vidu/q3-pro/text-to-video

Vidu Q3-Pro Text-to-Video is an advanced AI video generation model that creates high-quality videos directly from text descriptions. With support for multiple styles, resolutions up to 1080p, and optional audio generation, it delivers cinematic results with smooth motion and rich detail.

TEXT-TO-VIDEONEW
Strona główna
Eksploruj
Vidu Models
vidu/q3-pro/text-to-video
Vidu Q3-Pro Text-to-video
tekst-do-wideo
PRO

Vidu Q3-Pro Text-to-Video is an advanced AI video generation model that creates high-quality videos directly from text descriptions. With support for multiple styles, resolutions up to 1080p, and optional audio generation, it delivers cinematic results with smooth motion and rich detail.

WEJŚCIE

Ładowanie konfiguracji parametrów...

WYJŚCIE

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

Każde uruchomienie będzie kosztować $0.06. Za $10 możesz uruchomić ten model około 166 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": "vidu/q3-pro/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 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/q3-pro/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/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/q3-pro/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.
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

Vidu Q3-Pro Text-to-Video

Vidu Q3-Pro Text-to-Video is an advanced AI video generation model that creates high-quality videos directly from text descriptions. With support for multiple styles, resolutions up to 1080p, and optional audio generation, it delivers cinematic results with smooth motion and rich detail.

Why Choose This?

  • Multiple styles Choose between general realistic style or anime aesthetic.

  • High resolution output Generate videos in 540p, 720p, or 1080p quality.

  • Flexible duration Create videos from 1 to 16 seconds in length.

  • Audio generation Optional synchronized audio and background music.

  • Motion control Adjust movement amplitude for subtle or dynamic animations.

  • Prompt Enhancer Built-in tool to automatically improve your video descriptions.

Parameters

ParameterRequiredDescription
promptYesText description of the video scene and action
styleNoVisual style: general (default), anime
resolutionNoOutput quality: 540p, 720p (default), 1080p
durationNoVideo length in seconds (1-16, default: 5)
aspect_ratioNoOutput ratio: 16:9, 4:3, 9:16, etc.
movement_amplitudeNoMotion intensity: auto (default), small, medium, large
generate_audioNoGenerate synchronized audio (default: enabled)
bgmNoAdd background music (default: enabled)
seedNoRandom seed for reproducibility (-1 for random)

How to Use

  1. Write your prompt — describe the scene, characters, and action in detail.
  2. Select style — choose general for realistic or anime for animated style.
  3. Set resolution — higher resolution for better quality, lower for faster processing.
  4. Adjust duration — set video length up to 16 seconds.
  5. Configure audio (optional) — enable/disable audio generation and background music.
  6. Set motion intensity (optional) — control how dynamic the movement is.
  7. Run — submit and download your video.

Pricing

ResolutionCost per second
540p$0.07
720p$0.15
1080p$0.16

Best Use Cases

  • Social Media Content — Create short-form videos for TikTok, Reels, and Stories.
  • Concept Visualization — Bring creative ideas to life without filming.
  • Anime Content — Generate anime-style animations from descriptions.
  • Marketing Videos — Produce promotional content from text.
  • Storytelling — Create narrative scenes for creative projects.

Pro Tips

  • Use the Prompt Enhancer to refine your descriptions automatically.
  • Be specific about character actions, emotions, and scene details.
  • Use "anime" style for stylized, animated content.
  • Set movement_amplitude to "small" for subtle, cinematic motion or "large" for dynamic action.
  • Enable generate_audio and bgm for complete video with sound.
  • Use seed for reproducible results when iterating on prompts.

Notes

  • Maximum video duration is 16 seconds.
  • Audio generation adds synchronized sound effects and ambient audio.
  • BGM adds background music appropriate to the scene mood.
  • Ensure prompts describe clear, visualizable scenes for best results.

Zacznij Od 300+ Modeli,

Przeglądaj wszystkie modele

Join our Discord community

Join the Discord community for the latest model updates, prompts, and support.