Vidu Q3-Pro Start-End-to-Video API: 완전한 개발자 가이드

Vidu Q3-Pro의 start-end-to-video 기능은 시작 프레임과 끝 프레임을 입력받아 두 이미지 사이의 자연스러운 전환 영상을 생성한다. 텍스트 프롬프트만으로 영상을 만드는 방식과 달리, 양쪽 프레임을 고정함으로써 결과물의 예측 가능성을 높인다. 이 가이드는 프로덕션 도입을 검토 중인 엔지니어를 위해 작성되었다.

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이전 버전 대비 변경 사항

Vidu Q3-Pro는 Vidu 2.0 대비 세 가지 측면에서 측정 가능한 개선을 보인다.

항목	Vidu 2.0	Vidu Q3-Pro	변화율
최대 해상도	720p	1080p	+50%
최대 영상 길이	8초	16초	+100%
동기화 오디오 지원	없음	있음	신규 기능
start-end 프레임 컨트롤	미지원	지원	신규 기능

동기화 오디오는 Q3-Pro에서 처음 도입된 기능이다. 영상 생성과 동시에 오디오 트랙을 붙일 수 있어, 사후 처리 파이프라인을 단순화한다. start-end-to-video 모드 역시 Q3-Pro에서 공식 API로 제공되기 시작했으며, fal.ai의 fal-ai/vidu/start-end-to-video 엔드포인트를 통해서도 접근 가능하다.

주의: 공개된 VBench 또는 FID 기준 공식 벤치마크 수치는 현재 Vidu 측에서 공개하지 않고 있다. 아래 비교표는 각 플랫폼의 공개 스펙 기준이며, 독립적인 점수 비교는 업데이트 예정이다.

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기술 스펙 전체 표

항목	스펙
지원 모드	Text-to-Video, Image-to-Video, Start-End-to-Video
최대 해상도	1080p (1920×1080)
영상 길이	1초 ~ 16초
오디오	동기화 오디오 생성 지원
입력 이미지 형식	JPEG, PNG, WebP
API 방식	비동기 (task ID 기반 폴링)
기본 엔드포인트 (Pollo AI)	https://pollo.ai/api/platform/generation/vidu/viduq3-pro
공식 엔드포인트	https://platform.vidu.com/docs/api-reference
인증 방식	x-api-key 헤더
결과 조회	task ID로 별도 GET 요청
응답 형식	JSON (영상 URL 포함)
추가 기능	Upscale Pro, Lip Sync, Text-to-Audio, Template

비동기 방식은 특히 1080p 장시간 영상처럼 생성에 수십 초가 걸리는 작업에 적합하다. 응답 즉시 결과가 오는 동기 방식보다 타임아웃 리스크가 낮다.

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경쟁 모델 비교

공식 VBench 점수가 공개된 모델들을 기준으로 스펙 비교를 정리했다. Vidu Q3-Pro의 VBench 수치는 현재 공개되지 않았으므로, 스펙 기준 비교로 한정한다.

항목	Vidu Q3-Pro	Kling v2.5 Turbo	Kling v3.0 Pro	비고
최대 해상도	1080p	1080p	1080p	동급
최대 영상 길이	16초	10초	10초	Q3-Pro 우위
Start-End 프레임 제어	✅	✅	✅	동급
동기화 오디오	✅	❌	❌	Q3-Pro 우위
비동기 API	✅	✅	✅	동급
VBench 공개 점수	미공개	미공개	미공개	비교 불가
Novita AI 문서 지원	✅	✅	✅	동급

Kling v3.0 Pro와 Kling v2.5 Turbo는 모두 Novita AI 문서에서 Image-to-Video 및 Text-to-Video API를 지원하지만, 16초 영상 길이와 동기화 오디오는 Q3-Pro만 제공한다. 다만 Kling 계열은 업계에서 모션 일관성 측면에서 검증된 레퍼런스가 더 많다는 점을 감안해야 한다.

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가격 비교

아래 가격은 Pollo AI 및 Novita AI 플랫폼 기준이며, 플랫폼마다 크레딧 단위 산정 방식이 다르다. 정확한 단가는 각 플랫폼 가격 페이지에서 확인해야 한다.

플랫폼	모델	과금 단위	특이사항
Pollo AI	Vidu Q3-Pro	크레딧 기반	x-api-key 인증
fal.ai	fal-ai/vidu/start-end-to-video	초당 비용	프리뷰 요금 별도
Novita AI	Vidu Q3-Pro T2V	요청당 비용	문서화된 REST API
platform.vidu.com	Vidu Q3-Pro (직접)	자체 크레딧	공식 플랫폼

동일한 Vidu Q3-Pro 모델이라도 플랫폼마다 마진 구조가 다르므로, 대량 호출 시에는 반드시 platform.vidu.com 직접 계약과 리셀러 플랫폼 단가를 비교하는 것이 낫다. fal.ai는 빠른 프로토타이핑에 유리하고, Novita AI는 REST API 문서가 잘 정리되어 있어 팀 온보딩 비용이 낮다.

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실제 사용 사례

1. 제품 광고 — 시작/끝 프레임 고정 컷

제품 이미지 A(흰 배경 위 신발)와 이미지 B(신발을 신고 뛰는 발)를 각각 start/end 프레임으로 지정하면, 두 샷 사이의 자연스러운 전환 영상을 얻을 수 있다. 촬영 없이 5~8초 분량의 광고 컷을 빠르게 제작할 수 있다.

2. 건축 시각화 — 착공 전/후 타임랩스

착공 전 빈 부지 사진과 완공 렌더링 이미지를 각각 프레임으로 입력하면, 건물이 올라가는 듯한 타임랩스 영상을 생성할 수 있다. 16초 최대 길이 덕분에 중간 과정을 충분히 담을 수 있다.

3. 이커머스 상세 페이지 — 정지 이미지 → 루프 영상

제품 정면 컷을 start와 end 프레임에 동일하게 지정하면, 360도 회전처럼 보이는 짧은 루프 영상을 만들 수 있다. 동기화 오디오 기능을 추가하면 효과음까지 자동으로 붙어 모바일 피드용 컨텐츠로 바로 활용 가능하다.

4. 소셜 미디어 릴스 — 텍스트 설명 + 양쪽 프레임

인물 사진 두 장을 start/end로 넣고, 텍스트 프롬프트로 조명 변화나 계절 전환을 지정하면 Before/After 콘텐츠를 자동 생성할 수 있다. 이 경우 프롬프트 정밀도보다 프레임 구성이 결과 품질에 더 큰 영향을 준다.

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최소 동작 코드 예제

import requests, time

API_KEY = "YOUR_API_KEY"
BASE = "https://pollo.ai/api/platform/generation/vidu/viduq3-pro"

payload = {
    "model": "viduq3-pro",
    "mode": "start_end_to_video",
    "start_image_url": "https://example.com/start.jpg",
    "end_image_url": "https://example.com/end.jpg",
    "prompt": "smooth transition with natural lighting",
    "duration": 8,
    "resolution": "1080p"
}

res = requests.post(BASE, json=payload, headers={"x-api-key": API_KEY, "Content-Type": "application/json"})
task_id = res.json()["task_id"]

while True:
    poll = requests.get(f"{BASE}/task/{task_id}", headers={"x-api-key": API_KEY})
    data = poll.json()
    if data["status"] == "completed":
        print(data["video_url"]); break
    time.sleep(5)

task_id를 받은 뒤 상태가 completed가 될 때까지 폴링하는 구조다. duration은 1~16 사이 정수, resolution은 "720p" 또는 "1080p"를 지원한다. 실제 필드명과 엔드포인트 구조는 플랫폼에 따라 다를 수 있으므로, Pollo AI 공식 문서(docs.pollo.ai/m/vidu/viduq3-pro)와 platform.vidu.com 레퍼런스를 병행해서 확인해야 한다.

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한계와 사용하지 말아야 할 경우

아무리 스펙이 좋아도 부적합한 사용 사례에 쓰면 비용만 낭비된다.

사용하지 말아야 할 경우:

• 고정밀 의료·법적 영상 제작: 생성 모델 특성상 프레임 간 해부학적 정확도나 문서 무결성을 보장할 수 없다.
• 실시간 응답이 필요한 서비스: 비동기 방식이므로 최소 수십 초의 대기가 발생한다. 1초 이내 응답이 필요한 라이브 스트리밍 파이프라인에는 맞지 않는다.
• 텍스트 오버레이가 많은 영상: start-end 전환 과정에서 텍스트는 흐릿하게 변형되거나 사라질 수 있다. 텍스트 렌더링은 사후 후처리 단계로 분리하는 것이 낫다.
• 초당 수백 건 이상의 대량 병렬 처리: rate limit 정책이 공개되지 않았으며, 플랫폼마다 동시 요청 제한이 다르다. 대용량 배치 작업 전에는 반드시 플랫폼 측과 rate limit을 확인해야 한다.
• VBench 기반 정량 품질 보증이 필요한 경우: 현재 Vidu Q3-Pro의 공식 벤치마크 수치가 공개되어 있지 않다. 품질 SLA가 계약에 포함되는 B2B 프로젝트라면, 검증된 공개 점수가 있는 모델을 먼저 검토하는 것이 안전하다.

기술적 제약:

• start와 end 이미지의 해상도와 종횡비가 크게 다를 경우 크롭 또는 패딩이 발생할 수 있다. 입력 이미지는 동일한 종횡비로 맞춰 넣는 것을 권장한다.
• 오디오 동기화는 영상 길이와 자동으로 맞춰지지만, 특정 오디오 파일을 직접 지정하는 기능은 현재 API 레퍼런스에서 확인되지 않는다.

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결론

Vidu Q3-Pro start-end-to-video API는 16초 1080p 영상과 동기화 오디오라는 스펙 측면에서 현재 Kling 계열 대비 차별점을 가지며, 비동기 task 기반 구조로 프로덕션 통합 난이도도 낮다. 다만 공개된 VBench 점수가 없고 rate limit 정책이 불투명한 현 시점에서, 대규모 프로덕션 전환 전에는 소규모 A/B 테스트로 실제 모션 품질과 처리 속도를 직접 측정해보는 것이 필수다.

참고: 여러 AI 모델을 하나의 파이프라인에서 사용한다면, AtlasCloud는 Kling, Flux, Seedance, Claude, GPT 등 300개 이상의 모델에 단일 API로 접근할 수 있습니다. API 키 하나로 모든 모델 사용 가능. 신규 사용자는 첫 충전 시 25% 보너스(최대 $100).