minimax/hailuo-02/t2v-pro

Metin-Video

PRO

Hailuo 02 t2v Pro API by MiniMax

minimax/hailuo-02/t2v-pro

T2v-pro

Hailuo 02 is a new AI video generation model from Hailuo AI.

Girdi

Parametre yapılandırması yükleniyor...

Çıktı

Boşta

Oluşturulan videolarınız burada görünecek

Parametreleri yapılandırın ve oluşturmaya başlamak için Çalıştır'a tıklayın

Her çalıştırma $0.48 maliyete sahip. 10$ ile yaklaşık 20 kez çalıştırabilirsiniz.

Şununla devam edebilirsiniz:

Seedance 2.0 Kling v3 Vidu Wan2.7

Parametreler

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": "minimax/hailuo-02/t2v-pro",
    "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.

bash

pip install requests

Kimlik Doğrulama

Tüm API istekleri, API anahtarı ile kimlik doğrulama gerektirir. API anahtarınızı Atlas Cloud kontrol panelinden alabilirsiniz.

bash

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

HTTP Başlıkları

python

import os

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

API anahtarınızı güvende tutun

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.

POST/api/v1/model/generateVideo

İstek Gövdesi

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/t2v-pro",
    "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.

GET/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.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Yükleme 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.

Toplam: 0Zorunlu: 0İsteğe Bağlı: 0

Kullanılabilir parametre yok.

Örnek İstek Gövdesi

json

{
  "model": "minimax/hailuo-02/t2v-pro"
}

Output Schema

API, oluşturulan çıktı URL'lerini içeren bir tahmin yanıtı döndürür.

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

Örnek Yanıt

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, 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

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ desteklenen i̇stemciler

Kurulum

bash

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

API Anahtarını Ayarla

API anahtarınızı Atlas Cloud kontrol panelinden alın ve ortam değişkeni olarak ayarlayın.

bash

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

Yetenekler

Kurulduktan sonra, tüm Atlas Cloud modellerine erişmek için AI asistanınızda doğal dil kullanabilirsiniz.

Görüntü OluşturmaNano Banana 2, Z-Image ve daha fazla model ile görüntüler oluşturun.

Video OluşturmaKling, Vidu, Veo vb. ile metin veya görüntülerden videolar oluşturun.

LLM SohbetQwen, DeepSeek ve diğer büyük dil modelleri ile sohbet edin.

Medya YüklemeGörüntü düzenleme ve görüntüden videoya iş akışları için yerel dosyaları yükleyin.

Daha fazla bilgi

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

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

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ desteklenen i̇stemciler

Kurulum

bash

npx -y atlascloud-mcp

Yapılandırma

Aşağıdaki yapılandırmayı IDE'nizin MCP ayarları dosyasına ekleyin.

json

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

Mevcut Araçlar

atlas_generate_imageMetin istemlerinden görüntüler oluşturun.

atlas_generate_videoMetin veya görüntülerden videolar oluşturun.

atlas_chatBüyük dil modelleri ile sohbet edin.

atlas_list_models300'den fazla mevcut AI modelini keşfedin.

atlas_quick_generateOtomatik model seçimi ile tek adımda içerik oluşturma.

atlas_upload_mediaAPI iş akışları için yerel dosyaları yükleyin.

Daha fazla bilgi

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

API Şeması

Şema mevcut değil

İstek geçmişini görüntülemek için oturum açın

Model istek geçmişinize erişmek için oturum açmanız gerekir.

Oturum Aç

What Makes Hailuo 02 Outperform Other AI Video Generation Models?

1080P Native Output

Nobody wants blurry footage. Hailuo 02 gives you the full HD 1080P video straight from the model, not upscaled afterwards. This is a huge leap from the previously limited 720P. Your video will look sharp even on those big screens. Ads, explainers, shorts—it all matters if it looks clear. And Hailuo 02 can deliver that clarity with just a few clicks.

Multiple Duration Options

Flexibility means a lot with AI video generation, and Hailuo 02 offers clip format in both 6-second and 10-second formats. Creators can mix and match formats seamlessly, and the length of content becomes more controllable without impacting quality. It's a small detail but has a big impact on workflow. There’s no need to re-render full scenes when mocking up combinations—just generate and combine.

Enhanced Motion & Physical Effects

This model doesn’t merely understand movement—it completely owns it. Hailuo 02 is equipped with state-of-the-art motion rendering, allowing it to capture dynamic scenes and physical interactions more smoothly than most competitors. It adapts easily to prompts involving complex physics, such as flying debris, bouncing objects, or camera shakes. The result: videos that feel organic and cinematic.

Better Scene Transitions

Image-to-video models can sometimes produce awkward cuts or uneven frame stitching, but Hailuo 02 really smooths things out. Transitions between frames resemble real-world camera work more than simple machine stitching. The end result is closer to a movie trailer than a slideshow, especially for creators transforming still images into dynamic sequences.

Real-World Reliability

Hailuo 02 doesn’t just show strong benchmark performance—it delivers in real creative use cases. Users have reported consistent output when repeating the same prompts. This excellent consistency and low randomness is a major benefit for professionals who value repeatability, especially in team environments with high standards.

Lower Cost

AI tools tend to be powerful but pricey—Hailuo 02 is both powerful and affordable. Compared to premium tools like Veo 3 or closed systems like Sora, it offers incredible value. Designed for creators and startups, not just enterprises, it’s a great entry point for building professional-quality video content on a budget.

What Users Are Saying About Hailuo 02

"The physics are insane. I have to say that not every video came out perfect on the first try, but I still got great results really easily. The way cats jump is just… perfect."

"Truly impressed by how well it follows prompts. Even when I pushed the boundaries of imagination, it executed beautifully. Less distortion, stunning fast motion. Welcome back, king!"

"After many long waits, the return of Hailuo AI is here. With their latest model, 02. It packs a punch, with 1080p visuals, physics, prompt adherence strength, and cinematic capabilities. I present to you a compilation of my tests so far."

"With up to 1080p output and 10-second clips, this new model delivers accurate prompt adherence, dynamic motion, and some of the best physics understanding we’ve seen yet. It feels like a serious leap forward!"

Use Cases of Hailuo 02

Short-form social content

Ideal for TikTok, Instagram Reels, or YouTube Shorts. Hailuo 02 provides cinematic visuals in just seconds.
Ad and product videos

Create high-resolution, motion-rich videos that make products stand out—no full production team required.
Game and film prototyping

Rapidly visualize characters, scenes, and trailers before full-scale production.
Educational and training videos

Turn complex concepts into visually engaging animated sequences—perfect for teachers, course creators, and businesses.
AI-enhanced storytelling

Animate still images into cinematic micro-scenes without any animation skills.
Presentation and pitch support

Make your idea or product pitch unforgettable with custom AI-generated video sequences.

Tips for Using Hailuo 02

Use cinematic prompts

Think like a director—describe angles, lighting, and scene dynamics to enhance visual richness.
Use motion-rich language

Incorporate action verbs like "zoom in," "pan left," or "fly over" to drive dynamic camera effects.
Guide your video with a first frame

Uploading a still image helps the model lock in composition, structure, and mood.
Start small, go big later

Begin with 6-second clips to test ideas, then extend or merge for longer sequences.
Preview, tweak, repeat

Don’t aim for perfection right away. Iterate quickly and refine results through multiple generations.