google/veo3.1-lite/start-end-frame-to-video

이미지를 비디오로

Veo 3.1 Lite Start-End Frame-to-Video API by Google

google/veo3.1-lite/start-end-frame-to-video

Start-end-frame-to-video

Veo 3.1 Lite start-end frame to video: generate motion between a first and last frame with audio. Lightweight, developer-oriented option with 8s duration and 720p/1080p. Does not support 4K outputs or Extension.

입력

프롬프트 *

이미지 *

파일을 드래그 앤 드롭하거나 클릭하여 업로드할 수 있습니다

MAX:1

마지막 프레임 *

파일을 드래그 앤 드롭하거나 클릭하여 업로드할 수 있습니다

MAX:1

화면비

길이

해상도

시드

출력

대기

생성된 비디오가 여기에 표시됩니다

설정을 구성하고 실행을 클릭하여 시작하세요

요청당 $0.05가 소요됩니다. $10로 이 모델을 약 200번 실행할 수 있습니다.

다음으로 할 수 있는 작업:

Seedance 2.0 Kling v3 Vidu Wan2.7

파라미터

코드 예시
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": "google/veo3.1-lite/start-end-frame-to-video",  # Required. model name
    "prompt": "A beautiful sunset over the ocean with gentle waves",  # Required. Text description for the video between the first and last frames
    "image": "example_value",  # Required. First frame of the video (instance image)
    "last_image": "example_value",  # Required. Final frame for interpolation (config lastFrame)
    "aspect_ratio": "16:9",  # The aspect ratio of the generated video. options: 16:9 | 9:16
    "duration": 8,  # Length of the generated video in seconds (durationSeconds). options: 4 | 6 | 8
    "resolution": "720p",  # Output resolution. options: 720p | 1080p
    "seed": -1,  # Random seed
}

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()

설치

사용하는 언어에 필요한 패키지를 설치하세요.

pip install requests

인증

모든 API 요청에는 API 키를 통한 인증이 필요합니다. Atlas Cloud 대시보드에서 API 키를 받을 수 있습니다.

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

HTTP 헤더

import os

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

API 키를 안전하게 보관하세요

클라이언트 측 코드나 공개 저장소에 API 키를 노출하지 마세요. 대신 환경 변수 또는 백엔드 프록시를 사용하세요.

요청 제출

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())

요청 제출

비동기 생성 요청을 제출합니다. API는 상태 확인 및 결과 조회에 사용할 수 있는 예측 ID를 반환합니다.

POST/api/v1/model/generateVideo

요청 본문

import requests

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

data = {
    "model": "google/veo3.1-lite/start-end-frame-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']}")

응답

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

상태 확인

예측 엔드포인트를 폴링하여 요청의 현재 상태를 확인합니다.

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

폴링 예시

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)

상태 값

processing요청이 아직 처리 중입니다.

completed생성이 완료되었습니다. 출력을 사용할 수 있습니다.

succeeded생성이 성공했습니다. 출력을 사용할 수 있습니다.

failed생성에 실패했습니다. 오류 필드를 확인하세요.

완료 응답

{
  "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"
  }
}

파일 업로드

Atlas Cloud 스토리지에 파일을 업로드하고 API 요청에 사용할 수 있는 URL을 받습니다. multipart/form-data를 사용하여 업로드합니다.

POST/api/v1/model/uploadMedia

업로드 예시

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}")

응답

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

입력 Schema

다음 파라미터를 요청 본문에서 사용할 수 있습니다.

전체: 8필수: 4선택: 4

modelstringrequired

model name

Default: "google/veo3.1-lite/start-end-frame-to-video"

promptstringrequired

Text description for the video between the first and last frames. Supports audio cues per Veo prompt guidance.

imagestringrequired

First frame of the video (instance image). Must be used together with last_image (lastFrame in the API). Accepts a public image URL, a data URL, or raw base64-encoded image bytes. Input image up to 8MB per Veo 3.1 Lite limits.

last_imagestringrequired

Final frame for interpolation (config lastFrame). Must be used together with image. Accepts a public image URL, a data URL, or raw base64-encoded image bytes. Input image up to 8MB per Veo 3.1 Lite limits.

aspect_ratiostring

The aspect ratio of the generated video

Default: "16:9"

16:99:16

durationinteger

Length of the generated video in seconds (durationSeconds).

Default: 8

468

resolutionstring

Output resolution. 1080p only supports 8s duration. Veo 3.1 Lite does not support 4K.

Default: "720p"

720p1080p

seedinteger

Random seed. Does not guarantee determinism but may improve repeatability. -1 means a random seed will be used.

Default: -1

요청 본문 예시

{
  "model": "google/veo3.1-lite/start-end-frame-to-video",
  "prompt": "A beautiful landscape",
  "image": "example_image",
  "last_image": "example_last_image",
  "aspect_ratio": "16:9",
  "duration": 8,
  "resolution": "720p",
  "seed": -1
}

출력 Schema

API는 생성된 출력 URL이 포함된 예측 응답을 반환합니다.

created_atstring

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

idstring

Unique identifier for the prediction, the ID of the prediction to get.

modelstring

Model ID used for the prediction.

outputsarray

Array of URLs to the generated content (empty when status is not completed).

statusstring

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

응답 예시

{
  "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 Skills는 400개 이상의 AI 모델을 AI 코딩 어시스턴트에 직접 통합합니다. 한 번의 명령으로 설치하고 자연어로 이미지, 동영상 생성 및 LLM과 대화할 수 있습니다.

지원 클라이언트

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ 지원 클라이언트

설치

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

API 키 설정

Atlas Cloud 대시보드에서 API 키를 받아 환경 변수로 설정하세요.

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

기능

설치 후 AI 어시스턴트에서 자연어를 사용하여 모든 Atlas Cloud 모델에 접근할 수 있습니다.

이미지 생성Nano Banana 2, Z-Image 등의 모델로 이미지를 생성합니다.

동영상 제작Kling, Vidu, Veo 등으로 텍스트나 이미지에서 동영상을 만듭니다.

LLM 채팅Qwen, DeepSeek 등 대규모 언어 모델과 대화합니다.

미디어 업로드이미지 편집 및 이미지-동영상 변환 워크플로우를 위해 로컬 파일을 업로드합니다.

더 알아보기

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server는 Model Context Protocol을 통해 IDE와 400개 이상의 AI 모델을 연결합니다. MCP 호환 클라이언트에서 사용할 수 있습니다.

지원 클라이언트

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ 지원 클라이언트

설치

npx -y atlascloud-mcp

설정

다음 설정을 IDE의 MCP 설정 파일에 추가하세요.

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

사용 가능한 도구

atlas_generate_image텍스트 프롬프트로 이미지를 생성합니다.

atlas_generate_video텍스트나 이미지로 동영상을 만듭니다.

atlas_chat대규모 언어 모델과 대화합니다.

atlas_list_models400개 이상의 사용 가능한 AI 모델을 탐색합니다.

atlas_quick_generate최적 모델을 자동 선택하여 한 번에 콘텐츠를 생성합니다.

atlas_upload_mediaAPI 워크플로우를 위해 로컬 파일을 업로드합니다.

더 알아보기

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

API 스키마

{
  "info": {
    "title": "AtlasCloud API",
    "version": "1.0.0",
    "description": "The AtlasCloud API."
  },
  "openapi": "3.0.0",
  "paths": {
    "/api/v1/model/generateVideo": {
      "post": {
        "requestBody": {
          "content": {
            "application/json": {
              "schema": {
                "$ref": "#/components/schemas/Input"
              }
            }
          },
          "required": true
        },
        "responses": {
          "200": {
            "content": {
              "application/json": {
                "schema": {
                  "$ref": "#/components/schemas/PredictionResponse"
                }
              }
            },
            "description": "The request status."
          }
        }
      },
      "x-api-name": "model_run"
    },
    "/api/v1/model/prediction/{request_id}": {
      "get": {
        "parameters": [
          {
            "in": "path",
            "name": "request_id",
            "required": true,
            "schema": {
              "description": "Request ID",
              "type": "string"
            }
          }
        ],
        "responses": {
          "200": {
            "content": {
              "application/json": {
                "schema": {
                  "$ref": "#/components/schemas/PredictionResponse"
                }
              }
            },
            "description": "Result of the request."
          }
        }
      },
      "x-api-name": "model_result"
    }
  },
  "components": {
    "schemas": {
      "Input": {
        "properties": {
          "model": {
            "type": "string",
            "description": "model name",
            "default": "google/veo3.1-lite/start-end-frame-to-video"
          },
          "prompt": {
            "description": "Text description for the video between the first and last frames. Supports audio cues per Veo prompt guidance.",
            "type": "string"
          },
          "image": {
            "description": "First frame of the video (instance image). Must be used together with last_image (lastFrame in the API). Accepts a public image URL, a data URL, or raw base64-encoded image bytes. Input image up to 8MB per Veo 3.1 Lite limits.",
            "type": "string",
            "x-ui-component": "uploader"
          },
          "last_image": {
            "description": "Final frame for interpolation (config lastFrame). Must be used together with image. Accepts a public image URL, a data URL, or raw base64-encoded image bytes. Input image up to 8MB per Veo 3.1 Lite limits.",
            "type": "string",
            "x-ui-component": "uploader"
          },
          "aspect_ratio": {
            "default": "16:9",
            "description": "The aspect ratio of the generated video",
            "enum": [
              "16:9",
              "9:16"
            ],
            "type": "string",
            "x-ui-component": "select"
          },
          "duration": {
            "default": 8,
            "description": "Length of the generated video in seconds (durationSeconds).",
            "enum": [
              4,
              6,
              8
            ],
            "type": "integer",
            "x-ui-component": "select"
          },
          "resolution": {
            "default": "720p",
            "description": "Output resolution. 1080p only supports 8s duration. Veo 3.1 Lite does not support 4K.",
            "enum": [
              "720p",
              "1080p"
            ],
            "type": "string",
            "x-ui-component": "select"
          },
          "seed": {
            "default": -1,
            "description": "Random seed. Does not guarantee determinism but may improve repeatability. -1 means a random seed will be used.",
            "type": "integer"
          }
        },
        "required": [
          "model",
          "prompt",
          "image",
          "last_image"
        ],
        "type": "object",
        "x-order-properties": [
          "model",
          "prompt",
          "image",
          "last_image",
          "aspect_ratio",
          "duration",
          "resolution",
          "seed"
        ],
        "allOf": [
          {
            "description": "When resolution is 1080p, duration must be 8 (seconds).",
            "if": {
              "properties": {
                "resolution": {
                  "enum": [
                    "1080p"
                  ]
                }
              },
              "required": [
                "resolution"
              ]
            },
            "then": {
              "properties": {
                "duration": {
                  "enum": [
                    8
                  ]
                }
              }
            }
          }
        ]
      },
      "PredictionResponse": {
        "properties": {
          "created_at": {
            "description": "ISO timestamp of when the request was created (e.g., “2023-04-01T12:34:56.789Z”).",
            "format": "date-time",
            "type": "string"
          },
          "has_nsfw_contents": {
            "description": "Array of boolean values indicating NSFW detection for each output.",
            "items": {
              "type": "boolean"
            },
            "type": "array"
          },
          "id": {
            "description": "Unique identifier for the prediction, the ID of the prediction to get.",
            "type": "string"
          },
          "model": {
            "description": "Model ID used for the prediction.",
            "type": "string"
          },
          "outputs": {
            "description": "Array of URLs to the generated content (empty when status is not completed).",
            "items": {
              "type": "string"
            },
            "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"
      }
    }
  },
  "servers": [
    {
      "url": "https://api.atlascloud.ai"
    }
  ]
}

LLM 친화적 프롬프트 템플릿

# google/veo3.1-lite/start-end-frame-to-video

> Veo 3.1 Lite start-end frame to video: generate motion between a first and last frame with audio. Lightweight, developer-oriented option with 8s duration and 720p/1080p. Does not support 4K outputs or Extension.


## 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**: `google/veo3.1-lite/start-end-frame-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: `"google/veo3.1-lite/start-end-frame-to-video"`

- **`prompt`** (`string`, _required_):
  Text description for the video between the first and last frames. Supports audio cues per Veo prompt guidance.

- **`image`** (`string`, _required_):
  First frame of the video (instance image). Must be used together with last_image (lastFrame in the API). Accepts a public image URL, a data URL, or raw base64-encoded image bytes. Input image up to 8MB per Veo 3.1 Lite limits.

- **`last_image`** (`string`, _required_):
  Final frame for interpolation (config lastFrame). Must be used together with image. Accepts a public image URL, a data URL, or raw base64-encoded image bytes. Input image up to 8MB per Veo 3.1 Lite limits.

- **`aspect_ratio`** (`string`, _optional_):
  The aspect ratio of the generated video
  - Default: `"16:9"`
  - Options: "16:9", "9:16"

- **`duration`** (`integer`, _optional_):
  Length of the generated video in seconds (durationSeconds).
  - Default: `8`
  - Options: 4, 6, 8

- **`resolution`** (`string`, _optional_):
  Output resolution. 1080p only supports 8s duration. Veo 3.1 Lite does not support 4K.
  - Default: `"720p"`
  - Options: "720p", "1080p"

- **`seed`** (`integer`, _optional_):
  Random seed. Does not guarantee determinism but may improve repeatability. -1 means a random seed will be used.
  - Default: `-1`



**Required Parameters Example**:

```json
{
  "model": "google/veo3.1-lite/start-end-frame-to-video",
  "prompt": "",
  "image": "",
  "last_image": ""
}
```


**Full Example**:

```json
{
  "model": "google/veo3.1-lite/start-end-frame-to-video",
  "prompt": "",
  "image": "",
  "last_image": "",
  "aspect_ratio": "16:9",
  "duration": 8,
  "resolution": "720p",
  "seed": -1
}
```


### Output Schema

The API returns the following output format:


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

- **`has_nsfw_contents`** (`array[boolean]`, _optional_):
  Array of boolean values indicating NSFW detection for each output.

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

- **`model`** (`string`, _optional_):
  Model ID used for the prediction.

- **`outputs`** (`array[string]`, _optional_):
  Array of URLs to the generated content (empty 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
{
  "created_at": "",
  "has_nsfw_contents": [],
  "id": "",
  "model": "",
  "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": "google/veo3.1-lite/start-end-frame-to-video",
  "prompt": "",
  "image": "",
  "last_image": "",
  "aspect_ratio": "16:9",
  "duration": 8,
  "resolution": "720p",
  "seed": -1
}'

# 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/google/veo3.1-lite/start-end-frame-to-video)

A supercar executes a breathtaking high-speed drift across the asphalt track, massive tire smoke swirling behind, glowing brake discs, motion blur emphasizing extreme speed, low-angle cinematic camera following the slide, ultra-realistic, high-energy racing scene.

로드 중...

Google Veo 3.1 Lite — Start–End Frame to Video

Veo 3.1 Lite Preview (veo-3.1-lite-generate-preview) is Google's high-efficiency video model for creators and enterprises that need a programmable, scalable path from still frames to motion. It inherits Veo 3.1–class fidelity and control while emphasizing developer-first integration and competitive pricing at scale. Output is video with audio. The model page notes that Veo 3.1 Lite Preview does not support 4K outputs or Extension; see Video generation for broader capability coverage.

Overview

Generate videos by animating between a first and last frame using Google's Veo 3.1 Lite model.

A lightweight, cost-effective variant of Veo 3.1 that always generates video with audio.

Supported options

The model supports:

Input images up to 8MB in size
720p or 1080p output resolution
8 second duration
16:9 or 9:16 aspect ratio
Audio is always generated
Safety filters are applied to both input images and generated content

Veo 3.1 Lite Start-End Frame-to-Video API by Google

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지원 클라이언트

설치

API 키 설정

기능

MCP Server

지원 클라이언트

설치

설정

사용 가능한 도구

API 스키마

LLM 친화적 프롬프트 템플릿

Google Veo 3.1 Lite — Start–End Frame to Video

Overview

Supported options

Reference

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