bytedance/seedance-v1-lite-i2v-1080p

ภาพเป็นวิดีโอ

Animate static images into dynamic video with the Lite model. Delivers motion, transitions, and stylistic coherence at lower latency and cost, while preserving source imagery.

อินพุต

กำลังโหลดการตั้งค่าพารามิเตอร์...

เอาต์พุต

รอดำเนินการ

วิดีโอที่สร้างจะแสดงที่นี่

ตั้งค่าพารามิเตอร์แล้วคลิกรันเพื่อเริ่มสร้าง

แต่ละครั้งจะใช้ 0.081 ด้วย $10 คุณสามารถรันได้ประมาณ 123 ครั้ง

คุณสามารถทำต่อได้:

อัพสเกลวิดีโอ ขยายวิดีโอ

พารามิเตอร์

ตัวอย่างโค้ด
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": "bytedance/seedance-v1-lite-i2v-1080p",
    "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()

ติดตั้ง

ติดตั้งแพ็คเกจที่จำเป็นสำหรับภาษาของคุณ

bash

pip install requests

การยืนยันตัวตน

คำขอ API ทั้งหมดต้องมีการยืนยันตัวตนผ่าน API key คุณสามารถรับ API key ได้จากแดชบอร์ด Atlas Cloud

bash

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

HTTP Headers

python

import os

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

รักษา API key ของคุณให้ปลอดภัย

อย่าเปิดเผย API key ของคุณในโค้ดฝั่งไคลเอนต์หรือที่เก็บข้อมูลสาธารณะ ให้ใช้ตัวแปรสภาพแวดล้อมหรือพร็อกซีฝั่งเซิร์ฟเวอร์แทน

ส่งคำขอ

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())

ส่งคำขอ

ส่งคำขอสร้างแบบอะซิงโครนัส API จะส่งคืน prediction ID ที่คุณสามารถใช้ตรวจสอบสถานะและดึงผลลัพธ์ได้

POST/api/v1/model/generateVideo

เนื้อหาคำขอ

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}

data = {
    "model": "bytedance/seedance-v1-lite-i2v-1080p",
    "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']}")

การตอบกลับ

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

ตรวจสอบสถานะ

สำรวจ prediction endpoint เพื่อตรวจสอบสถานะปัจจุบันของคำขอ

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

ตัวอย่างการสำรวจ

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)

ค่าสถานะ

processingคำขอยังอยู่ระหว่างการประมวลผล

completedการสร้างเสร็จสมบูรณ์แล้ว ผลลัพธ์พร้อมใช้งาน

succeededการสร้างสำเร็จแล้ว ผลลัพธ์พร้อมใช้งาน

failedการสร้างล้มเหลว ตรวจสอบฟิลด์ error

การตอบกลับที่เสร็จสมบูรณ์

{
  "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"
  }
}

อัปโหลดไฟล์

อัปโหลดไฟล์ไปยังที่เก็บข้อมูล Atlas Cloud และรับ URL ที่คุณสามารถใช้ในคำขอ API ของคุณ ใช้ multipart/form-data ในการอัปโหลด

POST/api/v1/model/uploadMedia

ตัวอย่างการอัปโหลด

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}")

การตอบกลับ

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

Input Schema

พารามิเตอร์ต่อไปนี้ยอมรับในเนื้อหาคำขอ

ทั้งหมด: 0จำเป็น: 0ไม่บังคับ: 0

ไม่มีพารามิเตอร์ที่ใช้ได้

ตัวอย่างเนื้อหาคำขอ

json

{
  "model": "bytedance/seedance-v1-lite-i2v-1080p"
}

Output Schema

API จะส่งคืนการตอบกลับ prediction พร้อม URL ของผลลัพธ์ที่สร้างขึ้น

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

ตัวอย่างการตอบกลับ

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 เชื่อมต่อโมเดล AI กว่า 300+ เข้ากับผู้ช่วยเขียนโค้ด AI ของคุณโดยตรง ติดตั้งด้วยคำสั่งเดียว จากนั้นใช้ภาษาธรรมชาติเพื่อสร้างรูปภาพ วิดีโอ และสนทนากับ LLM

ไคลเอนต์ที่รองรับ

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ ไคลเอนต์ที่รองรับ

ติดตั้ง

bash

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

ตั้งค่า API Key

รับ API key จากแดชบอร์ด Atlas Cloud และตั้งค่าเป็นตัวแปรสภาพแวดล้อม

bash

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

ความสามารถ

เมื่อติดตั้งแล้ว คุณสามารถใช้ภาษาธรรมชาติในผู้ช่วย AI ของคุณเพื่อเข้าถึงโมเดล Atlas Cloud ทั้งหมด

สร้างรูปภาพสร้างรูปภาพด้วยโมเดลเช่น Nano Banana 2, Z-Image และอื่นๆ

สร้างวิดีโอสร้างวิดีโอจากข้อความหรือรูปภาพด้วย Kling, Vidu, Veo เป็นต้น

สนทนา LLMสนทนากับ Qwen, DeepSeek และโมเดลภาษาขนาดใหญ่อื่นๆ

อัปโหลดสื่ออัปโหลดไฟล์จากเครื่องสำหรับการแก้ไขรูปภาพและเวิร์กโฟลว์รูปภาพเป็นวิดีโอ

เรียนรู้เพิ่มเติม

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server เชื่อมต่อ IDE ของคุณกับโมเดล AI กว่า 300+ ผ่าน Model Context Protocol ใช้งานได้กับไคลเอนต์ที่รองรับ MCP ทุกตัว

ไคลเอนต์ที่รองรับ

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ ไคลเอนต์ที่รองรับ

ติดตั้ง

bash

npx -y atlascloud-mcp

การกำหนดค่า

เพิ่มการกำหนดค่าต่อไปนี้ลงในไฟล์ตั้งค่า MCP ของ IDE ของคุณ

json

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

เครื่องมือที่ใช้ได้

atlas_generate_imageสร้างรูปภาพจากข้อความ prompt

atlas_generate_videoสร้างวิดีโอจากข้อความหรือรูปภาพ

atlas_chatสนทนากับโมเดลภาษาขนาดใหญ่

atlas_list_modelsเรียกดูโมเดล AI กว่า 300+ ที่ใช้ได้

atlas_quick_generateสร้างเนื้อหาขั้นตอนเดียวพร้อมเลือกโมเดลอัตโนมัติ

atlas_upload_mediaอัปโหลดไฟล์จากเครื่องสำหรับเวิร์กโฟลว์ API

เรียนรู้เพิ่มเติม

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

API Schema

ไม่มี Schema

กรุณาเข้าสู่ระบบเพื่อดูประวัติคำขอ

คุณต้องเข้าสู่ระบบเพื่อเข้าถึงประวัติคำขอโมเดล

เข้าสู่ระบบ

Seedance 1.0

A video generation model that creates videos from text prompts and images.

🌟 Core Capabilities

🎬 Video Generation

Text-to-Video (T2V): Generate videos from text descriptions
Image-to-Video (I2V): Generate videos from static images with optional text prompts
Resolution: Outputs 1080p videos

🎥 Motion and Dynamics

Wide dynamic range supporting both subtle and large-scale movements
Maintains physical realism and stability across motion sequences
Handles complex action sequences and multi-agent interactions

🧩 Multi-Shot Support

Native multi-shot video generation with narrative coherence
Maintains consistency in subjects, visual style, and atmosphere across shot transitions
Handles temporal and spatial shifts between scenes

🎨 Style and Aesthetics

Supports diverse visual styles: photorealism, cyberpunk, illustration, felt texture, and more
Interprets stylistic prompts accurately
Maintains cinematic quality with rich visual details