google/veo3.1-lite/image-to-video

High-efficiency Veo 3.1 Lite image-to-video: animate an input image into video with synchronized audio. Cost-effective for scalable workflows; supports 720p/1080p and common aspect ratios. Does not support 4K outputs or Extension.

IMAGE-TO-VIDEONEW
Google Veo 3.1 Lite Image-to-video
obraz-do-wideo

High-efficiency Veo 3.1 Lite image-to-video: animate an input image into video with synchronized audio. Cost-effective for scalable workflows; supports 720p/1080p and common aspect ratios. Does not support 4K outputs or Extension.

WEJŚCIE

Ładowanie konfiguracji parametrów...

WYJŚCIE

Bezczynny
Twoje wygenerowane wideo pojawi się tutaj
Skonfiguruj ustawienia i kliknij Uruchom, aby rozpocząć

Każde uruchomienie będzie kosztować 0.05. Za $10 możesz uruchomić ten model około 200 razy.

Co możesz zrobić dalej:

Parametry

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": "google/veo3.1-lite/image-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 requests

Uwierzytelnianie

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/generateVideo

Treść żądania

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/image-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/uploadMedia

Przykład 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": "google/veo3.1-lite/image-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.
Format: date-time
completed_atstring
ISO 8601 timestamp when the prediction was completed.
Format: date-time

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-skills

Skonfiguruj 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.

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-mcp

Konfiguracja

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.

API Schema

Schema niedostępna

Zaloguj się, aby wyświetlić historię zapytań

Musisz być zalogowany, aby uzyskać dostęp do historii zapytań modelu.

Zaloguj się

Google Veo 3.1 Lite — Image-to-Video

Veo 3.1 Lite Preview (veo-3.1-lite-generate-preview) is a high-efficiency, developer-oriented video model from Google, optimized for scalable, programmable image-driven workflows. It produces video with audio and is positioned as a cost-effective option for teams building high-volume video applications. According to the official model documentation, Veo 3.1 Lite Preview does not support 4K outputs or Extension; consult the Video generation docs for end-to-end features and limits.


Overview

Generate videos by animating an input image 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
  • 4, 6, or 8 second duration (1080p requires 8s)
  • 16:9 or 9:16 aspect ratio
  • Audio is always generated
  • Safety filters are applied to both input images and generated content

Reference

Zacznij Od 300+ Modeli,

Przeglądaj wszystkie modele