Vidu Q2-Pro Start-end-to-Video is an advanced AI video generation model that brings static images to life. Upload a reference image and describe the motion you want — the model generates high-quality video with smooth animation, optional audio, and cinematic quality up to 1080p.
入力
パラメータ設定を読み込み中...
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$0.034かかります。$10で約294回実行できます。
次にできること：
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": "vidu/q2-pro/start-end-to-video",
"prompt": "A beautiful sunset over the ocean with gentle waves",
"width": 512,
"height": 512,
"duration": 3,
"fps": 24,
}
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。
bash
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。
bash
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"HTTP ヘッダー
python
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": "vidu/q2-pro/start-end-to-video",
"input": {
"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['id']}")
print(f"Status: {result['status']}")レスポンス
{
"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: 0必須: 0任意: 0
利用可能なパラメータはありません。
リクエストボディの例
json
{
"model": "vidu/q2-pro/start-end-to-video"
}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。
idstringrequired
Unique identifier for the prediction.
statusstringrequired
Current status of the prediction.
processingcompletedsucceededfailed
modelstringrequired
The model used for generation.
outputsarray[string]
Array of output URLs. Available when status is "completed".
errorstring
Error message if status is "failed".
metricsobject
Performance metrics.
predict_timenumber
Time taken for video generation in seconds.
created_atstringrequired
ISO 8601 timestamp when the prediction was created.
completed_atstring
ISO 8601 timestamp when the prediction was completed.
レスポンス例
json
{
"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 300 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
bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsAPI 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。
bash
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。
MCP Server
Atlas Cloud MCP Server は Model Context Protocol を通じて IDE と 300 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
bash
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。
json
{
"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_models300 以上の利用可能な AI モデルを閲覧します。
atlas_quick_generateモデル自動選択によるワンステップコンテンツ作成。
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。
APIスキーマ
スキーマが利用できませんVidu Q2-Pro Start-End-to-Video
Vidu Q2-Pro Start-End-to-Video is a professional-grade AI video generation model that creates smooth, cinematic transitions between two images. Provide a start frame and an end frame — the model generates a high-quality video that naturally bridges the two visuals with fluid motion up to 1080p resolution, ideal for demanding creative and production workflows.
Why Choose This?
-
Precise frame control Define exactly where the video begins and ends for complete narrative control.
-
Professional quality Cinematic-grade transitions with smooth, coherent motion at up to 1080p.
-
Flexible duration Create videos up to 10 seconds in length.
-
Audio generation Optional synchronized audio and background music.
-
Motion control Adjust movement amplitude for subtle or dramatic transitions.
-
Prompt Enhancer Built-in tool to automatically improve your transition descriptions.
Parameters
| Parameter | Required | Description |
|---|---|---|
| prompt | Yes | Text description of the transition, motion, and action between frames |
| start_image | Yes | The first frame image (URL or upload) |
| end_image | Yes | The last frame image (URL or upload) |
| resolution | No | Output quality: 540p, 720p (default), 1080p |
| duration | No | Video length in seconds (1-10, default: 5) |
| movement_amplitude | No | Motion intensity: auto (default), small, medium, large |
| generate_audio | No | Generate synchronized audio (default: enabled) |
| bgm | No | Add background music (default: enabled) |
| seed | No | Random seed for reproducibility |
How to Use
- Upload your start image — provide the image representing the first frame of the video.
- Upload your end image — provide the image representing the last frame of the video.
- Write your prompt — describe the transition, motion, and how the scene evolves between frames.
- Set resolution — higher resolution for better quality, lower for faster processing.
- Adjust duration — set video length up to 10 seconds.
- Configure audio (optional) — enable/disable audio generation and background music.
- Set motion intensity (optional) — control how dynamic the transition is.
- Run — submit and download your video.
Pricing
| Resolution | Cost |
|---|---|
| 540p | Starts at 0.0250/sec |
| 720p | Starts at 0.0500/sec |
| 1080p | Starts at 0.0750/sec |
Best Use Cases
- Film & Narrative Production — Create polished scene transitions for short films, commercials, and creative reels.
- Before & After Videos — Showcase transformations such as renovations, makeovers, or seasonal changes at full quality.
- Product Reveals — Animate professional transitions from product packshots to lifestyle imagery.
- Visual Morphing — Generate high-quality morphing effects between two related subjects or compositions.
- Campaign Content — Produce premium transition videos for brand campaigns and advertising.
Pro Tips
- Use the Prompt Enhancer to refine your transition descriptions.
- Ensure start and end images share a compatible composition for the most coherent transition.
- Be specific in your prompt about how the motion or transformation should unfold between the two frames.
- Keep subject framing consistent between start and end images for the smoothest interpolation.
- Use movement_amplitude to control the energy of the transition — "small" for elegant morphs, "large" for dramatic reveals.
- Use longer durations for complex transformations that require more time to unfold naturally.
Notes
- All three fields — prompt, start_image, and end_image — are required.
- Maximum video duration is 10 seconds.
- The model interpolates motion and scene content between the two provided frames.
- Audio generation adds synchronized sound effects and ambient audio.
- BGM adds background music appropriate to the scene mood.
- Ensure uploaded image URLs are publicly accessible.
Related Models
- Vidu Q2-Pro-Fast Start-End-to-Video — Pro quality start-end transitions with faster generation speed.
- Vidu Q2-Pro Image-to-Video — Professional quality video from a single reference image.
- Vidu Q2-Pro Reference-to-Video — Professional reference-guided video generation using one or more images.
