Edits videos using text instructions, reference images, and style transfer with multi-modal input support.
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/video-edit",
"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/video-edit",
"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/video-edit"
}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 Video Edit
Alibaba WAN 2.7 Video Edit edits existing videos using text instructions, reference images, and style transfer, with support for multi-modal inputs.
What makes it stand out?
- Instruction-based editing: Describe the desired changes in natural language, and the model applies them to the video.
- Reference-guided editing: Provide reference images to guide the style, appearance, or content of the edit.
- Video style transfer: Transfer the visual style of a reference image onto the source video while preserving motion.
- Audio-aware output: Generates videos with audio that follows the edited content (voiced or silent, depending on the input).
Designed For
- Creators who need to modify existing video footage without manual frame-by-frame editing.
- Teams applying consistent visual styles across a set of video clips.
- Anyone who wants to experiment with video transformations using text prompts and reference images.
How to Use
- Provide the
videoURL of the clip you want to edit. - Write a
promptdescribing the changes (e.g., "change the character's outfit to a red dress, keep the reference image's hat"). - Optionally add an
imageorimagesfor style or content reference. - Set
durationto clip the output length, or omit it to match the input video duration. - Choose the output resolution and aspect ratio.
