
Wan 2.7 Image-to-Video API by Alibaba
Animates images into videos with first-frame, first-and-last-frame, video continuation, and audio-driven modes.
Girdi
Çıktı
BoştaHer çalıştırma $0.1 maliyete sahip. 10$ ile yaklaşık 100 kez çalıştırabilirsiniz.
Şununla devam edebilirsiniz:
Kod örneği
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()Kurulum
Programlama diliniz için gerekli paketi kurun.
pip install requestsKimlik Doğrulama
Tüm API istekleri, API anahtarı ile kimlik doğrulama gerektirir. API anahtarınızı Atlas Cloud kontrol panelinden alabilirsiniz.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"HTTP Başlıkları
import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}API anahtarınızı asla istemci tarafı kodunda veya herkese açık depolarda ifşa etmeyin. Bunun yerine ortam değişkenleri veya arka uç proxy kullanın.
İstek gönder
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())İstek Gönder
Asenkron bir oluşturma isteği gönderin. API, durumu kontrol etmek ve sonucu almak için kullanabileceğiniz bir tahmin ID'si döndürür.
/api/v1/model/generateVideoİstek Gövdesi
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']}")Yanıt
{
"id": "pred_abc123",
"status": "processing",
"model": "model-name",
"created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}Durumu Kontrol Et
İsteğinizin mevcut durumunu kontrol etmek için tahmin uç noktasını sorgulayın.
/api/v1/model/prediction/{prediction_id}Sorgulama Örneği
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)Durum Değerleri
processingİstek hâlâ işleniyor.completedOluşturma tamamlandı. Çıktılar kullanılabilir.succeededOluşturma başarılı oldu. Çıktılar kullanılabilir.failedOluşturma başarısız oldu. Hata alanını kontrol edin.Tamamlanmış Yanıt
{
"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"
}
}Dosya Yükle
Dosyaları Atlas Cloud depolama alanına yükleyin ve API isteklerinizde kullanabileceğiniz bir URL alın. Yüklemek için multipart/form-data kullanın.
/api/v1/model/uploadMediaYükleme Örneği
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}")Yanıt
{
"data": {
"download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
"file_name": "image.png",
"content_type": "image/png",
"size": 1024000
}
}Input Schema
İstek gövdesinde aşağıdaki parametreler kabul edilir.
Kullanılabilir parametre yok.
Örnek İstek Gövdesi
{
"model": "alibaba/wan-2.7/image-to-video"
}Output Schema
API, oluşturulan çıktı URL'lerini içeren bir tahmin yanıtı döndürür.
Örnek Yanıt
{
"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, 300'den fazla AI modelini doğrudan AI kodlama asistanınıza entegre eder. Kurmak için tek bir komut, ardından görüntü, video oluşturmak ve LLM ile sohbet etmek için doğal dil kullanın.
Desteklenen İstemciler
Kurulum
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsAPI Anahtarını Ayarla
API anahtarınızı Atlas Cloud kontrol panelinden alın ve ortam değişkeni olarak ayarlayın.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"Yetenekler
Kurulduktan sonra, tüm Atlas Cloud modellerine erişmek için AI asistanınızda doğal dil kullanabilirsiniz.
MCP Server
Atlas Cloud MCP Server, IDE'nizi Model Context Protocol aracılığıyla 300'den fazla AI modeline bağlar. Herhangi bir MCP uyumlu istemci ile çalışır.
Desteklenen İstemciler
Kurulum
npx -y atlascloud-mcpYapılandırma
Aşağıdaki yapılandırmayı IDE'nizin MCP ayarları dosyasına ekleyin.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}Mevcut Araçlar
API Şeması
Şema mevcut değilÖrnek mevcut değil
İstek geçmişini görüntülemek için oturum açın
Model istek geçmişinize erişmek için oturum açmanız gerekir.
Oturum AçAlibaba 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
- First-frame mode: Provide an
imageURL. The model animates it into a video. - First-and-last-frame mode: Provide both
image(start) andlast_image(end). The model generates a transition between them. - Video continuation: Provide a
videoclip URL. The model extends the content. - Audio-driven: Add an
audioURL to any mode. The model matches the video to the audio. - Add a text prompt to guide the video content and style.






