ltx-2.3-quality/image-to-video

画像から動画

Ltx 2.3 Quality Image-to-Video API

ltx-2.3-quality/image-to-video

Image-to-video

Generate high-quality video with audio from images using LTX-2.3

入力

プロンプト *

Image url *

ファイルをドラッグ＆ドロップするか、クリックしてアップロード

MAX:1

Num frames

解像度

オーディオ生成

シード

出力

待機中

生成された動画がここに表示されます

設定を構成して「実行」をクリックして開始

各実行には$0.002かかります。$10で約5000回実行できます。

次にできること：

Seedance 2.0 Kling v3 Vidu Wan2.7

パラメータ

コード例
import requests
import time

# Step 1: Start video generation
generate_url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "ltx-2.3-quality/image-to-video",  # Required. model name
    "prompt": "A beautiful sunset over the ocean with gentle waves",  # Required. Text description of the desired video motion and style
    "image_url": "example_value",  # Required. URL of the input image to animate
    "num_frames": 121,  # Number of frames to generate. (min: 25, max: 257)
    "resolution": "landscape_16_9",  # Output video resolution preset. options: square_hd | square | portrait_3_4 | portrait_9_16 | landscape_4_3 | landscape_16_9
    "generate_audio": False,  # Whether to generate accompanying audio for the video
    "seed": 0,  # Random seed for reproducibility. (min: 0)
}

generate_response = requests.post(generate_url, headers=headers, json=data)
generate_result = generate_response.json()
prediction_id = generate_result["data"]["id"]

# Step 2: Poll for result
poll_url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"

def check_status():
    while True:
        response = requests.get(poll_url, headers={"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"})
        result = response.json()

        if result["data"]["status"] in ["completed", "succeeded"]:
            print("Generated video:", result["data"]["outputs"][0])
            return result["data"]["outputs"][0]
        elif result["data"]["status"] == "failed":
            raise Exception(result["data"]["error"] or "Generation failed")
        else:
            # Still processing, wait 2 seconds
            time.sleep(2)

video_url = check_status()

インストール

お使いの言語に必要なパッケージをインストールしてください。

pip install requests

認証

すべての API リクエストには API キーによる認証が必要です。API キーは Atlas Cloud ダッシュボードから取得できます。

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

HTTP ヘッダー

import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

API キーを安全に保管してください

API キーをクライアントサイドのコードや公開リポジトリに公開しないでください。代わりに環境変数またはバックエンドプロキシを使用してください。

リクエストを送信

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "your-model",
    "prompt": "A beautiful landscape"
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

リクエストを送信

非同期生成リクエストを送信します。API は予測 ID を返し、それを使用してステータスの確認や結果の取得ができます。

POST/api/v1/model/generateVideo

リクエストボディ

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}

data = {
    "model": "ltx-2.3-quality/image-to-video",
    "prompt": "A beautiful sunset over the ocean with gentle waves"
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()

print(f"Prediction ID: {result['data']['id']}")
print(f"Status: {result['data']['status']}")

レスポンス

{
  "code": 200,
  "data": {
    "id": "pred_abc123",
    "status": "processing",
    "model": "model-name",
    "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
  }
}

ステータスを確認

予測エンドポイントをポーリングして、リクエストの現在のステータスを確認します。

GET/api/v1/model/prediction/{prediction_id}

ポーリング例

import requests
import time

prediction_id = "pred_abc123"
url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }

while True:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    result = response.json()
    status = result["data"]["status"]
    print(f"Status: {status}")

    if status in ["completed", "succeeded"]:
        output_url = result["data"]["outputs"][0]
        print(f"Output URL: {output_url}")
        break
    elif status == "failed":
        print(f"Error: {result['data'].get('error', 'Unknown')}")
        break

    time.sleep(3)

ステータス値

processingリクエストはまだ処理中です。

completed生成が完了しました。出力が利用可能です。

succeeded生成が成功しました。出力が利用可能です。

failed生成に失敗しました。エラーフィールドを確認してください。

完了レスポンス

{
  "data": {
    "id": "pred_abc123",
    "status": "completed",
    "outputs": [
      "https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.mp4"
    ],
    "metrics": {
      "predict_time": 45.2
    },
    "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
    "completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
  }
}

ファイルをアップロード

Atlas Cloud ストレージにファイルをアップロードし、API リクエストで使用できる URL を取得します。multipart/form-data を使用してアップロードします。

POST/api/v1/model/uploadMedia

アップロード例

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/uploadMedia"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }

with open("image.png", "rb") as f:
    files = {"file": ("image.png", f, "image/png")}
    response = requests.post(url, headers=headers, files=files)

result = response.json()
download_url = result["data"]["download_url"]
print(f"File URL: {download_url}")

レスポンス

{
  "data": {
    "download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
    "file_name": "image.png",
    "content_type": "image/png",
    "size": 1024000
  }
}

入力 Schema

以下のパラメータがリクエストボディで使用できます。

合計: 7必須: 3任意: 4

modelstringrequired

model name

Default: "ltx-2.3-quality/image-to-video"

promptstringrequired

Text description of the desired video motion and style. Maximum 2,000 characters.

image_urlstringrequired

URL of the input image to animate. Supported formats: jpg, jpeg, png, webp, gif, avif.

Format: uri

num_framesinteger

Number of frames to generate. Must be a multiple of 8 plus 1 (e.g. 25, 41, 81, 121, 161, 201, 241, 257).

Default: 121Min: 25Max: 257

resolutionstring

Output video resolution preset.

Default: "landscape_16_9"

square_hdsquareportrait_3_4portrait_9_16landscape_4_3landscape_16_9

generate_audioboolean

Whether to generate accompanying audio for the video.

Default: false

seedinteger

Random seed for reproducibility. Use the same seed and prompt to reproduce results.

Min: 0

リクエストボディの例

{
  "model": "ltx-2.3-quality/image-to-video",
  "prompt": "A beautiful landscape",
  "image_url": "example_image_url",
  "num_frames": 121,
  "resolution": "landscape_16_9",
  "generate_audio": false
}

出力 Schema

API は生成された出力 URL を含む予測レスポンスを返します。

modelstring

model name

Default: "ltx-2.3-quality/image-to-video"

created_atstring

ISO timestamp of when the request was created (e.g., "2023-04-01T12:34:56.789Z").

idstring

Unique identifier for the prediction.

outputsarray

Array of URLs to the generated videos. Null when status is not completed.

statusstring

Status of the task: created, processing, completed, or failed.

レスポンス例

{
  "id": "pred_abc123",
  "status": "completed",
  "model": "model-name",
  "outputs": [
    "https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.mp4"
  ],
  "metrics": {
    "predict_time": 45.2
  },
  "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
  "completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
}

Atlas Cloud Skills

Atlas Cloud Skills は 400 以上の AI モデルを AI コーディングアシスタントに直接統合します。ワンコマンドでインストールし、自然言語で画像・動画生成や LLM との対話が可能です。

対応クライアント

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ 対応クライアント

インストール

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

API キーの設定

Atlas Cloud ダッシュボードから API キーを取得し、環境変数として設定してください。

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

機能

インストール後、AI アシスタントで自然言語を使用してすべての Atlas Cloud モデルにアクセスできます。

画像生成Nano Banana 2、Z-Image などのモデルで画像を生成します。

動画作成Kling、Vidu、Veo などでテキストや画像から動画を作成します。

LLM チャットQwen、DeepSeek などの大規模言語モデルと対話します。

メディアアップロード画像編集や画像から動画へのワークフロー用にローカルファイルをアップロードします。

詳細を見る

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server は Model Context Protocol を通じて IDE と 400 以上の AI モデルを接続します。MCP 対応のあらゆるクライアントで動作します。

対応クライアント

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ 対応クライアント

インストール

npx -y atlascloud-mcp

設定

以下の設定を IDE の MCP 設定ファイルに追加してください。

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "atlascloud-mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

利用可能なツール

atlas_generate_imageテキストプロンプトから画像を生成します。

atlas_generate_videoテキストや画像から動画を作成します。

atlas_chat大規模言語モデルと対話します。

atlas_list_models400 以上の利用可能な AI モデルを閲覧します。

atlas_quick_generate最適なモデルを自動選択し、ワンステップでコンテンツを作成。

atlas_upload_mediaAPI ワークフロー用にローカルファイルをアップロードします。

詳細を見る

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

APIスキーマ

{
  "info": {
    "description": "The AtlasCloud API.",
    "title": "AtlasCloud API",
    "version": "1.0.0"
  },
  "paths": {
    "/api/v1/model/generateImage": {
      "post": {
        "responses": {
          "200": {
            "content": {
              "application/json": {
                "schema": {
                  "$ref": "#/components/schemas/PredictionResponse"
                }
              }
            },
            "description": "The request status."
          }
        },
        "requestBody": {
          "required": true,
          "content": {
            "application/json": {
              "schema": {
                "$ref": "#/components/schemas/Input"
              }
            }
          }
        }
      },
      "x-api-name": "model_run"
    },
    "/api/v1/model/prediction/{request_id}": {
      "get": {
        "responses": {
          "200": {
            "content": {
              "application/json": {
                "schema": {
                  "$ref": "#/components/schemas/PredictionResponse"
                }
              }
            },
            "description": "Result of the request."
          }
        },
        "parameters": [
          {
            "in": "path",
            "name": "request_id",
            "schema": {
              "type": "string",
              "description": "Request ID"
            },
            "required": true
          }
        ]
      },
      "x-api-name": "model_result"
    }
  },
  "openapi": "3.0.0",
  "servers": [
    {
      "url": "https://api.atlascloud.ai"
    }
  ],
  "components": {
    "schemas": {
      "Input": {
        "properties": {
          "model": {
            "type": "string",
            "description": "model name",
            "default": "ltx-2.3-quality/image-to-video"
          },
          "prompt": {
            "description": "Text description of the desired video motion and style. Maximum 2,000 characters.",
            "type": "string",
            "minLength": 1,
            "maxLength": 2000
          },
          "image_url": {
            "description": "URL of the input image to animate. Supported formats: jpg, jpeg, png, webp, gif, avif.",
            "type": "string",
            "format": "uri",
            "x-ui-component": "file-upload",
            "x-accepted-formats": [
              "jpg",
              "jpeg",
              "png",
              "webp",
              "gif",
              "avif"
            ]
          },
          "num_frames": {
            "description": "Number of frames to generate. Must be a multiple of 8 plus 1 (e.g. 25, 41, 81, 121, 161, 201, 241, 257).",
            "type": "integer",
            "default": 121,
            "minimum": 25,
            "maximum": 257,
            "x-ui-component": "slider"
          },
          "resolution": {
            "description": "Output video resolution preset.",
            "type": "string",
            "default": "landscape_16_9",
            "enum": [
              "square_hd",
              "square",
              "portrait_3_4",
              "portrait_9_16",
              "landscape_4_3",
              "landscape_16_9"
            ],
            "x-ui-component": "select",
            "x-enum-labels": {
              "square_hd": "Square HD (1024×1024)",
              "square": "Square (512×512)",
              "portrait_3_4": "Portrait 3:4",
              "portrait_9_16": "Portrait 9:16",
              "landscape_4_3": "Landscape 4:3",
              "landscape_16_9": "Landscape 16:9"
            },
            "x-enum-mapping": {
              "portrait_3_4": "portrait_4_3"
            }
          },
          "generate_audio": {
            "description": "Whether to generate accompanying audio for the video.",
            "type": "boolean",
            "default": false,
            "x-ui-component": "switch"
          },
          "seed": {
            "description": "Random seed for reproducibility. Use the same seed and prompt to reproduce results.",
            "type": "integer",
            "minimum": 0
          }
        },
        "required": [
          "model",
          "prompt",
          "image_url"
        ],
        "type": "object",
        "x-order-properties": [
          "model",
          "prompt",
          "image_url",
          "num_frames",
          "resolution",
          "generate_audio",
          "seed"
        ]
      },
      "PredictionResponse": {
        "properties": {
          "model": {
            "type": "string",
            "description": "model name",
            "default": "ltx-2.3-quality/image-to-video"
          },
          "created_at": {
            "description": "ISO timestamp of when the request was created (e.g., \"2023-04-01T12:34:56.789Z\").",
            "format": "date-time",
            "type": "string"
          },
          "id": {
            "description": "Unique identifier for the prediction.",
            "type": "string"
          },
          "outputs": {
            "description": "Array of URLs to the generated videos. Null when status is not completed.",
            "items": {
              "type": "string"
            },
            "nullable": true,
            "type": "array"
          },
          "status": {
            "description": "Status of the task: created, processing, completed, or failed.",
            "type": "string"
          },
          "urls": {
            "description": "Object containing related API endpoints.",
            "type": "object"
          }
        },
        "type": "object"
      }
    },
    "securitySchemes": {
      "apiKeyAuth": {
        "in": "header",
        "name": "Authorization",
        "type": "apiKey"
      }
    }
  }
}

LLMフレンドリーなプロンプトテンプレート

# ltx-2.3-quality/image-to-video

> Generate high-quality video with audio from images using LTX-2.3


## Overview

- **Submit endpoint (POST)**: `https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo` — start an async generation; returns a `prediction_id`
- **Poll endpoint (GET)**: `https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}` — poll this until the prediction finishes
- **Model ID**: `ltx-2.3-quality/image-to-video`


## API Information

This model can be used via our HTTP API or more conveniently via our client libraries.
See the input and output schema below, as well as the usage examples.


### Input Schema

The API accepts the following input parameters:

- **`model`** (`string`, _required_):
  model name
  - Default: `"ltx-2.3-quality/image-to-video"`

- **`prompt`** (`string`, _required_):
  Text description of the desired video motion and style. Maximum 2,000 characters.

- **`image_url`** (`string`, _required_):
  URL of the input image to animate. Supported formats: jpg, jpeg, png, webp, gif, avif.

- **`num_frames`** (`integer`, _optional_):
  Number of frames to generate. Must be a multiple of 8 plus 1 (e.g. 25, 41, 81, 121, 161, 201, 241, 257).
  - Default: `121`
  - Min: 25
  - Max: 257

- **`resolution`** (`string`, _optional_):
  Output video resolution preset.
  - Default: `"landscape_16_9"`
  - Options: "square_hd", "square", "portrait_3_4", "portrait_9_16", "landscape_4_3", "landscape_16_9"

- **`generate_audio`** (`boolean`, _optional_):
  Whether to generate accompanying audio for the video.
  - Default: `false`

- **`seed`** (`integer`, _optional_):
  Random seed for reproducibility. Use the same seed and prompt to reproduce results.
  - Min: 0



**Required Parameters Example**:

```json
{
  "model": "ltx-2.3-quality/image-to-video",
  "prompt": "",
  "image_url": ""
}
```


**Full Example**:

```json
{
  "model": "ltx-2.3-quality/image-to-video",
  "prompt": "",
  "image_url": "",
  "num_frames": 121,
  "resolution": "landscape_16_9",
  "generate_audio": false,
  "seed": 0
}
```


### Output Schema

The API returns the following output format:


- **`model`** (`string`, _optional_):
  model name
  - Default: `"ltx-2.3-quality/image-to-video"`

- **`created_at`** (`string`, _optional_):
  ISO timestamp of when the request was created (e.g., "2023-04-01T12:34:56.789Z").

- **`id`** (`string`, _optional_):
  Unique identifier for the prediction.

- **`outputs`** (`array[string]`, _optional_):
  Array of URLs to the generated videos. Null when status is not completed.

- **`status`** (`string`, _optional_):
  Status of the task: created, processing, completed, or failed.

- **`urls`** (`object`, _optional_):
  Object containing related API endpoints.



**Example Response**:

```json
{
  "model": "ltx-2.3-quality/image-to-video",
  "created_at": "",
  "id": "",
  "outputs": [
    ""
  ],
  "status": "",
  "urls": {}
}
```


## Usage Examples

### cURL

```bash
# Step 1: Start generation (async)
curl -X POST "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo" \
  -H "Authorization: Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "ltx-2.3-quality/image-to-video",
  "prompt": "",
  "image_url": "",
  "num_frames": 121,
  "resolution": "landscape_16_9",
  "generate_audio": false,
  "seed": 0
}'

# Response will contain: {"code": 200, "data": {"id": "prediction_id", "status": "processing"}}

# Step 2: Poll for result (replace {prediction_id} with the id returned above)
curl -X GET "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}" \
  -H "Authorization: Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"

# Keep polling until status is "completed", "succeeded" or "failed"
# When completed, outputs will contain the generated content URL(s)
```

## Additional Resources

### Documentation

- [Model Playground](https://www.atlascloud.ai/models/ltx-2.3-quality/image-to-video)

A spaceship slowly descended to sea level.

読み込み中...

LTX 2.3 Quality Image-to-Video

LTX 2.3 Quality Image-to-Video animates a static image into a high-quality video guided by a text prompt. It produces fluid, temporally consistent motion while preserving the visual style, colors, and composition of the source image.

🌟 Key Features

🖼 Image-Driven Animation

Breathe life into any static image — photos, illustrations, or AI-generated artwork — with prompt-guided motion and cinematic quality.

🔊 Optional Audio Generation

Optionally generate synchronized audio alongside the video in a single request.

📐 Multiple Resolution Presets

Six aspect ratio presets to match any layout requirement.

🔁 Reproducible Results

Pin a seed value to reproduce or iterate on a specific generation.

⚙️ Parameters

Parameter	Required	Description
`prompt`	✅	Text description of the desired motion and style. Maximum 2,000 characters.
`image_url`	✅	URL of the input image to animate. Supported: jpg, jpeg, png, webp, gif, avif.
`num_frames`	❌	Number of frames to generate (default: `121`). Must be a multiple of 8 plus 1.
`resolution`	❌	Output video resolution preset (default: `landscape_16_9`). See options below.
`generate_audio`	❌	Whether to generate accompanying audio (default: `false`).
`seed`	❌	Random seed for reproducibility. Omit for random results.

Resolution Options

Value	Description
`square_hd`	Square HD (1024×1024)
`square`	Square (512×512)
`portrait_3_4`	Portrait 3:4
`portrait_9_16`	Portrait 9:16
`landscape_4_3`	Landscape 4:3
`landscape_16_9`	Landscape 16:9

Frame Count Guide

`num_frames`	Approximate Duration (24fps)
25	~1 second
81	~3.4 seconds
121	~5 seconds
161	~6.7 seconds
257	~10.7 seconds

💲 Pricing

Billed at $0.0024075 per megapixel of generated video data (width × height × num_frames), rounded upward.

Example: landscape_16_9 (1280×720) at 121 frames ≈ 112 MP ≈ $0.27

💡 Prompt Tips

The flowers sway gently in the breeze, petals catching the sunlight, soft bokeh background slowly shifting.

Focus the prompt on motion: "camera slowly zooms in", "gentle wind moves the trees", "waves lap at the shore".
Keep the prompt consistent with the image content — contradictory prompts produce unstable motion.
Use short, specific motion descriptions for best results; long narrative prompts can reduce temporal coherence.
Fix seed when tweaking prompt wording to isolate motion changes.

🎯 Use Cases

Product Animation — Animate product photos for e-commerce with subtle, professional motion.
Portrait & Character Animation — Add lifelike motion to portraits, illustrations, or avatars.
Landscape & Nature — Bring scenic photos to life with realistic environmental motion.
Art & Illustration — Animate concept art, paintings, and graphic design assets.
Social Media Content — Transform static posts into engaging short video clips.

📝 Notes

Both prompt and image_url are required.
num_frames must satisfy: (num_frames - 1) % 8 == 0 (e.g. 25, 33, 41, 81, 121, 161, 257).
Task status values: created, processing, completed, failed.
Generated video URLs are returned in outputs once status is completed.

Ltx 2.3 Quality Image-to-Video API

入力

出力

パラメータ

コード例

インストール

認証

HTTP ヘッダー

リクエストを送信

リクエストを送信

リクエストボディ

レスポンス

ステータスを確認

ポーリング例

ステータス値

完了レスポンス

ファイルをアップロード

アップロード例

レスポンス

入力 Schema

リクエストボディの例

出力 Schema

レスポンス例

Atlas Cloud Skills

対応クライアント

インストール

API キーの設定

機能

MCP Server

対応クライアント

インストール

設定

利用可能なツール

APIスキーマ

LLMフレンドリーなプロンプトテンプレート

LTX 2.3 Quality Image-to-Video

🌟 Key Features

🖼 Image-Driven Animation

🔊 Optional Audio Generation

📐 Multiple Resolution Presets

🔁 Reproducible Results

⚙️ Parameters

Resolution Options

Frame Count Guide

💲 Pricing

💡 Prompt Tips

🎯 Use Cases

📝 Notes

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リクエストを送信

リクエストを送信

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