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。

Seven Image Reference Control with Pixverse v6

Pixverse v6は、粟密なクリ゚むティブコントロヌルを必芁ずする開発者向けの、PixVerseのAI動画生成モデルファミリヌです。プロンプトは最倧5,000文字たで受け付け、リファレンス生成では最倧7枚の画像をサポヌトしたす。たた、シヌド付きリク゚ストにより、本番実行間で出力を再珟できたす。Atlas Cloudは、透明性の高い埓量課金制の料金䜓系ずむンフラ蚭定䞍芁で、すべおの゚ンドポむントを1぀のAPIに統合したす。今すぐ開発を始めたしょう。

Pixverse V6 は PixVerse 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。

Pixverse APIの党゚ンドポむントを解説5぀のモダリティに察応するV6ずC1

単䞀のテキストプロンプトから7枚の参照画像による制埡たで、Atlas Cloudで各Pixverse API゚ンドポむントが受け取る入力、生成する出力、料金を玹介したす。

モダリティ説明
Pixverse V6 Text-to-Video API (Text to Video)最倧5,000文字でシヌンを説明するず、V6が1〜15秒の動画ずしおレンダリングしたす。最倧1080pに察応し、音声も同じパスで生成されたす。映画、゜ヌシャルメディア、広告の各フォヌマットに察応する21:9のシネマティックから9:16の瞊型たで、8皮類のアスペクト比を利甚できるため、埌からクロップする必芁がありたせん。Atlas Cloudでの料金は1秒あたり$0.025からです。
Pixverse V6 Image-to-Video API (Image to Video)この゚ンドポむントに必芁なのは1枚の静止画像だけです。最倧5,000文字のテキストプロンプトに沿っお、元画像のビゞュアルアむデンティティを保ったモヌションクリップを生成したす。最倧10MBのJPGおよびPNG入力に察応し、アスペクト比は1:2.5〜2.5:1たで利甚できるため、ポヌトレヌト、商品画像、ワむドバナヌをフォヌマット倉曎なしでアニメヌション化できたす。ネむティブ音声の远加やseedパラメヌタにも察応しおおり、本番パむプラむンで再珟性のある出力を生成できたす。
Pixverse V6 Start-End-to-Video API (Image to Video)クリップを正確な最終フレヌムで終わらせたい堎合、この゚ンドポむントは開始画像ず終了画像の䞡方を受け取り、その間の動きをすべお生成したす。フレヌムは、PNG、JPEG、WebP圢匏の公開URLたたはBase64で枡せたす。クリップの長さは1〜15秒、解像床は最倧1080pに察応したす。シヌンのトランゞション、ルヌプ可胜なコンテンツ、固定されたビゞュアルの到達点が必芁なショットに最適です。
Pixverse V6 Reference-to-Video API (Reference to Video)最倧7枚の参照画像で各生成を誘導できたす。各画像にはsubjectたたはbackgroundのタグを付け、プロンプトレベルで制埡するための参照名を個別に蚭定できたす。V6はクリップ党䜓でキャラクタヌの倖芳ずシヌンのコンテキストを安定しお維持するため、キャラクタヌ䞻䜓の制䜜やブランドの䞀貫性が求められる䜜業で手動のキヌフレヌム蚭定が䞍芁になりたす。出力は8皮類のアスペクト比すべおに察応し、解像床は最倧1080pです。
Pixverse V6 Video-Extend API (Video to Video)元のカットより長くクリップを続けたい堎合は、゜ヌス動画のURLずテキストプロンプトを枡しおください。V6が確立された動きずビゞュアルスタむルを維持しながら、さらに1〜15秒分の映像を続けお生成したす。Atlas Cloudでは1秒あたり$0.025で、シヌンを延長する堎合もれロから生成する堎合ず同じ料金です。

Pixverse v6プロンプトから継続生成たでを制埡

Pixverse v6 は、1〜15秒の生成、最倧1080pたでの4段階の解像床、8皮類のアスペクト比、同期サりンド、開始・終了フレヌム制埡、7枚の画像リファレンス、動画拡匵に察応し、これらを5぀の埓量課金制 Atlas Cloud ゚ンドポむントで提䟛したす。

15秒にわたるPixverse v6の生成

Pixverse v6 は、最倧5,000文字のプロンプトから高品質なクリップを生成し、1〜15秒の長さず360p、540p、720p、1080pの出力に察応したす。8皮類のアスペクト比には、シネマティックな21:9、暙準的な16:9、正方圢の1:1、瞊型の9:16が含たれたす。シヌド倀により、再珟性のある反埩生成が可胜です。開発者ぱンドポむントを倉曎したり、連携を再構築したりするこずなく、ラフな草案から玍品甚アセットたで移行できたす。

生成ず同時にサりンドを远加

察応するPixverse v6生成゚ンドポむントでは、デフォルトで有効になっおいるsoundパラメヌタヌを䜿っお、動画ず同時にサりンドを生成できたす。映像を指瀺するプロンプト内で、シヌンず音響的な雰囲気も同時に蚘述できたす。これにより、音声制䜜を1぀のリク゚ストにたずめられ、予告線、゜ヌシャル向けクリップ、音楜映像、ナラティブシヌンにおける远加の制䜜工皋を削枛できたす。

Pixverse v6で静止画をアニメヌション化

1枚の画像から始め、最倧5,000文字のプロンプトで動きを指定できたす。Pixverse v6のimage to videoは、最倧10MBのPNG、JPEG、JPG、WebP入力に察応し、1〜15秒のクリップを生成できたす。オプションのサりンドずシヌド倀により、再珟性のある制䜜をさらに现かく制埡できたす。ポヌトレヌト、補品、アヌトワヌク、動きを加えたい既存のキャンペヌンアセットに適しおいたす。

開始・終了フレヌムを制埡

開始画像ず終了画像の䞡方を蚭定するず、モデルがそれらを぀なぐ動きを生成したす。PNG、JPEG、JPG、WebPでは、公開URLたたはBase64入力を䜿甚できたす。開始から終了たでのアスペクト比は0.8〜1.25の範囲内に収める必芁がありたす。長さは1〜15秒、解像床は最倧1080pに察応したす。倉圢、蚈画的な芋せ堎、ルヌプ可胜なトランゞションなど、フレヌミングの粟床が求められる甚途に適しおいたす。

7぀の名前付きリファレンス

1〜7枚のリファレンス画像を䜿っおシヌンを指定できたす。各画像にはsubjectたたはbackgroundのラベルを付けられ、必芁に応じお最倧30 UTF-8バむトのリファレンス名を割り圓おられたす。Pixverse v6 APIでは、プロンプトからこれらの名前付きリファレンスを呌び出し、登堎させる人物、補品、環境を指定できたす。出力は1〜15秒、最倧1080pに察応したす。アむデンティティやブランドの䞀貫性が重芁なプロゞェクトに適した制埡機胜です。

Pixverse v6 APIで動画を拡匵

専甚の動画拡匵゚ンドポむントに゜ヌス動画URL、継続生成甚プロンプト、1〜15秒の远加時間を指定するこずで、既存のクリップを継続できたす。360pから1080pたでの4぀の品質蚭定により、゜ヌスず玍品先の芁件を合わせられたす。Atlas Cloudでは、拡匵機胜をテキスト、画像、開始・終了フレヌム、リファレンスの各ワヌクフロヌず同じAPIに統合しおおり、暙準の埓量課金料金は1秒あたり$0.025です。

Pixverse vs その他のモデル - 1぀のプロンプト

同じプロンプトをPixverseずその他の䞻芁動画モデルで生成マルチショットのハむ゚ンド商甚映像

プロンプト

高玚電動自転車の10秒間のシネマティックなプロダクトCMを䜜成しおください。 シヌン1、0-2s マットブラックの自転車フレヌムを䌝う雚粒のマクロクロヌズアップ。柔らかなネオンの反射、浅い被写界深床、ゆっくりずしたプッシュむンのカメラワヌク。控えめな雚音。 シヌン2、2-5s 倜の濡れた街路を自転車が走り抜ける様子を、ロヌアングルのトラッキングショットで撮圱。タむダが浅い氎たたりを跳ね䞊げる。リアルなタむダの氎しぶき音、柔らかな電動モヌタヌ音、遠くの亀通音を加える。 シヌン3、5-8s 同じ自転車が街灯の䞋を通過する様子を、滑らかなサむドフォロヌショットで撮圱。フレヌムの圢状、ホむヌル、ヘッドラむト、カラヌ、プロポヌションを完党に同䞀に保぀。適床なモヌションブラヌ、プレミアムなCM構図。 シヌン4、8-10s 最埌のヒヌロヌショット自転車がガラス匵りの建物の脇で停止する。ヘッドラむトが柔らかく茝き、雚ずネオンの反射が自然に薄れおいく。商品を䞭倮に配眮し、シャヌプでハむ゚ンドな広告映像のルックにする。 芁件 - すべおのショットで自転車のデザむンを完党に同䞀に保぀ - 明確なシネマティックカメラ制埡を䜿甚するマクロクロヌズアップ、ロヌアングルトラッキング、サむドフォロヌ、最埌のヒヌロヌショット - 雚、ラむティング、反射、郜垂の雰囲気に䞀貫性を持たせる - 動きず音声を同期させる雚音、タむダの氎しぶき音、電動モヌタヌ音、郜垂の環境音 - ホむヌルの歪み、フレヌム構造の倉化、商品ディテヌルの䞍敎合を避ける - リアルな玠材感、掗緎された商甚映像のルック、1080p

Pixverse v6

Wan 2.7

Kling V3.0

プロンプト

モダンなスタゞオテヌブル䞊に眮かれた透明なワむダレススピヌカヌの10秒間のシネマティックなプロダクトCMを䜜成しおください。 シヌン1、0-2s 透明なスピヌカヌ筐䜓のマクロクロヌズアップ。内郚コンポヌネントが透明なシェル越しに芋える。柔らかなスタゞオラむティング、クリヌンな反射、浅い被写界深床、ゆっくりずしたプッシュむンのカメラワヌク。 シヌン2、2-5s スピヌカヌの電源が入る。控えめなLEDリングが䞭倮から倖偎ぞ向かっお点灯する。カメラは商品を䞭心に滑らかなオヌビットショットを行う。LEDアニメヌションに同期した柔らかな起動チャむムず䜎いベヌスパルスを加える。 シヌン3、5-8s サむドからのクロヌズショット近くに眮かれた氎の入ったグラスに、穏やかな振動ずしお音波が可芖化される。スピヌカヌの圢状、サむズ、玠材、内郚レむアりトは完党に同䞀に保぀。クリヌンなスタゞオ背景、プレミアムな商品構図。 シヌン4、8-10s 最埌のヒヌロヌショット透明なスピヌカヌをテヌブル䞭倮に配眮し、LEDリングが柔らかく茝く䞭、カメラがゆっくりず匕いおいく。ミニマルで未来的なスタゞオ、掗緎されたCMのルック。 芁件 - すべおのショットでスピヌカヌのデザむンを完党に同䞀に保぀ - シネマティックなカメラ制埡を䜿甚するマクロクロヌズアップ、滑らかなオヌビット、サむドクロヌズアップ、最埌のヒヌロヌ・プルバック - スタゞオラむティング、反射、透明感、商品のスケヌルに䞀貫性を持たせる - アクションず音声を同期させる起動チャむム、ベヌスパルス、控えめな振動 - 内郚コンポヌネントの倉化、透明筐䜓の歪み、LED䜍眮の䞍敎合を避ける - ハむ゚ンドなテクノロゞヌCMのスタむル、クリヌンな構成、リアルな玠材感、1080p

Pixverse v6

Wan 2.7

Kling V3.0

動画制䜜パむプラむン党䜓におけるPixverse v6

Atlas Cloudの埓量課金APIを通じお、商品画像やタグ付きリファレンスから、トランゞション、延長線集、耇数クリップのストヌリヌ制䜜ぞず進めたす。

Pixverse v6によるキャンペヌン甚ストヌリヌボヌド

詳现なテキストプロンプトから、オプションで音声同期にも察応した耇数クリップのシヌケンスを、最倧1080pの解像床で生成できたす。クリ゚むティブチヌムは、埓来型の撮圱に移行する前に、キャンペヌンの物語構成、予告線、コンセプト映像を詊䜜できたす。

動きのある商品写真

最倧5,000文字の詳现なプロンプトで指瀺しながら、元の商品画像のアむデンティティを保ったたた動きを加えられたす。コマヌスチヌムは、元のアセットを䜜り盎すこずなく、商品玹介映像、メむンビゞュアル動画、広告バリ゚ヌションを制䜜できたす。

リファレンス䞻導のブランドストヌリヌ

最倧7枚のタグ付きリファレンス画像を䜿っお、生成クリップ党䜓の被写䜓や背景を指定できたす。ブランドスタゞオは、キャンペヌンの各シヌンで認識しやすいキャラクタヌ、商品、環境を維持しながら、手䜜業による連続性の調敎を枛らせたす。

Pixverse v6によるトランゞション蚭蚈

開始フレヌムず終了フレヌムを指定するず、その間の動きをPixverse v6が生成したす。線集者は、到達点ずなるビゞュアルを固定したたた、段階的な衚瀺、ビゞュアル倉圢、タむトルシヌケンス、シヌン間のトランゞションを制䜜できたす。

既存映像からより長いカットを䜜成

既存の動画をさらに1〜15秒延長し、確立された動きずビゞュアルスタむルを匕き継げたす。線集者は、぀ながりのある生成セグメントを組み合わせお、より長い予告線、ミュヌゞックビデオ、ナラティブ映像を制䜜できたす。

Pixverse v6を掻甚した動画プロダクト

Atlas Cloud䞊のPixverse v6゚ンドポむントを通じお、テキスト、画像、リファレンス、トランゞション、延長の各生成方匏を遞択できたす。開発者は、埓量課金で利甚でき、GPUむンフラの管理も䞍芁な環境で、クリ゚むタヌツヌルや動画ワヌクフロヌを自動化する仕組みを構築できたす。

Pixverse v6ず䞻芁動画モデルの比范

Atlas Cloudで利甚できる他のテキストから動画を生成するモデルずPixverse v6を、クリップ長、最倧解像床、ネむティブ音声、暙準基本料金の芳点から比范したす。

モデルクリップ長最倧解像床ネむティブ音声Atlas基本料金
Pixverse v6 Text-to-Video115秒1080p√$0.025/sec
MiniMax H3 Text-to-Video415秒2K√$0.038/sec
Seedance 2.0 Text-to-Video最倧15秒1080p√$0.112
Veo 3.1 Lite Text-to-video4、6、たたは8秒1080p√$0.05

Atlas Cloud で Pixverse V6 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Pixverse V6を䜿甚する理由

高床なPixverse V6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Pixverse V6、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。

PixVerse V6 API FAQ初回リク゚ストから本番運甚たで

PixVerse V6は、PixVerseが提䟛するAI動画生成モデルです。テキストから動画、画像から動画、最初ず最埌のフレヌム間のトランゞション、リファレンス誘導生成、動画延長に察応しおおり、音声生成もオプションで利甚できたす。

テキストプロンプトから動画を䜜成したり、静止画像をアニメヌション化したり、2぀のフレヌム間のトランゞションを生成したり、既存の映像を延長したり、ビゞュアルリファレンスでシヌンを指定したりできたす。これらのワヌクフロヌは、゜ヌシャル動画、プロダクト動画、広告、シネマティックなシヌケンス、開発者が構築するクリ゚むティブアプリケヌションに適しおいたす。

入力内容に察応するAtlas Cloud゚ンドポむントを遞択し、公開されおいるパラメヌタスキヌマに埓っおリク゚ストを蚭定したす。1぀のAtlas Cloud APIキヌでアクセスできるため、GPUむンフラストラクチャのデプロむや管理は必芁ありたせん。

ドキュメントに蚘茉されたV6ワヌクフロヌでは、最倧5,000文字のプロンプト、1〜15秒の長さ、360p、540p、720p、たたは1080pの出力に察応しおいたす。オプション蚭定ずしお音声生成ずシヌドを利甚できたすが、アスペクト比ず入力蚭定ぱンドポむントによっお異なりたす。

Atlas Cloudでは、5぀のV6゚ンドポむントすべおに暙準基本料金ずしお1秒あたり$0.025が蚭定されおいたす。埓量課金制のため、生成料金は指定した動画の長さに応じお倉動したす。

はい。ドキュメントに蚘茉されたすべおのV6生成モヌドにはオプションの音声蚭定があり、1回のリク゚ストで音声ず動画を生成できたす。ワヌクフロヌで音声を別途甚意する堎合は、この蚭定を無効にしおください。

どちらのモデルも、テキストから動画、画像から動画、最初ず最埌のフレヌム間のトランゞション、リファレンス誘導生成、ネむティブ音声、最倧15秒・1080pの出力に察応しおいたす。V6は動画延長にも察応しおいる䞀方、PixVerseはシネマティックな生成、リファレンスベヌスの生成、アクション重芖の生成にはC1を掚奚しおいたす。

キャラクタヌ、補品、背景の倖芳を認識可胜な状態で維持する必芁がある堎合は、リファレンスから動画ぞの生成を䜿甚しおください。リク゚スト間で説明、衣装、照明、カメラの方向性を䞀貫させ、より再珟性の高い生成条件が必芁な堎合は同じシヌドを再利甚しおください。

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

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