alibaba/wan-2.7/image-to-video

Animates images into videos with first-frame, first-and-last-frame, video continuation, and audio-driven modes.

IMAGE-TO-VIDEOHOTNEW
Wan-2.7 Image-to-video
Imagem para Vídeo

Animates images into videos with first-frame, first-and-last-frame, video continuation, and audio-driven modes.

Entrada

Carregando configuração de parâmetros...

Saída

Inativo
Os vídeos gerados serão exibidos aqui
Configure os parâmetros e clique em executar para começar a gerar

Cada execução custará 0.1. Com $10 você pode executar aproximadamente 100 vezes.

Você pode continuar com:

Parâmetros

Exemplo de código

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/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()

Instalar

Instale o pacote necessário para a sua linguagem de programação.

bash
pip install requests

Autenticação

Todas as solicitações de API requerem autenticação por meio de uma chave de API. Você pode obter sua chave de API no painel do Atlas Cloud.

bash
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

Cabeçalhos HTTP

python
import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}
Mantenha sua chave de API segura

Nunca exponha sua chave de API em código do lado do cliente ou repositórios públicos. Use variáveis de ambiente ou um proxy de backend.

Enviar uma solicitação

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())

Enviar uma solicitação

Envie uma solicitação de geração assíncrona. A API retorna um ID de predição que você pode usar para verificar o status e obter o resultado.

POST/api/v1/model/generateVideo

Corpo da solicitação

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/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']}")

Resposta

{
  "id": "pred_abc123",
  "status": "processing",
  "model": "model-name",
  "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}

Verificar status

Consulte o endpoint de predição para verificar o status atual da sua solicitação.

GET/api/v1/model/prediction/{prediction_id}

Exemplo de polling

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)

Valores de status

processingA solicitação ainda está sendo processada.
completedA geração está completa. As saídas estão disponíveis.
succeededA geração foi bem-sucedida. As saídas estão disponíveis.
failedA geração falhou. Verifique o campo de erro.

Resposta concluída

{
  "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"
  }
}

Enviar arquivos

Envie arquivos para o armazenamento do Atlas Cloud e obtenha uma URL que pode ser usada nas suas solicitações de API. Use multipart/form-data para enviar.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Exemplo de upload

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}")

Resposta

{
  "data": {
    "download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
    "file_name": "image.png",
    "content_type": "image/png",
    "size": 1024000
  }
}

Schema de entrada

Os seguintes parâmetros são aceitos no corpo da solicitação.

Total: 0Obrigatório: 0Opcional: 0

Nenhum parâmetro disponível.

Exemplo de corpo da solicitação

json
{
  "model": "alibaba/wan-2.7/image-to-video"
}

Schema de saída

A API retorna uma resposta de predição com as URL de saída geradas.

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

Exemplo de resposta

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

O Atlas Cloud Skills integra mais de 300 modelos de IA diretamente no seu assistente de codificação com IA. Um comando para instalar e depois use linguagem natural para gerar imagens, vídeos e conversar com LLM.

Clientes compatíveis

Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cursor
Windsurf
VS Code
Trae
GitHub Copilot
Cline
Roo Code
Amp
Goose
Replit
40+ clientes compatíveis

Instalar

bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Configurar chave de API

Obtenha sua chave de API no painel do Atlas Cloud e defina-a como variável de ambiente.

bash
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

Funcionalidades

Após a instalação, você pode usar linguagem natural no seu assistente de IA para acessar todos os modelos do Atlas Cloud.

Geração de imagensGere imagens com modelos como Nano Banana 2, Z-Image e mais.
Criação de vídeosCrie vídeos a partir de texto ou imagens com Kling, Vidu, Veo, etc.
Chat com LLMConverse com Qwen, DeepSeek e outros modelos de linguagem de grande escala.
Upload de mídiaEnvie arquivos locais para fluxos de trabalho de edição de imagens e imagem para vídeo.

MCP Server

O Atlas Cloud MCP Server conecta seu IDE com mais de 300 modelos de IA através do Model Context Protocol. Funciona com qualquer cliente compatível com MCP.

Clientes compatíveis

Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cline
Roo Code
100+ clientes compatíveis

Instalar

bash
npx -y atlascloud-mcp

Configuração

Adicione a seguinte configuração ao arquivo de configuração de MCP do seu IDE.

json
{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "atlascloud-mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Ferramentas disponíveis

atlas_generate_imageGere imagens a partir de prompts de texto.
atlas_generate_videoCrie vídeos a partir de texto ou imagens.
atlas_chatConverse com modelos de linguagem de grande escala.
atlas_list_modelsExplore mais de 300 modelos de IA disponíveis.
atlas_quick_generateCriação de conteúdo em uma etapa com seleção automática de modelo.
atlas_upload_mediaEnvie arquivos locais para fluxos de trabalho de API.

API Schema

Schema não disponível

Faça login para ver o histórico de solicitações

Você precisa fazer login para acessar o histórico de solicitações do modelo.

Fazer Login

Alibaba WAN 2.7 Image-to-Video

Alibaba WAN 2.7 Image-to-Video animates images into videos with multiple generation modes: first-frame, first-and-last-frame, video continuation, and audio-driven animation.

What makes it stand out?

  • Multiple animation modes: Start from a single image, control both start and end frames, or extend an existing video clip.
  • Audio-driven generation: Provide a driving audio file to generate lip-synced or action-matched video content.
  • Multi-shot support: Generate multi-shot narratives with natural transitions and scene variety.
  • Up to 15 seconds: Generate videos from 2 to 15 seconds at 720P or 1080P resolution.

Designed For

  • Creators who want to bring still images to life with motion and sound.
  • Teams building video content from existing image assets or storyboard frames.
  • Anyone who needs controlled video generation with specific start and end states.

How to Use

  1. First-frame mode: Provide an image URL. The model animates it into a video.
  2. First-and-last-frame mode: Provide both image (start) and last_image (end). The model generates a transition between them.
  3. Video continuation: Provide a video clip URL. The model extends the content.
  4. Audio-driven: Add an audio URL to any mode. The model matches the video to the audio.
  5. Add a text prompt to guide the video content and style.

Mais de 300 Modelos, Comece Agora,

Explorar Todos os Modelos