x2304 のネむティブ 4K ビゞュアルを生成したす。Atlas Cloud では、300以䞊のモデルずずもに1぀の統合 API を通じおアクセスでき、料金は画像1枚あたり0.04ドルから、99.99%の皌働率、そしお開始甚の無料クレゞットが提䟛されたす。

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