إتقان Kling 3.0: 10 مطالبات فيديو متقدمة بالذكاء الاصطناعي لحركة بشرية واقعية

الدليل النهائي لإصلاح مشكلات انزلاق القدمين، والأذرع العائمة، وتشوه اليدين في فيديوهاتك المولدة بالذكاء الاصطناعي.

لقد قطع فيديو الذكاء الاصطناعي شوطاً كبيراً خلال العام الماضي. يمكنك الآن إنشاء وجوه مقنعة، وإضاءة سينمائية، وخلفيات تبدو واقعية للغاية. ولكن هذا الانبهار يتبدد غالباً بمجرد أن تبدأ الشخصية في الحركة. ربما رأيت ذلك من قبل: أذرع تتأرجح بإيقاع خاطئ، أقدام تنزلق على الأرض وكأنها بلا احتكاك، أصابع تندمج مع بعضها البعض بين الإطارات. هذا الأمر يخرجك من حالة الاندماج مع المشهد فوراً. إذا قضيت الكثير من الوقت في محاولة إنشاء فيديوهات واقعية بالذكاء الاصطناعي، فقد واجهت بالتأكيد هذه العيوب. من السهل إلقاء اللوم على النموذج، ولكن بعد إجراء سلسلة من الاختبارات التي تركز على الحركة باستخدام Kling 3.0، وجدنا أن أكبر قفزات الجودة لم تأتِ من تغيير الأدوات، بل من تحسين كتابة أوامر فيديو الذكاء الاصطناعي (Prompts).

إذا قضيت وقتاً في توليد فيديوهات واقعية بالذكاء الاصطناعي، فمن المحتمل أنك رأيت نسخة من هذا.

عادة ما تكون الغريزة هي إلقاء اللوم على النموذج. ولكن بعد إجراء أكثر من 60 اختباراً يركز على الحركة باستخدام Kling 3.0 للتحقق من دقة الأوامر المعقدة للذكاء الاصطناعي، لاحظنا نفس النمط باستمرار: أكبر التحسينات في جودة الحركة تأتي غالباً من تفاصيل صغيرة في أوامر فيديو الذكاء الاصطناعي.

ليست تغييرات ضخمة، بل مجرد أمور دقيقة مثل:

• وصف كيفية ملامسة القدم للأرض.
• ذكر انتقال الوزن أثناء الخطوة.
• إخبار النموذج بكيفية حركة الكاميرا.

تلك التلميحات تمنح النموذج توجيهاً أفضل بكثير حول كيفية تطور الحركة عبر الإطارات. هذا هو جوهر هندسة أوامر فيديو الذكاء الاصطناعي الفعالة.

يستعرض هذا المقال 10 أوامر فيديو ذكاء اصطناعي أنتجت باستمرار أكثر الحركات طبيعية في اختباراتنا — بدءاً من المشي الأساسي وصولاً إلى التفاعلات المعقدة بين عدة شخصيات. لكل أمر، سأشرح ما الذي نختبره ولماذا ينجح عادةً، مما يمنحك خارطة طريق واضحة حول كيفية استخدام Kling 3.0 للحصول على نتائج احترافية.

---

لماذا تظل الحركة البشرية الواقعية هي الجزء الأصعب في فيديو الذكاء الاصطناعي؟

المشاهد الثابتة تم حلها تقريباً.

يمكن لمعظم نماذج الفيديو الحديثة إنشاء صورة شخصية أو منظر طبيعي مقنع دون عيوب واضحة.

أما الحركة البشرية فهي مشكلة مختلفة تماماً.

تتطلب تسلسلات المشي البسيطة من النموذج تنسيق عشرات المفاصل عبر إطارات متعددة مع الحفاظ على:

• تناسق أبعاد الجسم.
• معقولية توزيع الوزن.
• ثبات تلامس القدم مع الأرض.

أضف إلى ذلك حركة الملابس، أو حركة الشعر، أو الأجسام المحمولة باليد، وسيزداد التعقيد بسرعة. وهنا يصبح التحكم المتقدم في حركة فيديو الذكاء الاصطناعي أمراً حاسماً.

هذا مجال يتفوق فيه Kling 3.0 بشكل ملحوظ على الإصدارات السابقة. فبنيته الزمنية للحركة تتعامل مع اتساق الإطارات بشكل أكثر موثوقية، خاصة في التسلسلات الطويلة. ومع ذلك، لا يزال هيكل الأمر مهماً جداً. فبدون تعليمات دقيقة، سيعاني حتى أفضل نموذج في إنشاء فيديوهات واقعية بالذكاء الاصطناعي.

---

10 أوامر فيديو ذكاء اصطناعي لحركة بشرية أكثر طبيعية

فيما يلي عشرة أوامر أنتجت أكثر النتائج استقراراً أثناء الاختبار. إنها ليست وصفات سحرية، لكن أداءها كان أفضل باستمرار من المتغيرات الأبسط.

الأمر #1 — المشي الطبيعي

ما الذي يختبره: ميكانيكا المشي الأساسية وانتقال الوزن.

الأمر:

plaintextCopy
1غسق في شارع بالمدينة. الرصيف لا يزال مبللاً من المطر. امرأة ترتدي معطفاً طويلاً باللون البيج تمشي عبره—لا شيء مميز، فقط تمشي. وتيرة هادئة. الأذرع مرتخية على جانبيها. كل خطوة تلامس الأرض بالكعب أولاً، ثم تتدحرج للأمام. خلفها، تظهر أضواء الشوارع واللافتات النيون ضبابية على الأرض المبللة. الكاميرا منخفضة، تقريباً في مستوى الشارع، مثل شخص جالس مع عدسة 35 مم. لا دراما. لا حركة مثيرة. فقط هي والمدينة، تتحركان عبر بعضهما البعض. تبدو حقيقية لأنها كذلك.

الأمر السلبي (Negative prompt):

plaintextCopy
1sliding feet, moonwalk, floating, stiff legs, robotic movement, gliding, no foot contact, distorted gait, blurry background

هناك تفصيلان يصنعان فرقاً ملحوظاً. وصف الملامسة "من الكعب إلى إصبع القدم" يساعد في منع عيب "المشي المنزلق" الشائع. كما أن الكاميرا التي تتحرك بنفس سرعة الشخصية تحسن الاستقرار. عندما تبقى الشخصية في مركز الإطار، يميل Kling 3.0 إلى الحفاظ على أبعاد الجسم بشكل أكثر اتساقاً عبر الإطارات.

الأمر #2 — حركة الجري السريع

ما الذي يختبره: الحركة عالية السرعة وتنسيق الجسم بالكامل.

الأمر:

plaintextCopy
1رجل يجري بسرعة على مضمار خلال الساعة الذهبية. يخطو خطوات واسعة. ساقاه تندفعان للأمام وقدمه تضرب الأرض بقوة. أذرعه تتحرك صعوداً وهبوطاً في إيقاع بينما تشتد عضلاته ثم تسترخي مع كل خطوة. الكاميرا تتبعه من الجانب بسرعة بعدسة خاصة. الخلفية تصبح ضبابية. العداء يبقى واضحاً في الصورة. مع لقطة الكاميرا تبدو كل حركة حادة وواضحة، مقابل الضوء الدافئ.

عبارة "تأثير مرئي" (visible impact) لملامسة القدم مهمة. بدونها، غالباً ما يتحول الجري إلى حركة عائمة. يساعد تقييد ضبابية الحركة (motion blur) في الخلفية على الحفاظ على تفاصيل جسم العداء، وهي نصيحة حاسمة لـ التحكم المتقدم في حركة فيديو الذكاء الاصطناعي.

الأمر #3 — لقطة مقربة لالتفات الرأس

ما الذي يختبره: اتساق الوجه أثناء الدوران.

الأمر:

plaintextCopy
1لقطة مقربة. امرأة تدير رأسها ببطء. من اليسار إلى اليمين. للحظة لا يوجد شيء سوى وجهها. شعرها يتبعها خلفها مباشرة، ويلتقط الضوء أثناء تحركه. قرب نهاية الالتفاتة، عيناها تجدان العدسة. تبدأ ابتسامة صغيرة. ليست ابتسامة بعد. مجرد بداية لابتسامة. الضوء ناعم. يمكنك رؤية بشرتها، والشد الطفيف في رقبتها أثناء تحركها. عدسة 50 مم. الإطار يبقى معها طوال الوقت. هادئ. وكأنها لاحظت وجودك للتو.

التفات الرأس أمر صعب لأن هندسة الوجه تتغير بسرعة بالنسبة للكاميرا. إبطاء الحركة إلى أربع ثوانٍ وإضافة حركة شعر ثانوية يميل إلى إنتاج نتائج أكثر سلاسة. هذه التقنية ضرورية لأي سير عمل متسق للشخصيات في الذكاء الاصطناعي حيث يجب أن تظل الهوية ثابتة عبر اللقطات.

الأمر #4 — الجلوس

ما الذي يختبره: انتقال الوزن والتفاعل بين الجسم والجسم المادي.

الأمر:

plaintextCopy
1ضوء الشمس عبر النوافذ الكبيرة. رجل يرتدي بدلة كحلية يمشي نحو كرسي جلدي ويجلس. ببطء. يسمح للكرسي بتحمل وزنه. يعدل سترته، يضع ساقاً فوق الأخرى، ويستقر. الجلد يهبط تحته. بدلتة تنثني. عدسة 35 مم. ترى نسيج الكرسي، الطريقة التي يمسك بها نفسه. لا شيء أكثر. مجرد رجل في مساحته. غير متكلف.

تفصيل انضغاط الوسادة يشير إلى أن الشخصية يجب أن تتفاعل جسدياً مع الكرسي بدلاً من التحليق فوقه. هذا المستوى من التفاصيل يحسن دقة الأوامر المعقدة للذكاء الاصطناعي فيما يتعلق بالتصادم مع الأجسام.

الأمر #5 — التفاعل باليد

ما الذي يختبره: ثبات الأصابع والتلامس مع الأشياء.

الأمر:

plaintextCopy
1شمس وقت متأخر من بعد الظهر. قادمة عبر النافذة. دافئة. مائلة. يد امرأة تدخل الإطار. يدها فقط. الأصابع تنغلق حول كوب خزفي. الإبهام يستقر في الأعلى. ترفعه عن الصحن الخشبي. ببطء. تقربه إلى فمها. رشفة صغيرة. ثم تضعه. رنين خافت عندما يلتقي الكوب بالصحن. الضوء يلتقط كل شيء. أصابعها. الشاي. الغبار العائم. العدسة قريبة. ترى نسيج الخزف. ظفرها يلتقط الضوء. التحول الطفيف في قبضتها وهي تترك الكوب. لحظة صغيرة. تبدو ممتلئة.

تكون اليد أكثر استقراراً بكثير عندما تكون مثبتة على جسم بدلاً من التحرك بحرية في الفراغ. هذه قاعدة أساسية في هندسة أوامر فيديو الذكاء الاصطناعي لتجنب تشوه الأصابع.

الأمر #6 — دوران الباليه

ما الذي يختبره: الحركة الدورانية وديناميكيات القماش.

الأمر:

plaintextCopy
1على خشبة مسرح، راقصة باليه محترفة تقوم بدوران سلس تحت ضوء كشاف واحد. تنورتها (توتو) البيضاء تتطاير قليلاً بينما تدير ساقاً واحدة للخارج بينما تتحرك أذرعها بشكل جميل من الوضع الثاني إلى الوضع المطلوب. المسرح حولها مظلم لذا كل الأنظار على الراقصة وحركاتها. اللقطة مأخوذة بعدسة 24 مم تلتقط الدوران الكامل في لقطة واحدة تبدو طبيعية ومتوازنة.

استخدام مصطلحات الباليه يعطي النموذج أهدافاً أوضح لوضعية الجسم. وهو يستفيد من التحكم المتقدم في حركة فيديو الذكاء الاصطناعي للتعامل مع فيزياء الدوران المعقدة دون تشويه الخلفية.

الأمر #7 — التفاعل بين شخصين

ما الذي يختبره: الاتساق المكاني لتعدد الشخصيات.

الأمر:

plaintextCopy
1ضوء وقت متأخر من بعد الظهر. دافئ. يقطع الشارع بزاوية. شخصان يريان بعضهما البعض على الرصيف. أصدقاء قدامى. أحدهما يمد يداً للمصافحة. الآخر يفتح ذراعيه. يضحكان على هذا الاختلاف، ثم يتعانقان. الأيدي تربت على ظهور بعضها البعض مرتين. إيقاع سريع. حقيقي. يقفان للحظة. بسهولة. المدينة تتحرك حولهما. اللقطة من مسافة بعيدة قليلاً. محمولة باليد. نوع التأطير الذي يلتقط شيئاً قبل أن يختفي. كل إيماءة واضحة. لا شيء متكلف. مجرد شخصين سعيدين برؤية بعضهما البعض.

البدء بأفعال مختلفة يساعد النموذج في الحفاظ على مسارين منفصلين للشخصيات. هذا النهج حيوي لـ سير عمل متسق للشخصيات في الذكاء الاصطناعي يتضمن موضوعات متعددة.

الأمر #8 — فن اللاتيه (Latte Art)

ما الذي يختبره: تنسيق اليدين والحركة الانسيابية.

الأمر:

plaintextCopy
1خلف الكاونتر. باريستا مع إبريق. المقهى هادئ. دافئ. نوع المكان الذي تبقى فيه لفترة. تميل الإبريق المعدني فوق كوب صغير. الحليب يتدفق للخارج. تيار رفيع. أبيض مقابل داكن. يدها الأخرى تحضن الكوب. توجهه. نمط يبدأ بالظهور على السطح. يشبه الورقة. رقيق. بخار يرتفع بينهما. الضوء يضرب حافة الإبريق. منحنى الكوب. ناعم. ذهبي. يمكنك القول إنها فعلت هذا من قبل. ليست متسرعة. لا تفكر. ببطء. بعناية. الحليب يتحرك كما لو أنها تعرف إلى أين يذهب قبل أن يصل إلى هناك.

تعيين دور محدد لكل يد يحسن الاستقرار. هذا التحديد يضمن دقة الأوامر المعقدة للذكاء الاصطناعي عند التعامل مع ديناميكيات السوائل والمهام ثنائية اليد.

الأمر #9 — تغيير تعبيرات الوجه

ما الذي يختبره: التحولات العاطفية التدريجية.

الأمر:

plaintextCopy
1ضوء ناعم في الغرفة. هادئ. متساوٍ. رجل يجلس مع هاتفه. ينظر إليه. وجهه ساكن في البداية. مجرد انتظار. محايد. ثم شيء ما يجذب انتباهه. حاجباه يرتفعان. بالكاد في البداية. ثم أكثر. عيناه تتسعان. قليلاً فقط. بالطريقة التي تفعلها عندما لا تكون متأكداً مما تراه. ثم تتحول المفاجأة إلى شيء آخر. فمه يفتح قليلاً. ينحني لابتسامة. ليست كبيرة. حقيقية. تراها تتحرك عبر وجهه. العضلات تتحول. الدفء يصل إلى عينيه. الكاميرا في مستوى العين. قريبة. تلتقط كل تغيير صغير. التركيز يبقى عليه. وعلى الهاتف في يده. وعلى اللحظة الهادئة عندما تأتي أخبار سارة ويجلس الشخص وحيداً معها. يبتسم قبل أن يعرف أنه يبتسم.

تقسيم التعبيرات إلى مراحل يساعد في تجنب تشوه الوجه المفاجئ. هذا النهج المرحلي هو حجر الزاوية في هندسة أوامر فيديو الذكاء الاصطناعي الاحترافية.

الأمر #10 — مشهد سينمائي

ما الذي يختبره: تسلسل مشاهد فيديو الذكاء الاصطناعي والحركة متعددة الطبقات.

الأمر:

plaintextCopy
1الكاميرا تنظر للأسفل بينما يفتح الباب. خشب ثقيل. قديم. النوع الذي كان موجوداً منذ الأبد. رجل يدخل. معطف داكن طويل. ظلال على وجهه. يتوقف للتو في الداخل. ينظر حوله. ثم يتحرك للأمام. ببطء. بتعمد. معطفه يتحرك مع كل خطوة. خلفه، عازف بيانو يعزف. يتأرجح قليلاً على المقعد. دخان يتصاعد عبر ضوء كهرماني. دافئ. الكاميرا تتراجع. ببطء. بثبات. المحقق يستمر في المشي. لا شيء يقطع المشهد. لقطة واحدة. خمس عشرة ثانية ربما. كل شيء في وقته الخاص. مشيته. البيانو. الضوء الذي يمسك كل شيء معاً. مظلم. هادئ. يبدو كزمن آخر.

وجود أشياء تحدث في القريب، والمتوسط، والبعيد—هذا ما يعطيك العمق. يمنع المشهد من الشعور بالسطحية. هذا الأمر ينجح لأن النموذج يجب أن يتتبع الطبقات في نفس الوقت. محقق في الأمام. عازف بيانو في الخلف. ضوء ودخان بينهما. كل شيء يحدث في وقت واحد. لا شيء يتنافس على الانتباه. هذا ما يجعله يبدو كـ مشهد حقيقي. وليس مجرد أشياء تحدث الواحدة تلو الأخرى.

---

بيئة الاختبار: كيفية استخدام Kling 3.0 عالمياً

تم اختبار جميع الأوامر في هذا الدليل باستخدام Kling 3.0.

أصبح Kling AI متاحاً رسمياً خارج الصين—حيث أطلقت المنصة تجربة عالمية مع وصول دولي. ومع ذلك، في البداية، واجه العديد من المبدعين خارج الصين صعوبات: إجراءات تسجيل تفترض وجود رقم هاتف محلي، طرق دفع غير متوافقة، أو ببساطة ارتباك حول مكان البدء. إذا كنت تحاول معرفة كيفية استخدام Kling 3.0 من خارج الصين، فأنت لست وحدك—والخبر السار هو أنه أصبح الآن أسهل بكثير، فقط توجه إلى الموقع العالمي، وأنشئ حساباً، وابدأ في التوليد.

للاختبار، استخدمنا Atlas Cloud، الذي يوفر وصولاً عالمياً لنفس النموذج بواجهة إنجليزية ودعم كامل للميزات. وهو يسمح بـ:

• التوليد في الوضع الاحترافي.
• الأوامر السلبية (Negative prompts).
• مخرجات بدقة تصل إلى 4K.
• مقاطع فيديو مدتها 15 ثانية.

التسعير أيضاً أقل قليلاً—حيث يبدأ من حوالي USD0.153 للثانية، مقارنة بحوالي USD0.18 على المنصة الرسمية.

إذا كنت ترغب في تجربة أوامر فيديو الذكاء الاصطناعي هذه بنفسك: جرب Kling 3.0 على Atlas Cloud

---

أربعة أنماط ظهرت في أوامر الحركة الناجحة

أجرينا مجموعة من الاختبارات، واستمرت أنماط معينة في الظهور في الأوامر التي نجحت. أشياء بسيطة. من النوع الذي تعتقد أنه واضح. يسهل تفويته.

1. صِف الفيزياء، وليس الفعل فقط

هناك فرق كبير بين إخبار النموذج بما يحدث ووصف كيف يحدث جسدياً. هذا التمييز حيوي لـ دقة الأوامر المعقدة للذكاء الاصطناعي.

أمر ضعيف:

رجل يمشي

أمر أقوى:

رجل يمشي. وتيرة ثابتة. الأذرع مرتخية على جانبيها. كل قدم تلامس الأرض بالكعب أولاً، وتتدحرج للأمام. رصيف مبلل تحته.

الإصدار الثاني يعطي النموذج شيئاً يعمل به—ميكانيكا الخطوة، إيقاع الذراع، كيفية ملامسة القدم للأرض. بدون تلك التفاصيل، سيعود النموذج ببساطة إلى الحركة العامة، التي تتحرك ولكنها لا تبدو كأن شخصاً يمشي حقاً.

2. ضع الحركة داخل بيئة حقيقية

نادراً ما تحدث الحركة في فراغ، ولا ينبغي للأوامر أن تصفها بهذه الطريقة.

تفاصيل البيئة تمنح النموذج سياقاً للإضاءة، والتفاعل مع الأرض، والعمق المكاني.

قارن بين:

امرأة تجري

مقابل:

امرأة تجري عبر حديقة مشمسة في الصباح، ذيل حصانها يتأرجح مع كل خطوة، قدماها تلامسان طريقاً حصوياً.

الآن يخبر الأمر النموذج بأكثر من مجرد الحركة—السطح، الضوء، ومكان حدوث ذلك.

3. اتجاه الكاميرا يهم أكثر مما يتوقعه الناس

واحدة من أسهل الطرق لتحسين جودة الحركة هي ببساطة إخبار النموذج بكيفية سلوك الكاميرا. هذا جانب رئيسي من التحكم المتقدم في حركة فيديو الذكاء الاصطناعي.

بدون توجيه، تتحول معظم النماذج افتراضياً إلى لقطة واسعة ثابتة. وهذا غالباً ما يجعل الحركة تبدو مسطحة.

حتى التعليمات الأساسية تساعد:

لقطة متوسطة، عدسة 50 مم، كاميرا تتبع

في العديد من الاختبارات، مجرد إضافة كاميرا تتبع جعل الحركة تبدو طبيعية بشكل ملحوظ.

4. استخدم الأوامر السلبية كحواجز حماية

تعمل الأوامر السلبية بشكل أفضل عندما تستهدف أنماط فشل محددة.

بالنسبة للحركة البشرية، غالباً ما يساعد سطر أساسي قصير:

blurry limbs, distorted joints, extra fingers, unnatural movement, morphing body parts

المفتاح هو عدم الإفراط في التحميل. الأوامر السلبية الطويلة جداً يمكن أن تجعل التحريك يبدو متصلباً، مما يفسد فرصك في إنشاء فيديوهات واقعية بالذكاء الاصطناعي.

---

قالب بسيط لأوامر الحركة

إذا كنت تقوم ببناء أوامر فيديو الذكاء الاصطناعي الخاصة بك، فغالباً ما يعمل هيكل كهذا بشكل جيد:

plaintextCopy
1[وصف الشخصية]
2
3تقوم بـ [الفعل]
4
5تفاصيل الحركة:
6ميكانيكا الخطوة / حركة الذراع / انتقال الوزن
7
8البيئة:
9الموقع / السطح / الإضاءة
10
11الكاميرا:
12نوع اللقطة / العدسة / الحركة
13
14الأمر السلبي:
15distorted limbs, extra fingers, sliding feet

---

الأسئلة الشائعة: كيفية استخدام Kling 3.0 بفعالية

س: هل يمكن أن تعمل هذه الأوامر على نماذج أخرى؟ نعم، المبادئ الفيزيائية عالمية، على الرغم من أن البنية الخاصة بـ Kling 3.0 تستجيب بشكل جيد بشكل خاص لهذه التلميحات المفصلة.

س: ما هي الدقة التي يجب أن أستخدمها؟ التزم بـ 1080p لسرعة الاختبار والتكرار. انتقل إلى 4K للرندرة النهائية عندما تحتاج إلى أقصى قدر من التفاصيل لـ فيديوهات واقعية بالذكاء الاصطناعي.

س: يداي لا تزالان تبدوان غريبتين. ماذا علي أن أفعل؟ جرب تثبيتها على جسم ما أولاً (مثل كوب أو درابزين). هذا هو الإصلاح الأكثر موثوقية في هندسة أوامر فيديو الذكاء الاصطناعي لمشاكل اليد.

---

أفكار ختامية

الحركة البشرية الواقعية في فيديو الذكاء الاصطناعي لا تتعلق فقط بقدرة النموذج.

تصميم الأوامر يلعب دوراً أكبر بكثير مما يتوقعه الكثيرون.

عبر عشرات الاختبارات، الأوامر التي كان أداؤها أفضل هي التي قامت باستمرار ببعض الأشياء البسيطة:

• وصفت الحركة الفيزيائية، وليس فقط الأفعال.
• وضعت الحركة في بيئة واضحة.
• حددت سلوك الكاميرا.
• استخدمت أوامر سلبية مستهدفة.

توفر أدوات مثل Kling 3.0 محرك الرندرة. بينما يعطيه الأمر تعليمات أفضل.

في النهاية، إتقان هذه التقنيات لا يقتصر فقط على إصلاح العيوب؛ بل يتعلق بفتح آفاق أفضل لـ سرد القصص باستخدام أدوات فيديو الذكاء الاصطناعي. عندما تتحرك شخصياتك بشكل مقنع، يتوقف جمهورك عن النظر إلى التكنولوجيا ويبدأ في الشعور بالقصة.

إذا كنت ترغب في تجربة هذه الأوامر بنفسك، يمكنك تشغيلها من خلال Atlas Cloud ورؤية كيف تؤثر أوصاف الحركة المختلفة على النتيجة.

كيفية استخدام كلا النموذجين على Atlas Cloud

تتيح لك Atlas Cloud استخدام النماذج جنباً إلى جنب — أولاً في ملعب الاختبار (Playground)، ثم عبر واجهة برمجة تطبيقات (API) واحدة.

الطريقة 1: الاستخدام المباشر في ملعب Atlas Cloud

الطريقة 2: الوصول عبر API

الخطوة 1: الحصول على مفتاح API الخاص بك

أنشئ مفتاح API في لوحة التحكم وانسخه لاستخدامه لاحقاً.

الخطوة 2: مراجعة وثائق API

راجع نقطة النهاية، ومعلمات الطلب، وطريقة المصادقة في وثائق API.

الخطوة 3: إرسال أول طلب لك (مثال بلغة Python)

مثال: توليد فيديو باستخدام Kling v3.0 Std لتحويل النص إلى فيديو.