Generates videos from text prompts with multi-shot narrative, audio generation, and sound-image synchronization.
WEJŚCIE
Ładowanie konfiguracji parametrów...
WYJŚCIE
BezczynnyTwoje wygenerowane wideo pojawi się tutaj
Skonfiguruj ustawienia i kliknij Uruchom, aby rozpocząć
Każde uruchomienie będzie kosztować 0.1. Za $10 możesz uruchomić ten model około 100 razy.
Co możesz zrobić dalej:
Przykład kodu
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": "alibaba/wan-2.7/text-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()Instalacja
Zainstaluj wymagany pakiet dla swojego języka programowania.
bash
pip install requestsUwierzytelnianie
Wszystkie żądania API wymagają uwierzytelnienia za pomocą klucza API. Klucz API możesz uzyskać z panelu Atlas Cloud.
bash
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"Nagłówki HTTP
python
import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}Chroń swój klucz API
Nigdy nie ujawniaj swojego klucza API w kodzie po stronie klienta ani w publicznych repozytoriach. Zamiast tego użyj zmiennych środowiskowych lub proxy backendowego.
Wyślij żądanie
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())Wyślij żądanie
Wyślij asynchroniczne żądanie generowania. API zwróci identyfikator predykcji, którego możesz użyć do sprawdzania statusu i pobierania wyniku.
POST
/api/v1/model/generateVideoTreść żądania
import requests
url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
"model": "alibaba/wan-2.7/text-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']}")Odpowiedź
{
"id": "pred_abc123",
"status": "processing",
"model": "model-name",
"created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}Sprawdź status
Odpytuj endpoint predykcji, aby sprawdzić bieżący status żądania.
GET
/api/v1/model/prediction/{prediction_id}Przykład odpytywania
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)Wartości statusu
processingŻądanie jest wciąż przetwarzane.completedGenerowanie zakończone. Wyniki są dostępne.succeededGenerowanie powiodło się. Wyniki są dostępne.failedGenerowanie nie powiodło się. Sprawdź pole błędu.Odpowiedź ukończona
{
"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"
}
}Prześlij pliki
Prześlij pliki do magazynu Atlas Cloud i uzyskaj URL, którego możesz użyć w swoich żądaniach API. Użyj multipart/form-data do przesyłania.
POST
/api/v1/model/uploadMediaPrzykład przesyłania
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}")Odpowiedź
{
"data": {
"download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
"file_name": "image.png",
"content_type": "image/png",
"size": 1024000
}
}Schema wejściowy
Następujące parametry są akceptowane w treści żądania.
Łącznie: 0Wymagane: 0Opcjonalne: 0
Brak dostępnych parametrów.
Przykładowa treść żądania
json
{
"model": "alibaba/wan-2.7/text-to-video"
}Schema wyjściowy
API zwraca odpowiedź predykcji z URL-ami wygenerowanych wyników.
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.
Przykładowa odpowiedź
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 integruje ponad 300 modeli AI bezpośrednio z Twoim asystentem kodowania AI. Jedno polecenie do instalacji, a następnie używaj języka naturalnego do generowania obrazów, filmów i rozmów z LLM.
Obsługiwani klienci
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cursor
Windsurf
VS Code
Trae
GitHub Copilot
Cline
Roo Code
Amp
Goose
Replit
40+ obsługiwani klienci
Instalacja
bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsSkonfiguruj klucz API
Uzyskaj klucz API z panelu Atlas Cloud i ustaw go jako zmienną środowiskową.
bash
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"Możliwości
Po zainstalowaniu możesz używać języka naturalnego w swoim asystencie AI, aby uzyskać dostęp do wszystkich modeli Atlas Cloud.
Generowanie obrazówGeneruj obrazy za pomocą modeli takich jak Nano Banana 2, Z-Image i inne.
Tworzenie wideoTwórz filmy z tekstu lub obrazów za pomocą Kling, Vidu, Veo itp.
Chat LLMRozmawiaj z Qwen, DeepSeek i innymi dużymi modelami językowymi.
Przesyłanie mediówPrześlij lokalne pliki do edycji obrazów i przepływów pracy obraz-do-wideo.
Dowiedz się więcej
Serwer MCP
Serwer MCP Atlas Cloud łączy Twoje IDE z ponad 300 modelami AI za pośrednictwem Model Context Protocol. Działa z każdym klientem kompatybilnym z MCP.
Obsługiwani klienci
Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cline
Roo Code
100+ obsługiwani klienci
Instalacja
bash
npx -y atlascloud-mcpKonfiguracja
Dodaj następującą konfigurację do pliku ustawień MCP w swoim IDE.
json
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}Dostępne narzędzia
atlas_generate_imageGeneruj obrazy z promptów tekstowych.
atlas_generate_videoTwórz filmy z tekstu lub obrazów.
atlas_chatRozmawiaj z dużymi modelami językowymi.
atlas_list_modelsPrzeglądaj ponad 300 dostępnych modeli AI.
atlas_quick_generateTworzenie treści w jednym kroku z automatycznym wyborem modelu.
atlas_upload_mediaPrześlij lokalne pliki do przepływów pracy API.
Dowiedz się więcej
API Schema
Schema niedostępnaZaloguj się, aby wyświetlić historię zapytań
Musisz być zalogowany, aby uzyskać dostęp do historii zapytań modelu.
Zaloguj sięAlibaba WAN 2.7 Text-to-Video
Alibaba WAN 2.7 Text-to-Video generates videos from text prompts with built-in audio generation, multi-shot narrative control, and sound-image synchronization.
What makes it stand out?
- Multi-shot storytelling: Describe scene-by-scene shots in the prompt, and the model generates a coherent multi-shot video with natural transitions.
- Built-in audio: Generates matching sound effects, music, and ambient audio automatically based on the prompt content.
- Flexible framing: Supports five aspect ratios (16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4) at 720P or 1080P resolution.
- Up to 15 seconds: Generate videos from 2 to 15 seconds in a single request.
Designed For
- Short-form video creators producing social media clips, ads, and story reels.
- Teams that need quick video drafts from a text brief without sourcing footage.
- Anyone exploring creative video concepts through prompt iteration.
How to Use
- Write a detailed prompt describing the scene, characters, actions, and mood.
- For multi-shot videos, describe each shot with time markers (e.g., "Shot 1 [0-3s]: ...").
- Choose the resolution and aspect ratio for your target platform.
- Set the duration based on how long the final video should be.
- Use prompt extend for better results on shorter prompts. Disable it when you want precise control over the output.
