Hailuo 02 is a new AI video generation model from Hailuo AI.
อินพุต
เอาต์พุต
รอดำเนินการแต่ละครั้งจะใช้ 0.1 ด้วย $10 คุณสามารถรันได้ประมาณ 100 ครั้ง
คุณสามารถทำต่อได้:
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": "minimax/hailuo-02/fast",
"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
pip install requestsการยืนยันตัวตน
คำขอ API ทั้งหมดต้องมีการยืนยันตัวตนผ่าน API key คุณสามารถรับ API key ได้จากแดชบอร์ด Atlas Cloud
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"HTTP Headers
import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}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
/api/v1/model/generateVideoเนื้อหาคำขอ
import requests
url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
"model": "minimax/hailuo-02/fast",
"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
/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
processingคำขอยังอยู่ระหว่างการประมวลผลcompletedการสร้างเสร็จสมบูรณ์แล้ว ผลลัพธ์พร้อมใช้งานsucceededการสร้างสำเร็จแล้ว ผลลัพธ์พร้อมใช้งานfailedการสร้างล้มเหลว ตรวจสอบฟิลด์ errorการตอบกลับที่เสร็จสมบูรณ์
{
"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
/api/v1/model/uploadMediaตัวอย่างการอัปโหลด
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
ไม่มีพารามิเตอร์ที่ใช้ได้
ตัวอย่างเนื้อหาคำขอ
{
"model": "minimax/hailuo-02/fast"
}Output Schema
API จะส่งคืนการตอบกลับ prediction พร้อม URL ของผลลัพธ์ที่สร้างขึ้น
ตัวอย่างการตอบกลับ
{
"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
ติดตั้ง
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsตั้งค่า API Key
รับ API key จากแดชบอร์ด Atlas Cloud และตั้งค่าเป็นตัวแปรสภาพแวดล้อม
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"ความสามารถ
เมื่อติดตั้งแล้ว คุณสามารถใช้ภาษาธรรมชาติในผู้ช่วย AI ของคุณเพื่อเข้าถึงโมเดล Atlas Cloud ทั้งหมด
MCP Server
Atlas Cloud MCP Server เชื่อมต่อ IDE ของคุณกับโมเดล AI กว่า 300+ ผ่าน Model Context Protocol ใช้งานได้กับไคลเอนต์ที่รองรับ MCP ทุกตัว
ไคลเอนต์ที่รองรับ
ติดตั้ง
npx -y atlascloud-mcpการกำหนดค่า
เพิ่มการกำหนดค่าต่อไปนี้ลงในไฟล์ตั้งค่า MCP ของ IDE ของคุณ
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}เครื่องมือที่ใช้ได้
API Schema
ไม่มี SchemaMiniMax Hailuo 02 Fast
This is a fast version of Hailuo 02 that can generate videos in 6s and 10s at 512p resolution.
Hailuo 02 is a new AI video generation model, from Hailuo AI, created on MiniMax's evolving framework. It has been fine-tuned to deliver ultra-clear 1080P resolution and unprecedented responsiveness while even handling, the craziest of physics driven scenes.
Indeed, artists have discovered that for highly intricate scenarios, such as gymnastics, MiniMax Hailuo 02 is currently the only model globally capable of delivering such performance. We eagerly invite the community to explore and unlock even more creative possibilities.
Our journey began late last August when we informally launched a demo webpage showcasing an early version of our video generation model. To our surprise, it attracted significant attention and acclaim from talented creators worldwide. This pivotal moment led to the development of Hailuo Video 01, our AI native video generation product, which has since empowered creators to generate over 370 million videos globally.
Returning to our foundational principle of "Intelligence with Everyone," our ambition is to equip global creators to fully unleash their imagination, elevate the quality of their video content, and lower the barriers to video creation. Crucially, we strive to achieve this without imposing prohibitive costs that would limit the widespread accessibility of this technology.
To this end, our team embarked on a quest to develop a more efficient video generation model architecture. This pursuit culminated in the core framework of MiniMax Hailuo 02, which we've named Noise-aware Compute Redistribution (NCR). In essence, the new architecture's central idea is as follows:
At a comparable parameter scale, the new architecture boosts our training and inference efficiency by 2.5 times. This significant gain enables us to implement a much larger parameter model—thereby enhancing its expressive capabilities—without increasing costs for creators. This approach also leaves ample room for inference optimization. We ultimately expanded the model's total parameter count to 3 times that of its predecessor.
A larger parameter count and heightened training efficiency mean our model can learn from a more extensive dataset. The wealth of feedback from Hailuo 01 provided invaluable guidance for our model training strategy. As a result, we expanded our training data volume by 4 times, achieving significant improvements in data quality and diversity.
With this architectural innovation, combined with a threefold increase in parameters and four times the training data, our model has taken a significant leap forward, particularly in its adherence to complex instructions and its rendering of extreme physics. The new model accurately interprets and executes highly detailed prompts, delivering more precise outputs. Furthermore, the efficiency gains from the new architecture also mean we can offer native 1080p video generation at a very affordable price point.
An early iteration of this model was tested by users on the Artificial Analysis Video Arena, where it secured the second position globally. Stay tuned for an upcoming new version!
These model enhancements are now fully integrated into the Hailuo Video web platform, mobile application, and our API platform. We currently offer three distinct versions: 768p-6s, 768p-10s, and 1080p-6s. True to our commitment, and thanks to the aforementioned architectural innovation, we continue to offer creators and developers the most open access and affordable pricing in the industry.
Through sustained technological research and development, coupled with deep collaborations with creators, developers, and artists, our mission and strategic direction have become ever clearer.
MiniMax Hailuo 02 represents a new milestone, and we are poised for rapid advancements in the following areas:
-
Enhancing generation speed
-
Improving alignment, leading to higher generation success rates and improved stability
-
Advancing model features beyond Text-to-Video (T2V) and Image-to-Video (I2V)
And, as always, we remain steadfast in our commitment to relentlessly exploring the upper limits of what technology and art can achieve together.
