vidu/q3-turbo/image-to-video

Imagem para Vídeo

TURBO

Vidu Q3 Turbo Image-to-Video API by Vidu

vidu/q3-turbo/image-to-video

Image-to-video

Vidu Q3-Turbo Image-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 $0.034. Com $10 você pode executar aproximadamente 294 vezes.

Você pode continuar com:

Seedance 2.0 Kling v3 Vidu Wan2.7

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/q3-turbo/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": "vidu/q3-turbo/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": "vidu/q3-turbo/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.

Saiba mais

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

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.

Saiba mais

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

API Schema

Schema não disponível

Sem exemplos disponíveis

Faça login para ver o histórico de solicitações

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

Fazer Login

Vidu Q3-Turbo Image-to-Video

Vidu Q3-Turbo Image-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.

Why Choose This?

Faster speed Significantly reduced generation time compared to Q3-Pro.
Image-driven generation Transform any image into dynamic video with natural motion.
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 motion descriptions.

Parameters

Parameter	Required	Description
prompt	Yes	Text description of the desired motion and action
image	Yes	Reference image to animate (URL or upload)
resolution	No	Output quality: 540p, 720p (default), 1080p
duration	No	Video length in seconds (1-16, 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 image — provide the reference image to animate.
Write your prompt — describe the motion, camera movement, and action.
Set resolution — higher resolution for better quality, lower for faster processing.
Adjust duration — set video length up to 16 seconds.
Configure audio (optional) — enable/disable audio generation and background music.
Set motion intensity (optional) — control how dynamic the movement is.
Run — submit and download your video.

Pricing

Resolution	Cost per second
540p	$0.04
720p	$0.06
1080p	$0.08

Best Use Cases

Photo Animation — Bring portraits, landscapes, and product images to life.
Social Media Content — Create engaging video content from static images.
Marketing & Ads — Generate dynamic promotional videos from product photos.
Storytelling — Animate illustrations and artwork for narratives.
Creative Projects — Explore motion concepts from reference images.

Pro Tips

Use the Prompt Enhancer to refine your motion descriptions.
Be specific about movement direction, speed, and camera angles.
Set movement_amplitude to "small" for subtle, cinematic motion or "large" for dramatic action.
Enable generate_audio for realistic sound effects matching the scene.
Use high-quality source images for better video results.
Describe environmental effects (wind, smoke, dust) for more immersive results.

Notes

Both prompt and image are required fields.
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 uploaded image URLs are publicly accessible.

Vidu Q3-Turbo Text-to-Video — Generate video directly from text descriptions.

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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.

From$0.075/segundo

$0.064/segundo

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Vidu Q3 Turbo Image-to-Video API by Vidu

Entrada

Saída

Parâmetros

Exemplo de código

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Autenticação

Cabeçalhos HTTP

Enviar uma solicitação

Enviar uma solicitação

Corpo da solicitação

Resposta

Verificar status

Exemplo de polling

Valores de status

Resposta concluída

Enviar arquivos

Exemplo de upload

Resposta

Schema de entrada

Exemplo de corpo da solicitação

Schema de saída

Exemplo de resposta

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