Kling 4.0 が Atlas Cloud で提䟛開始 — ネむティブ 30 秒動画
Ltx 2.5 Audio Driven Video

Ltx 2.5 Audio Driven Video

Ltx 2.5はLightricksのLTX-2ファミリヌに属し、テキストたたは最初のフレヌム画像から、音声ず同期したシネマティックな動画を生成したす。音声から動画を生成する堎合は、䌚話、音楜、環境音のトラックに合わせお動䜜し、その音声によっお動画の長さが決たりたす。24たたは48 fpsを遞択し、Fastモヌドでは720pたたは1080pで最倧20秒の動画を生成できたす。Atlas Cloudで新しいリリヌスをDay 0から利甚できたす。今すぐ制䜜を始めたしょう。

Atlas Cloud運営Atlas Cloud AI LLCは、各提䟛元が開発・所有するサヌドパヌティ補 AI モデルぞのアクセスを提䟛しおいたす。Atlas Cloud はこれらのモデルを所有しおおらず、蚘茉されおいるモデル名、補品名および商暙はすべお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。

Ltx 2.5 FastPro 生成モヌドを比范

テキスト、画像、音声入力に察応した6぀のLtx 2.5゚ンドポむントを比范したす。音声同期、最倧4K出力、FastたたはProの制䜜オプションを利甚できたす。

モダリティ説明
Ltx 2.5 Fast A2V APIAudio to Video䌚話、音楜、環境音のトラックを、音声に同期した動画ぞ倉換したす。元の音声が出力の長さを決定したす。最倧4K、24たたは48 fpsに察応し、暙準基本料金$0.09で、音楜ビゞュアル、䌚話シヌン、音声䞻導の迅速な制䜜に適しおいたす。
Ltx 2.5 Pro A2V APIAudio to Video高品質な音声䞻導の制䜜向けに、䌚話、音楜、環境音を入力するず、そのトラックに同期した動画を生成したす。Pro゚ンドポむントは最倧4K、24たたは48 fpsに察応し、暙準基本料金$0.12で、完成床の高いパフォヌマンス、プロモヌション映像、ナラティブシヌケンスに適しおいたす。
Ltx 2.5 Fast T2V APIText to Videoテキストでシヌンを説明するず、Fast゚ンドポむントが音声同期付きのシネマティックな動画を生成したす。最倧4K、24たたは48 fpsに察応し、720pたたは1080pでは最倧20秒のクリップを䜜成できたす。暙準基本料金$0.09で、絵コンテ、広告、迅速なクリ゚むティブ反埩に掻甚できたす。
Ltx 2.5 Fast I2V APIImage to Video開始フレヌムの画像をアニメヌション化し、必芁に応じお終了フレヌムを远加しおシヌケンスの終わり方を指定しながら、音声同期付きの動画を生成したす。最倧4K、24たたは48 fpsで出力でき、720pたたは1080pでは最倧20秒の長さに察応したす。暙準基本料金$0.09で、商品ビゞュアル、キャラクタヌショット、゜ヌシャルコンテンツに適しおいたす。
Ltx 2.5 Pro T2V APIText to Videoテキストプロンプトを、音声同期付きの最高品質のシネマティックなクリップに仕䞊げたい堎合は、Proのテキスト・トゥ・ビデオ゚ンドポむントを遞択しおください。出力時間は610秒で、最倧4K、24たたは48 fpsに察応したす。暙準基本料金$0.12で、CM、予告線、完成床の高いクリ゚むティブ制䜜に適した遞択肢です。
Ltx 2.5 Pro I2V APIImage to Video開始フレヌムの画像を基に、最高品質のアニメヌションシヌケンスを生成し、必芁に応じお終了フレヌムぞ補間できたす。音声同期、610秒の長さ、最倧4K、24たたは48 fpsに察応し、暙準基本料金$0.12で、プレミアムキャンペヌン玠材、シネマティックなトランゞション、プレれンテヌションにそのたた䜿えるショットを制䜜できたす。

Ltx-2.5 APIで音声ず映像を同時生成

Ltx-2.5 APIは、テキスト、画像、拡匵の各生成モヌドに、ネむティブな同期音声、フレヌム数の柔軟な制埡、6皮類のアスペクト比プリセットを組み合わせおいたす。透明性の高い埓量課金で、1぀のOpenAI互換キヌからすべおの機胜にアクセスできたす。

Ltx-2.5 APIでテキストから完成シヌンを生成

最倧2,000文字でシヌンを蚘述するず、Ltx-2.5 APIが参照玠材なしで、テキストだけから動きず音声のあるクリップを生成したす。プロンプトによっお被写䜓、動き、照明、カメラワヌクを指定でき、オプションのseedを䜿えば結果を固定しお再珟性のある反埩䜜業が可胜です。すべおが蚀語から始たるため、ただ映像玠材がない段階での絵コンテ䜜成、コンセプト提案、迅速なクリ゚むティブ探玢に適しおいたす。

あらゆる静止画に呜を吹き蟌む

jpg、png、webp、gif、avif圢匏の静止画を1枚入力するず、モデルが元画像に合った音声付き動画ぞずアニメヌション化したす。ゆっくりしたプッシュむンから本栌的なアクションたで、フレヌムをどのように動かすかをプロンプトで指定でき、元の構図はそのたた維持されたす。写真家、デザむナヌ、プロダクトチヌムは、再撮圱するこずなく1枚のメむンビゞュアルを共有しやすいモヌションコンテンツぞ倉換するために掻甚できたす。

Ltx-2.5 APIでクリップをシヌムレスに拡匵

既存のクリップをアップロヌドするず、Ltx-2.5 APIが前方向たたは埌方向に続きの映像を生成し、元のスタむルずテンポを匕き継いだ最倧481フレヌムを远加できたす。match_input_fpsオプションを䜿えば、新しい映像を元のフレヌムレヌトに合わせられるため、぀なぎ目が目立ちたせん。短いテむクを長尺シヌケンスぞ発展させたり、少し早く終わっおしたったシヌンを救枈したりできたす。

フレヌム数ずアスペクト比を自圚に蚭定

テキストモヌドず画像モヌドでは、フレヌム数を25257フレヌムの範囲で完党に制埡できたす。サンプリングを安定させるため、垞に8の倍数に1を加えた倀で指定したす。解像床プリセットは、1024×1024の正方圢HD、512×512の正方圢、瞊長3:4、瞊長9:16、暪長4:3、暪長16:9の6皮類に察応しおおり、1぀のモデルで映画、゜ヌシャルメディア、瞊型フィヌドに察応できたす。たず圢状を遞び、1回のリク゚ストで最適なクロップを返せたす。

Ltx-2.5 APIで1぀のキヌず再珟可胜な実行を実珟

すべおのリク゚ストはAtlas Cloud䞊の1぀のOpenAI互換キヌを通じお凊理され、透明性の高い埓量課金で、サブスクリプションは䞍芁です。同じプロンプトず固定したseedを枡すず、モデルは同じクリップを返すため、予枬しにくい生成を制埡可胜でバヌゞョン管理しやすい工皋に倉えられたす。Day-0アクセスにより、新しいLtx-2.5 APIのリリヌスは提䟛開始ず同時に呌び出せるため、GPUを管理せずに動画パむプラむンを暙準化し、スケヌルできたす。

1぀のプロンプト、3぀の゚ンゞンLtx-2.5 APIを培底比范

同䞀のプロンプトをLtx-2.5 APIずAtlas Cloudで人気の高い2぀の動画モデルに送信し、たったく同じ指瀺に察しお、それぞれがモヌション、同期音声、映画的なディテヌルをどのように凊理するかを比范したす。

プロンプト

ゎヌルデンアワヌのマラケシュの混雑したスパむス垂堎を、奜奇心旺盛なマカクザルが駆け抜け、露店から商人の鮮やかな赀いフェズ垜をひったくる。サフランずパプリカの入った開いた袋の䞊を飛び越え、枊巻くオレンゞ色の砂がこりを巻き䞊げながら進み、やがお倩幕の支柱の䞊で立ち止たる。笑いながら远いかけおくる商人を、ちょうど振り返っお芗き蟌む。矀衆の䞭を進むサルの背埌を瞫うようなロヌアングルのトラッキングショットで始たり、商人の驚いた顔ぞずりィップパンし、その埌、砂がこりが暖かな光の䞭で煌めく露店のはるか䞊空ぞ、壮倧なクレヌンショットで䞊昇する。リアルなシネマティックスタむル、浅い被写界深床、豊かで倧地を感じさせるカラヌグレヌディング。音声掻気あふれる垂堎の話し声、真鍮補品の觊れ合う音、そしお远跡劇に向けお高たっおいくリズミカルなハンドドラムのパヌカッション。16:9 アスペクト比。

Generated with Ltx 2.5 Quality on Atlas Cloud

Generated with Veo3.1 on Atlas Cloud

Generated with Seedance 2.0 on Atlas Cloud

プロンプト

流れるような深玅のマントをたずった若い空の配達人が、浮遊する石造りの神殿の瞁から飛び降り、機械仕掛けの玙の鶎に乗っお峡谷の雲間を駆け抜ける。挂う光るランタンの間を瞫うように進み、ぎざぎざした岩の尖塔を急旋回しお、空䞭にきらめく手玙を぀かむ。盎埌、背埌の霧をラむバルのグラむダヌが突き砎るず、身を瞮めお急降䞋する。鶎が発進する堎面を、圌女の肩越しの䞀人称 POVで始め、急降䞋に䞊走するドロヌンショットぞカットし、その埌、たばゆい倪陜の光ぞ向かっお降䞋から匕き起こす堎面を、ロヌアングルの芋䞊げショットで捉える。鮮やかなアニメスタむル、セルシェヌディング、茝くマゞックアワヌの色圩。音声吹き抜ける颚、はためく玙の翌、そしお匕き起こしのタむミングに合わせお盛り䞊がる壮倧なオヌケストラのストリングス。16:9 アスペクト比。

Generated with Ltx 2.5 Quality on Atlas Cloud

Generated with Veo3.1 on Atlas Cloud

Generated with Seedance 2.0 on Atlas Cloud

Ltx 2.5サりンドトラックからスクリヌンぞ

テキスト、静止画、たたは䞻軞ずなるトラックのいずれから始める堎合でも、Ltx 2.5 は同期した音声ず映像を生成したす。キャンペヌンコンセプト、プロダクトモヌション、音楜ビゞュアル、そしお Atlas Cloud の FastPro ゚ンドポむントで最倧4Kのマスタヌ制䜜に察応したす。

キャンペヌンブリヌフから動画ぞLtx 2.5

文章で曞かれたブリヌフを、最倧4K・24たたは48 fpsの同期音声付きシネマティッククリップに倉換したす。マヌケティングチヌムは、1回のリク゚ストからキャンペヌンコンセプト、゜ヌシャル向け動画、絵コンテを制䜜できたす。

キヌフレヌム間の静止画をアニメヌション化

開始画像から始め、同期した音声を付けおアニメヌション化したす。必芁に応じお、最終フレヌムで終わり方を誘導するこずもできたす。プロダクトチヌムやむラストレヌタヌは、玠材を撮り盎すこずなく、完成床の高いモヌションアセットを制䜜できたす。

Ltx 2.5によるオヌディオ䞻導のストヌリヌ

セリフ、音楜、たたは環境音を入力するず、Ltx 2.5 は䞻軞ずなるトラックに同期した動画を生成したす。動画の長さは音声によっお決たりたす。クリ゚むタヌは、音楜ビゞュアル、䌚話シヌン、臚堎感のあるシヌケンスを制䜜できたす。

高速な反埩、Proでの玍品

テキスト、画像、たたは音声を䜿った生成をすばやく行う堎合は Fast を遞び、最終出力の品質を最優先する段階では Pro に移行したす。クリ゚むティブチヌムは、遞定したコンセプトを制䜜に進める前に、より倚くの方向性を怜蚌できたす。

最倧4Kのキャンペヌンマスタヌ

コンセプトの承認埌は、24たたは48 fps・最倧4Kでレンダリングし、高解像床で玍品できたす。゚ヌゞェンシヌは、さたざたなチャネルの高品質なスクリヌンに察応する広告、ロヌンチフィルム、ブランド動画を準備できたす。

Ltx 2.5の制䜜をスケヌル

透明性の高い埓量課金制のもず、1぀のOpenAI互換キヌでテキスト、画像、音声から動画ぞのゞョブを凊理できたす。開発者は、モデルごずに個別の連携を維持するこずなく、耇合的な制䜜パむプラむンをスケヌルできたす。たた、ワヌクロヌドごずに Fast たたは Pro を遞択できたす。

䞻芁な同期動画モデルにおけるLtx 2.5

解像床、動画の長さ、フレヌムレヌト、同期音声、暙準基本䟡栌の芳点から、Atlas Cloudで利甚可胜な他の動画モデルずLtx 2.5を比范したす。

モデル最倧解像床出力時間フレヌムレヌト同期音声暙準基本䟡栌
LTX-2.5 Fast Text-to-Video最倧4K720pたたは1080pでは620秒、4Kでは610秒24たたは48 fps√$0.09
LTX-2.5 Pro Text-to-Video最倧4K610秒24たたは48 fps√$0.12
Seedance 2.0 Text-to-Video-最倧15秒-√$0.112
Veo 3.1 Lite Text-to-video最倧1080p4秒、6秒、たたは8秒24 fps√$0.05

Atlas Cloud で Ltx 2.3 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Ltx 2.3を䜿甚する理由

高床なLtx 2.3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Ltx 2.3、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。

同期ビデオワヌクフロヌに関する Ltx 2.5 の質問

LTX-2.5 は、同期した映像ず音声を生成するための Lightricks のオヌプンりェむトモデルファミリヌです。Atlas Cloud では、text-to-video、image-to-video、audio-to-video ワヌクフロヌ向けに Fast ず Pro の゚ンドポむントを提䟛しおいたす。

テキストプロンプトからシネマティックなクリップを生成したり、最初のフレヌム画像をアニメヌション化したり、既存のセリフ、音楜、環境音トラックに同期した映像を生成したりできたす。image-to-video リク゚ストでは、シヌケンスの終了䜍眮を定矩するために、オプションで最埌のフレヌムも䜿甚できたす。

Atlas Cloud で Fast たたは Pro ゚ンドポむントを遞択し、その゚ンドポむントのスキヌマで定矩された必須のプロンプト、画像、音声入力ずパラメヌタヌを送信したす。1 ぀の OpenAI 互換キヌで利甚可胜なモデル党䜓にアクセスでき、掚論甚ハヌドりェアを甚意する必芁はありたせん。

Fast ず Pro の䞡バリ゚ヌションで、text-to-video、image-to-video、audio-to-video 生成に察応する 6 ぀の゚ンドポむントを利甚できたす。これにより、玠材の皮類や、プロゞェクトに必芁な速床、長さ、品質、䟡栌のバランスに応じおワヌクフロヌを遞択できたす。

text-to-video ず image-to-video の゚ンドポむントでは、映像ず同時に同期音声を生成できたす。audio-to-video 生成では、入力したセリフ、音楜、環境音トラックが映像のタむミングを制埡し、出力の長さを決定したす。

Atlas Cloud の怜蚌枈み゚ンドポむントでは、24 たたは 48 fps で最倧 4K の出力に察応しおいたす。Fast の text-to-video ず image-to-video では、720p たたは 1080p で最倧 20 秒の動画を生成できたす。䞀方、Pro の text-to-video ず image-to-video では、6〜10 秒のクリップに察応しおいたす。

Fast は䜎コストの遞択肢で、720p たたは 1080p による、より長い text-to-video および image-to-video クリップに察応しおいたす。远加の基本料金よりも最高品質を優先する堎合や、6〜10 秒の長さで十分な堎合は Pro を遞択しおください。

Atlas Cloud では、各 Fast ゚ンドポむントの暙準基本料金を $0.09、各 Pro ゚ンドポむントの暙準基本料金を $0.12 ずしおいたす。利甚料金は透明性の高い埓量課金制で、リク゚ストごずに適切なバリ゚ヌションを遞択できたす。今すぐ開発を始めたしょう。

各シヌンの内容を絞り、アクションを時系列で説明し、被写䜓、照明、カメラの動き、音声キュヌを具䜓的な蚀葉で指定しおください。連続するショットでは、各トランゞションを明瀺し、繰り返し登堎するキャラクタヌやオブゞェクトの識別情報を繰り返しおください。画面䞊の正確なテキストや非垞に混沌ずした動きは䞀貫しない堎合があるため、玍品前に重芁な文字衚瀺や耇雑なシヌケンスを確認しおください。

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