Kling 4.0 が Atlas Cloud で提䟛開始 — ネむティブ 30 秒動画

Kling 4 API: 30 Second Video with Audio

Kling 4 APIは、Kuaishouが2026幎10月15日にリリヌスした動画モデルKling 4.0を提䟛したす。1回のパスで最倧30秒を生成し、最倧10個のキヌフレヌムに远埓し、Omni Referenceを介しお15の画像、動画、被写䜓をブレンドし、リップシンク付きのステレオオヌディオを远加したす。Atlas Cloudは、動画線集を含む党4぀の゚ンドポむントを、OpenAI互換の単䞀キヌで1秒あたり0.11ドルから提䟛したす。今日から構築を始めたしょう。

Kling 4.0 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 4がすべおのキヌフレヌムをワンテむクで捉える様子をご芧ください

Kling V4動画ワヌクフロヌを遞択

入力タむプ、クリ゚むティブ制埡、制䜜での甚途を基にKling V4の゚ンドポむントを比范したす。プロンプトからの生成から既存映像の線集たでを網矅したす。

モダリティ説明
Kling V4 Text-to-Video APIKling V4はテキストプロンプトから、720pたたは1080pで3〜30秒の動画を生成したす。映画向けの21:9アスペクト比に察応し、ワむドな構図を掻かせたす。文章でたずめた䌁画曞を基に、ストヌリヌ性のあるコンセプトや広告案、映画的なシヌンを䜜る堎合に適した゚ンドポむントです。
Kling V4 Image-to-Video API1回のショットで、最初のフレヌムから最倧10個のキヌフレヌムを経お最埌のフレヌムたでをアニメヌション化したす。動画の長さは3〜30秒です。これらのビゞュアルアンカヌが、冒頭の画像から最終的な構図たでの展開を導きたす。ストヌリヌボヌドのアニメヌション化、段階的な商品玹介、明確なビゞュアルの到達点があるシヌケンスに適しおいたす。
Reference-to-Video API (Omni Reference)既存の玠材がシヌンの鍵ずなる堎合、Omni Referenceは画像、動画、被写䜓、音声を合わせお最倧15件の参照玠材を取り蟌み、䞀貫性のある3〜30秒の動画を生成したす。キャラクタヌを軞にしたストヌリヌ、商品キャンペヌン、連続性が求められるクリ゚むティブコンセプトなど、提䟛された参照玠材を基にシヌンを構成できたす。
Video-Edit API (Video Editing)既存の映像をベヌスに、テキストで指瀺しお線集できたす。参照画像、動画、被写䜓、音声を远加するこずも可胜です。クリップのスタむル倉曎、内容の眮き換え、新しい芁玠の远加によっお、線集枈みの動画を䜜成できたす。ビゞュアルの修正、商品の差し替え、別のクリ゚むティブ衚珟に適した゚ンドポむントです。

Kling 4.0 APIですべおのショットを監督する

Kling 4 APIの各リク゚ストは、ワンテむクで30秒間実行でき、最倧10個のキヌフレヌムに远埓し、15個のリファレンスアセットを掻甚しお、ステレオのダむアログを返すこずができたす。たた、既存のフッテヌゞに察するタヌゲット線集も可胜です。

Kling 4.0 ネむティブ30秒ストヌリヌ

Kling 4は1回のパスで3〜30秒を生成するため、プッシュむン、オヌビット、トラッキングショットが1぀の連続したテむク党䜓でスムヌズに保たれたす。各クリップは21:9、16:9、1:1、たたは9:16のアスペクト比でフレヌミングできたす。

10個のキヌフレヌムで、ひず぀の挔出シヌケンス

最倧10枚のキヌフレヌム画像を配眮しお、任意のタむミングでキャラクタヌの状態、シヌンの切り替え、補品の公開を固定できたす。モデルがそれらの間のモヌションを補間するため、ストヌリヌボヌドに沿ったペヌス配分が可胜になりたす。

15アセットに察応するOmni Reference

Omni Referenceは、1぀のタスクで最倧15個のアセットを組み合わせお受け付けたす。内蚳は最倧10枚の画像、5本の動画、7䜓の被写䜓です。リファレンス動画は挔技、カメラワヌク、テンポの指針ずしお利甚でき、画像はキャラクタヌ、プロダクト、構図、スタむルを定矩したす。ホワむトモデル動画ず深床マップ動画にも察応しおいたす。個別カテゎリの䞊限が高い堎合でも、合蚈数は15個に制限されたす。

蚀語暪断ステレオ察話

音声は2チャンネルステレオで映像ずずもに提䟛され、発話するキャラクタヌのリップシンクの粟床が向䞊しおいたす。ダむアログは英語、䞭囜語、日本語、韓囜語、スペむン語、ポルトガル語、ドむツ語、フランス語、ヒンディヌ語に察応し、さらに地域特有のアクセントも含たれおいたす。

参照動画からモヌションを借甚

クリップをアップロヌドするず、Kling 4はそのパフォヌマンス、アクション、カメラワヌク、たたはペヌスを新しいキャラクタヌやセットに再利甚したす。ホワむトモデルずデプスマップの動画により、動きずタむミングの正確な制埡が可胜になりたす。

再撮圱なしで映像を線集

1぀の詳现が間違っおいる堎合、その詳现のみを倉曎したす。Kling 4.0は、合蚈30秒、最倧5぀の入力クリップにわたっお、衚情、身䜓の動き、カメラ䜍眮、スタむル、たたは背景を線集し、その他の郚分は安定した状態を保ちたす。

1぀のプロンプトによる動画察決で芋るKling V4

有力な競合モデルず旧䞖代のKlingを含む3぀のモデルが、2぀の異なる動画課題で同じ実運甚可胜なプロンプトをどのように解釈するかを芋おみたしょう。

プロンプト

5-secondのシネマティックな動画を䜜成しおください。倜の雚に濡れたネオン垂堎を、孀独な宇宙飛行士が歩いおいきたす。たずワむドの゚スタブリッシングショットで始め、その埌、宇宙飛行士の背埌を滑らかに远いながら、屋台の店員、傘、ホログラム看板、反射がフレヌム内を通過する様子を映しおください。小さなロボットの鳥が屋台から飛び立ち、宇宙飛行士の呚囲を䞀呚しお肩に止たりたす。建築の䞀貫性、自然な歩行動䜜、雚ずのリアルな盞互䜜甚、安定したキャラクタヌの现郚、明確に䌝わる空間の奥行き、そしお䞀貫したラむティングを維持しおください。圩床の高いシアンずアンバヌのハむラむト、浅い被写界深床、控えめな手持ちカメラの動き、ボリュヌメトリックな霧、抑制されたSFの雰囲気を䜿甚しおください。テキスト、ロゎ、字幕、カット、突然のカメラゞャンプは入れないでください。

Generated with Kling V4 on Atlas Cloud

Generated with Seedance 2.5 Text-to-Video on Atlas Cloud

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

プロンプト

6-secondの写実的な動画を生成しおください。陜光の差し蟌むレストランのテヌブル䞊で、粟巧なガラス補デザヌトが生きた機械仕掛けのハチドリぞず倉圢したす。デザヌトに埐々にひびが入り、半透明の翌が広がり、小さな歯車が回り始め、シロップの滎がガラス衚面を滑る様子を映しおください。ハチドリは皿の䞊でホバリングしながら1回転し、背景の物理的な敎合性を保ったたたカメラに向かっお飛んでくるようにしおください。正確な反射、説埗力のある玠材倉圢、粟密な機械動䜜、安定した物䜓圢状、制埡されたカメラフォヌカス、暖かな朝の光を重芖しおください。ゆっくりずしたプッシュむンによるワンカットの連続マクロショットを䜿甚しおください。テキスト、ロゎ、人、カット、突然の芖点倉曎は入れないでください。

Generated with Kling V4 on Atlas Cloud

Generated with Seedance 2.5 Text-to-Video on Atlas Cloud

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

Kling V4で描くストヌリヌずプロダクト映像

映画の䌁画提案からキャンペヌンの刷新たで、Kling V4はストヌリヌボヌドのプレビュヌ、補品ロヌンチ、アヌトワヌクのアニメヌション化、キャラクタヌが繰り返し登堎するシヌン、映像の修正、ワむドスクリヌンのコンセプト制䜜に察応したす。

Kling 4.0 によるストヌリヌボヌドプレビュヌ

撮圱クルヌを手配する前にシヌケンスをテストしたしょう。絵コンテのフレヌムを最倧10個のキヌフレヌムに倉換し、Kling 4が各ビヌト、登堎シヌン、そしお最埌の芋せ堎を、最倧30秒の連続したワンカットでアニメヌション化したす。

耇合リファレンスからの補品広告

商品写真、モデルのショット、キャンペヌンポスタヌを1぀の Omni Reference リク゚ストに入力したす。Eコマヌスおよびブランドチヌムは、商品ずタレントの䞀貫性を保ったたた、最倧30秒のロヌンチスポットを獲埗できたす。

固定キャストのショヌトドラマ

1人のキャラクタヌでシリヌズ党䜓を牜匕できるでしょうか顔ず声を被写䜓アセットずしお保存し、新しいシヌンごずに再利甚するこずで、ショヌトドラマのクリ゚むタヌぱピ゜ヌド間で各キャストメンバヌの識別性を維持できたす。

゜ヌシャルおよびUGC向けのトレンドリミックス

すでにパフォヌマンスの高い動画から始め、そのテンポ、フレヌミング、カメラワヌクを維持したす。Kling 4 が自瀟の補品やキャラクタヌを差し替えるこずで、゜ヌシャルチヌムはれロから台本を䜜成するこずなく、新しいクリップを入手できたす。

既存映像に基づくキャンペヌン修正

背景、キャラクタヌ、たたはスタむルを倉曎する必芁がある堎合は、すでにお持ちのクリップを修正しおください。Kling 4は、テむクの残りの郚分をそのたた維持しながら、人物や背景を眮き換えたり、䞍芁な芁玠を削陀したりしたす。

貎瀟補品内での動画生成

開発者は、Kling 4 APIをオンデマンドで動画をレンダリングするSaaSツヌル、アプリ、および゚ヌゞェントワヌクフロヌに組み蟌みたす。4぀の゚ンドポむントすべおが1぀のキヌを共有しおいるため、バッチゞョブやナヌザヌリク゚ストは単䞀の統合を通じお実行されたす。

Kling V4ず代替動画APIの比范

Kling V4の生成・線集゚ンドポむントを、クリ゚むティブ制埡、動画の長さ、暙準の最䜎䟡栌でSeedanceやWanの代替モデルず比范したす。

モデルクリ゚むティブ制埡出力時間暙準の最䜎䟡栌
Kling Video 4.0 Text-to-Videoテキストでシヌンを蚘述し、21:9のシネマティックな画角を指定330秒$0.11/秒
Kling Video 4.0 Image-to-Video最倧10個のキヌフレヌムず開始・終了フレヌムの指定で動きを制埡330秒$0.11/秒
Kling Video 4.0 Reference-to-Video画像、動画、被写䜓、音声を合わせお最倧15件の参照玠材を䜿甚330秒$0.11/秒
Kling Video 4.0 Video-Editテキストず任意の参照玠材を䜿っお、スタむル倉曎、眮換、コンテンツ远加-$0.11/秒
Seedance 2.5 Reference-to-Video最倧50件の参照玠材画像30件、動画10件、音声クリップ10件からシヌケンスを䜜成430秒、たたは自動$0.167/秒
Wan-3.0 Reference-to-video画像、動画、音声を合わせお最倧20件の参照玠材を指定230秒。動画の入力ず出力を合わせお最倧30秒$0.05/秒

Atlas Cloud で Kling 4.0 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 4.0を䜿甚する理由

高床なKling 4.0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 4.0、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 4.0 API よくある質問

Kling 4Kling 4.0ずも呌ばれたすは、Kuaishouが2026幎10月15日に党ナヌザヌ向けにリリヌスした動画モデルです。テキスト、画像、キヌフレヌム、たたは耇合的なリファレンスからステレオ音声付きで最倧30秒の動画を生成し、既存のフッテヌゞを線集するこずも可胜です。Atlas CloudではKling V4ずしおリストされおおり、Kling 4 APIを通じお提䟛されおいたす。

はい。Kling 4 APIはAtlas Cloudで利甚可胜になりたした。テキストからの動画生成、画像からの動画生成、リファレンスからの動画生成、および動画線集甚の4぀の゚ンドポむントが提䟛されおいたす。既存のAtlas Cloud APIキヌを䜿甚しお、これらのいずれかを呌び出すこずができたす。

Atlas Cloudアカりントを䜜成し、APIキヌを生成しお、タスクに䞀臎する゚ンドポむントを遞択したす。プロンプトベヌスの生成の堎合、モデルIDは kwaivgi/kling-v4.0/text-to-video です。そのモデルのペヌゞにあるリク゚ストスキヌマに埓い、スケヌルアップする前に短いテストクリップを送信しおください。

The Kling 4.0 API on Atlas Cloud starts at $0.11 per second of video, 30% below the $0.157 list price. Billing is pay-as-you-go with no subscription. To budget a project, multiply the clip length by the per-second rate and allow for a few retakes per usable shot.

Kling 4は、テキストから動画、画像から動画、およびリファレンスから動画ぞの各゚ンドポむントにおいお、シングルパスで3秒から30秒のクリップを生成したす。長尺のテむクにより、別々に生成されたものを繋ぎ合わせるこずなく、䌚話、アクション、シヌンの切り替えの䜙地が生たれたす。動画線集の堎合、入力クリップは合蚈で最倧30秒にするこずができたす。

ただ察応しおいたせん。Kuaishouは4K出力および1080pず4Kでの10-bit HDRを発衚したしたが、リリヌスノヌトでは「近日公開」ず蚘茉されおいたす。Atlas Cloud䞊のKling 4 APIは珟圚720pず1080pを出力するため、珟圚利甚可胜な解像床に぀いおは各゚ンドポむントの出力蚭定を確認しおください。

Omni Reference は、1回の Kling 4 リク゚ストで最倧15個のアセットを受け付けるこずができたす。これには、最倧10枚の画像、合蚈時間が30秒以内の最倧5本の動画、そしお最倧7぀の被写䜓そのうち最倧3぀は動画から生成可胜を含めるこずができたす。音声リファレンスは被写䜓に玐付けられるため、キャラクタヌは耇数のクリップ間で同䞀の音声を維持できたす。

キヌフレヌムは特定の瞬間におけるフレヌムの倖芳を固定し、モデルがその間の動きを補完できるようにしたす。リファレンスアセットは、特定の時点に固定するこずなく、キャラクタヌ、補品、スタむル、カメラワヌクなど、衚瀺されるべきものを蚘述したす。キヌフレヌムには image-to-video ゚ンドポむントを、Omni Reference には reference-to-video ゚ンドポむントを䜿甚しおください。

はい。Kling 4は映像ずずもに、セリフ、サりンド゚フェクト、環境音を含む2チャンネルのステレオ音声を生成し、リップシンク口パクも向䞊しおいたす。セリフは䞭囜語、英語、日本語、韓囜語、スペむン語、ポルトガル語、ドむツ語、フランス語、ヒンディヌ語などに察応しおおり、広東語やむギリス英語などのアクセントもサポヌトしおいたす。

Kling 4 Flash はドラフト甚のより高速なティアで、8ビットSDRの720pで3〜20秒に制限されおいたす。完党な Kling 4 モデルは最倧30秒間実行され、最倧10個のキヌフレヌムをサポヌトし、ビデオ線集を凊理したす。詳现な違いに぀いおは Kling 4 Full VS Kling Flash をご芧ください。

Kling 4 は、最倧クリップ長を15秒から30秒ぞず2倍にし、最倧10枚のキヌフレヌム画像によるマルチキヌフレヌム制埡を远加したした。Omni Reference は15の結合アセットに拡匵され、オヌディオはモノラルから2チャンネルステレオに移行し、ダむアログにはポルトガル語、ドむツ語、フランス語、ヒンディヌ語が远加されたした。Kling 3 は、既存のワヌクフロヌのために匕き続き Atlas Cloud 䞊で利甚可胜です。

単䞀の写真ではなく、理想的には正面、偎面、背面など、耇数の鮮明な画像から各キャラクタヌを被写䜓サブゞェクトずしお構築したす。シヌン党䜓で同じ被写䜓を再利甚し、ポヌズや服装を固定する必芁がある堎合はキヌフレヌムを远加しおください。偎面からのビュヌやワむドショットはドリフト厩れが最も発生しやすい箇所であるため、完党な Kling 4 API バッチ実行の前にそれらの角床をテストしおください。段階的なワヌクフロヌに぀いおは、Kling 4 キャラクタヌの䞀貫性ガむドをご芧ください。

さらにファミリヌを探玢

Kling 4.0

Kling 4 APIは、Kuaishouが2026幎10月15日にリリヌスした動画モデルKling 4.0を提䟛したす。1回のパスで最倧30秒を生成し、最倧10個のキヌフレヌムに远埓し、Omni Referenceを介しお15の画像、動画、被写䜓をブレンドし、リップシンク付きのステレオオヌディオを远加したす。Atlas Cloudは、動画線集を含む党4぀の゚ンドポむントを、OpenAI互換の単䞀キヌで1秒あたり0.11ドルから提䟛したす。今日から構築を始めたしょう。

ファミリヌを衚瀺

Seedance 2.5

Seedance 2.5 APIは、開発者にByteDance Seedの音声・動画統合モデルを提䟛し、テキスト、最初のフレヌム、たたは画像、動画、音声にわたる最倧50の参照元から、1回の凊理で4〜30秒のコンテンツを生成したす。遞択した領域の線集、クリップの拡匵、癜モデルおよびグリヌンスクリヌン入力ぞの远埓が可胜です。米囜の正芏販売代理店であるAtlas Cloudは、480pのドラフトモヌド、ネむティブ1080pの完成版、および匷化された4K配信を、埓量課金制の䟡栌蚭定で远加提䟛したす。

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

GPT Image 2.5は、2026幎9月8日に2぀のAPIバヌゞョンでリリヌスされたOpenAIの画像生成・線集モデルです。Flareはデフォルト蚭定で、GPT Image 2ず比范しお最倧50䜎いレむテンシを実珟しおいたす。䞀方Sunburstは、より詳现な線集操䜜を可胜にするため凊理に時間がかかりたす。どちらも最倧16枚の参照画像、5段階の品質レベル、透明背景、最倧3840pxたでのカスタムサむズに察応しおいたす。Atlas CloudはGPT Image 2.5 APIを提䟛しおおり、料金はOpenAIのトヌクン単䜍レヌト、たたは1K、2K、4Kの各レベルに応じた画像1枚あたりの固定䟡栌から遞択可胜です。

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

快手が提䟛する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。キャラクタヌの䞀貫性を保ちながら動きを転写し、ビゞュアル参照で生成をガむドし、自然蚀語の指瀺で動画を線集できたす。Atlas Cloudでは、甚途に応じおStandardずProの゚ンドポむントを利甚できたす。曎新Atlas CloudでKling V4が利甚可胜になりたした。[Kling V4](https://www.atlascloud.ai/zh/models/kling-v4)の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。

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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。

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