vidu/q2-pro/start-end-to-video

obraz-do-wideo

PRO

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.

WEJŚCIE

Ładowanie konfiguracji parametrów...

WYJŚCIE

Bezczynny

Twoje wygenerowane wideo pojawi się tutaj

Skonfiguruj ustawienia i kliknij Uruchom, aby rozpocząć

Każde uruchomienie będzie kosztować $0.034. Za $10 możesz uruchomić ten model około 294 razy.

Co możesz zrobić dalej:

Seedance 2.0 Kling v3 Vidu Wan2.7

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": "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()

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": "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']}")

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": "vidu/q2-pro/start-end-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.

Dowiedz się więcej

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

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.

Dowiedz się więcej

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

API Schema

Schema niedostępna

Zaloguj się, aby wyświetlić historię zapytań

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

Zaloguj się

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 $0.0400, +$ 0.0250/sec
720p	Starts at $0.0750, +$ 0.0500/sec
1080p	Starts at $0.2750, +$ 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.

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.

Eksploruj Podobne Modele

NEW

obraz-do-wideo

Vidu Q3-Mix Reference to Video

Vidu Q3-Mix Reference-to-Video generates videos from 1-4 reference images with consistent subjects. Offers strong visual quality with intelligent scene transitions, smooth dynamic effects, and audio support up to 1080p.

Vidu Q3 Reference to Video

Vidu Q3 Reference-to-Video generates videos from 1-4 reference images with consistent subjects. Features intelligent camera switching with better consistency across multiple camera positions, audio support, and resolutions up to 1080p.

Vidu Q2-Pro-Fast Reference to Video with Audio

Vidu Q2-Pro-Fast Reference to Video with Audio is a cutting-edge AI model that seamlessly converts text descriptions into high-quality videos with direct audio output, offering fast processing, smooth visuals, and synchronized sound.

Vidu Q2-Pro-Fast Reference to Video

Vidu Q2-Pro-Fast Reference-to-Video is a professional-grade AI model that delivers high-speed, 1080p video generation with pinpoint visual consistency, seamlessly transforming reference images into cinematic motion.

$0.075/SEK

$0.064/SEK

-15%

Zacznij Od 300+ Modeli,

Przeglądaj wszystkie modele

vidu/q2-pro/start-end-to-video

WEJŚCIE

WYJŚCIE

Parametry

Przykład kodu

Instalacja

Uwierzytelnianie

Nagłówki HTTP

Wyślij żądanie

Wyślij żądanie

Treść żądania

Odpowiedź

Sprawdź status

Przykład odpytywania

Wartości statusu

Odpowiedź ukończona

Prześlij pliki

Przykład przesyłania

Odpowiedź

Schema wejściowy

Przykładowa treść żądania

Schema wyjściowy

Przykładowa odpowiedź

Atlas Cloud Skills

Obsługiwani klienci

Instalacja

Skonfiguruj klucz API

Możliwości

Serwer MCP

Obsługiwani klienci

Instalacja

Konfiguracja

Dostępne narzędzia

API Schema

Zaloguj się, aby wyświetlić historię zapytań

Vidu Q2-Pro Start-End-to-Video

Why Choose This?

Parameters

How to Use

Pricing

Best Use Cases

Pro Tips

Notes

Related Models

Eksploruj Podobne Modele

Vidu Q3-Mix Reference to Video

Vidu Q3 Reference to Video

Vidu Q2-Pro-Fast Reference to Video with Audio

Vidu Q2-Pro-Fast Reference to Video

Zacznij Od 300+ Modeli,