vidu/q1/reference-to-video

Vidu Q1 Reference-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.

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vidu/q1/reference-to-video
Vidu Q1 Reference-to-video
Referência para Vídeo

Vidu Q1 Reference-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.

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 $0.34. Com $10 você pode executar aproximadamente 29 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": "vidu/q1/reference-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": "vidu/q1/reference-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": "vidu/q1/reference-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.

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Vidu Q1 Reference-to-Video

Vidu Q1 Reference-to-Video is an efficient AI video generation model that generates video featuring specific subjects. Provide subject images alongside a motion prompt, and the model generates a 5-second 1080p video that faithfully preserves each subject's appearance, style, and identity — fast and at an accessible price point.

Why Choose This?

  • Fast generation Optimized for quick turnaround with minimal wait time.

  • Subject-driven generation Feature specific characters or objects with consistent appearance across the generated video.

  • 1080p output Generate videos in full 1080p high definition quality.

  • 5-second videos Produces crisp, fixed-length 5-second videos ready to share.

  • Audio generation Optional audio with configurable type: full audio, speech only, or sound effects only.

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

Parameters

ParameterRequiredDescription
promptYesText description of the desired motion and action
subjectsYesOne or more subject images to feature in the video (URL or upload)
resolutionNoOutput quality: 1080p
durationNoFixed video length of 5 seconds
aspect_ratioNoAspect ratio of the output: 16:9 (default), 9:16, 1:1, 4:3, 3:4
movement_amplitudeNoMotion intensity: auto (default), small, medium, large
generate_audioNoWhether to generate audio for the video (default: true)
audio_typeNoAudio type when generate_audio is true: all (default), speech_only, sound_effect_only
seedNoSeed for generation (default: 0); use -1 for a random seed

How to Use

  1. Upload your subject images — provide one or more images of the subjects to feature in the video.
  2. Write your prompt — describe the motion, camera movement, and desired action.
  3. Configure audio (optional) — enable audio and select the audio type: all, speech_only, or sound_effect_only.
  4. Set motion intensity (optional) — adjust movement_amplitude for subtle or dynamic animations.
  5. Run — submit and download your video.

Pricing

ResolutionCost
1080p$0.4

Best Use Cases

  • Character Consistency — Generate video featuring a specific character or subject across scenes.
  • Product Videos — Animate product photos while preserving brand appearance.
  • Style-Consistent Content — Produce video that matches the visual aesthetic of existing assets.
  • Social Media Content — Create engaging animated clips based on your existing image library.
  • Rapid Prototyping — Quickly explore reference-guided video concepts before committing to higher-quality generation.

Pro Tips

  • Use the Prompt Enhancer to refine your motion descriptions.
  • Provide clear, well-lit subject images for the most consistent visual output.
  • Be specific about movement direction, speed, and camera angles in your prompt.
  • Use multiple subject images when the scene involves more than one character or object.
  • Set audio_type to speech_only when the scene involves dialogue, or sound_effect_only for purely ambient audio.
  • Describe environmental elements (lighting, background) in the prompt to guide the scene composition.

Notes

  • Both prompt and subjects are required fields.
  • Video duration is fixed at 5 seconds.
  • When generate_audio is true, audio_type controls what is generated: all includes speech and sound effects, speech_only generates voice audio, sound_effect_only generates ambient and environmental sounds.
  • Ensure uploaded subject image URLs are publicly accessible.

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