LemonData 는 하나의 통합 API 를 통해 비디오 생성을 제공합니다. 생성은 비동기 방식으로 진행되며, 요청을 보내면 task_id 와 poll_url 을 받은 뒤 최종 결과가 나올 때까지 상태를 주기적으로 조회하면 됩니다.
create 응답에 poll_url이 있으면 그 URL을 그대로 사용하세요. 그것이 /v1/tasks/{id}를 가리키면 고정 상태 조회의 canonical endpoint로 취급하세요.
오디오 동작은 모델마다 다릅니다. LemonData 에서는 output_audio 를 생략하면 Veo 3 계열을 기본적으로 오디오 켜짐으로 처리합니다. 다른 공개 모델은 기본적으로 무음이거나, 안정적인 오디오 토글을 노출하지 않을 수 있습니다.
운영 환경에서는 이미지, 비디오, 오디오 입력에 공개 접근 가능한 https URL 을 사용하는 것이 좋습니다. 호환 모델은 data: URL 도 계속 지원하지만, 공개 URL 이 재시도, 관측, 디버깅에 더 유리합니다.
비동기 흐름
현재 공개 작업
현재 LemonData 공개 비디오 계약의 중심이 되는 작업은 다음과 같습니다.
text-to-videoimage-to-videoreference-to-videostart-end-to-videovideo-to-videomotion-control
계약 자체는 audio-to-video 와 video-extension 도 모델별 흐름을 위해 허용하지만, 이 문서 빌드 시점의 공개 활성 모델 목록에는 두 기능을 널리 제공하는 모델이 포함되어 있지 않습니다.
기능 매트릭스
범례: ✅ 해당 공급자 계열에 현재 공개 활성 모델이 최소 1개 이상 존재 | ❌ 현재 공개 활성 모델로는 제공되지 않음
| 계열 | T2V | I2V | 참조 | 시작-종료 | V2V | 모션 |
|---|
| OpenAI | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Kuaishou | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Google | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
| ByteDance | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| MiniMax | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Alibaba | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Shengshu | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
| xAI | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ |
| 기타 | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ |
기능 정의
- T2V (Text-to-Video): 텍스트 프롬프트에서 비디오 생성
- I2V (Image-to-Video): 시작 이미지를 기반으로 비디오 생성. 가장 넓은 호환성을 위해
image_url 권장
- 참조:
reference_images 를 통해 하나 이상의 참조 이미지로 생성 조건 부여
- 시작-종료:
start_image 와 end_image 로 첫 프레임과 마지막 프레임 제어
- V2V (Video-to-Video): 기존 비디오를 주 입력으로 사용
- 모션: 피사체 이미지와 모션 참조 비디오를 함께 사용
현재 공개 모델 인벤토리
OpenAI
| 모델 | 공개 작업 |
|---|
sora-2 | 텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오 |
sora-2-pro | 텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오 |
sora-2-pro-storyboard | 이미지에서 비디오 |
Kuaishou
| 모델 | 공개 작업 |
|---|
kling-3.0-motion-control | 모션 컨트롤 |
kling-3.0-video | 텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오, 시작-종료 프레임 비디오 |
kling-v2.5-turbo-pro | 텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오, 시작-종료 프레임 비디오 |
kling-v2.5-turbo-std | 텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오 |
kling-v2.6-pro | 텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오, 시작-종료 프레임 비디오 |
kling-v2.6-std | 텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오 |
kling-v3.0-pro | 텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오, 시작-종료 프레임 비디오 |
kling-v3.0-std | 텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오, 시작-종료 프레임 비디오 |
kling-video-o1-pro | 텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오, 참조 이미지 기반 비디오, 시작-종료 프레임 비디오, 비디오에서 비디오 |
kling-video-o1-std | 텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오, 참조 이미지 기반 비디오, 시작-종료 프레임 비디오, 비디오에서 비디오 |
Google
| 모델 | 공개 작업 |
|---|
veo3 | 텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오 |
veo3-fast | 텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오 |
veo3-pro | 텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오 |
veo3.1 | 텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오, 참조 이미지 기반 비디오, 시작-종료 프레임 비디오 |
veo3.1-fast | 텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오, 참조 이미지 기반 비디오, 시작-종료 프레임 비디오 |
veo3.1-pro | 텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오, 시작-종료 프레임 비디오 |
ByteDance
| 모델 | 공개 작업 |
|---|
seedance-1.5-pro | 텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오 |
MiniMax
| 모델 | 공개 작업 |
|---|
hailuo-2.3-fast | 이미지에서 비디오 |
hailuo-2.3-pro | 텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오 |
hailuo-2.3-standard | 텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오 |
Alibaba
| 모델 | 공개 작업 |
|---|
wan-2.2-plus | 텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오 |
wan-2.5 | 텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오 |
wan-2.6 | 텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오, 참조 이미지 기반 비디오 |
Shengshu
| 모델 | 공개 작업 |
|---|
viduq2 | 텍스트에서 비디오, 참조 이미지 기반 비디오 |
viduq2-pro | 이미지에서 비디오, 참조 이미지 기반 비디오, 시작-종료 프레임 비디오 |
viduq2-pro-fast | 이미지에서 비디오, 시작-종료 프레임 비디오 |
viduq2-turbo | 이미지에서 비디오, 시작-종료 프레임 비디오 |
viduq3-pro | 텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오, 시작-종료 프레임 비디오 |
viduq3-turbo | 텍스트에서 비디오, 이미지에서 비디오, 시작-종료 프레임 비디오 |
xAI
| 모델 | 공개 작업 |
|---|
grok-imagine-image-to-video | 이미지에서 비디오 |
grok-imagine-text-to-video | 텍스트에서 비디오 |
grok-imagine-upscale | 비디오에서 비디오 |
| 모델 | 공개 작업 |
|---|
topaz-video-upscale | 비디오에서 비디오 |
사용 예시
텍스트에서 비디오
response = requests.post(f"{BASE}/videos/generations",
headers=headers,
json={
"model": "sora-2",
"prompt": "A calm cinematic shot of a cat walking through a sunlit garden.",
"operation": "text-to-video",
"duration": 4,
"aspect_ratio": "16:9"
}
)
이미지에서 비디오
response = requests.post(f"{BASE}/videos/generations",
headers=headers,
json={
"model": "hailuo-2.3-standard",
"prompt": "The scene begins from the provided image and adds gentle natural motion.",
"operation": "image-to-video",
"image_url": "https://example.com/portrait.jpg",
"duration": 6,
"aspect_ratio": "16:9"
}
)
참조 이미지 기반 비디오
response = requests.post(f"{BASE}/videos/generations",
headers=headers,
json={
"model": "veo3.1",
"prompt": "Keep the same subject identity and palette while adding subtle motion.",
"operation": "reference-to-video",
"reference_images": [
"https://example.com/ref-a.jpg",
"https://example.com/ref-b.jpg"
],
"duration": 8,
"resolution": "720p",
"aspect_ratio": "9:16"
}
)
시작/종료 프레임 제어
response = requests.post(f"{BASE}/videos/generations",
headers=headers,
json={
"model": "viduq2-pro",
"prompt": "Smooth transition from day to night.",
"operation": "start-end-to-video",
"start_image": "https://example.com/city-day.jpg",
"end_image": "https://example.com/city-night.jpg",
"duration": 5,
"resolution": "720p",
"aspect_ratio": "16:9"
}
)
비디오에서 비디오로
response = requests.post(f"{BASE}/videos/generations",
headers=headers,
json={
"model": "topaz-video-upscale",
"operation": "video-to-video",
"video_url": "https://example.com/source.mp4",
"prompt": "Upscale this clip while preserving the original motion."
}
)
모션 컨트롤
response = requests.post(f"{BASE}/videos/generations",
headers=headers,
json={
"model": "kling-3.0-motion-control",
"operation": "motion-control",
"prompt": "Keep the subject stable while following the motion reference.",
"image_url": "https://example.com/subject.png",
"video_url": "https://example.com/motion.mp4",
"resolution": "720p"
}
)
파라미터 참고
| 파라미터 | 타입 | 설명 |
|---|
operation | string | 운영 환경에서는 명시적으로 보내는 편이 좋습니다 |
image_url | string | 가장 안정적인 이미지 입력 방식 |
image | string | 로컬 테스트와 작은 연동에 유용한 data: URL |
reference_images | string[] | 참조 이미지 조건부 생성을 위한 표준 공개 필드 |
reference_image_type | string | 선택 가능한 asset / style 스위치 |
video_url | string | 현재 공개된 video-to-video, motion-control 모델에서 필요 |
audio_url | string | 모델별 오디오 기반 비디오 흐름에서 사용 |
output_audio | boolean | Veo 3 계열은 생략 시 true 로 처리 |
빠른 모델 선택 가이드
최고 화질
속도보다 품질이 중요하다면 veo3.1-pro, kling-video-o1-pro, viduq3-pro 가 좋은 선택입니다.
빠른 반복
빠르게 반복 실험하려면 veo3.1-fast, hailuo-2.3-fast, viduq3-turbo 부터 시작해볼 수 있습니다.
참조 이미지 중심 흐름
전용 참조 이미지 제어가 필요하다면 veo3.1, veo3.1-fast, wan-2.6, kling-video-o1-pro / std 가 좋은 출발점입니다.
비디오에서 비디오로
현재 공개적으로 널리 활성화된 video-to-video 경로는 주로 topaz-video-upscale, grok-imagine-upscale, kling-video-o1-pro / std 입니다.
