Kling v2.1 i2v Pro Start-end-frame API by Kuaishou
Supports start-to-end frame conditioning for controlled motion continuity and smoother scene transitions.
الإدخال
الإخراج
في انتظار التنفيذكل مرة ستكلف $0.083 مع $10 يمكنك التشغيل حوالي 120 مرة
يمكنك المتابعة بـ:
مثال الكود
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": "kwaivgi/kling-v2.1-i2v-pro/start-end-frame",
"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()التثبيت
قم بتثبيت الحزمة المطلوبة للغة البرمجة الخاصة بك.
pip install requestsالمصادقة
تتطلب جميع طلبات API المصادقة عبر مفتاح API. يمكنك الحصول على مفتاح API الخاص بك من لوحة تحكم Atlas Cloud.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"ترويسات HTTP
import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}لا تكشف أبدًا مفتاح API الخاص بك في الكود من جانب العميل أو المستودعات العامة. استخدم متغيرات البيئة أو وكيل الخادم الخلفي بدلاً من ذلك.
إرسال طلب
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())إرسال طلب
أرسل طلب توليد غير متزامن. تُرجع API معرّف التنبؤ الذي يمكنك استخدامه للتحقق من الحالة واسترداد النتيجة.
/api/v1/model/generateVideoنص الطلب
import requests
url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
"model": "kwaivgi/kling-v2.1-i2v-pro/start-end-frame",
"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']}")الاستجابة
{
"id": "pred_abc123",
"status": "processing",
"model": "model-name",
"created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}التحقق من الحالة
استعلم عن نقطة نهاية التنبؤ للتحقق من الحالة الحالية لطلبك.
/api/v1/model/prediction/{prediction_id}مثال الاستعلام
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)قيم الحالة
processingلا يزال الطلب قيد المعالجة.completedاكتمل التوليد. المخرجات متاحة.succeededنجح التوليد. المخرجات متاحة.failedفشل التوليد. تحقق من حقل الخطأ.استجابة مكتملة
{
"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"
}
}رفع الملفات
ارفع الملفات إلى تخزين Atlas Cloud واحصل على URL يمكنك استخدامه في طلبات API الخاصة بك. استخدم multipart/form-data للرفع.
/api/v1/model/uploadMediaمثال الرفع
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}")الاستجابة
{
"data": {
"download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
"file_name": "image.png",
"content_type": "image/png",
"size": 1024000
}
}Input Schema
المعاملات التالية مقبولة في نص الطلب.
لا توجد معاملات متاحة.
مثال على نص الطلب
{
"model": "kwaivgi/kling-v2.1-i2v-pro/start-end-frame"
}Output Schema
تُرجع API استجابة تنبؤ تحتوي على عناوين URL للمخرجات المولّدة.
مثال على الاستجابة
{
"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
يدمج Atlas Cloud Skills أكثر من 300 نموذج ذكاء اصطناعي مباشرة في مساعد البرمجة بالذكاء الاصطناعي الخاص بك. أمر واحد للتثبيت، ثم استخدم اللغة الطبيعية لتوليد الصور ومقاطع الفيديو والدردشة مع LLM.
العملاء المدعومون
التثبيت
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsإعداد مفتاح API
احصل على مفتاح API الخاص بك من لوحة تحكم Atlas Cloud وعيّنه كمتغير بيئة.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"الإمكانيات
بمجرد التثبيت، يمكنك استخدام اللغة الطبيعية في مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بك للوصول إلى جميع نماذج Atlas Cloud.
MCP Server
يربط Atlas Cloud MCP Server بيئة التطوير الخاصة بك بأكثر من 300 نموذج ذكاء اصطناعي عبر Model Context Protocol. يعمل مع أي عميل متوافق مع MCP.
العملاء المدعومون
التثبيت
npx -y atlascloud-mcpالتكوين
أضف التكوين التالي إلى ملف إعدادات MCP في بيئة التطوير الخاصة بك.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}الأدوات المتاحة
مخطط API
المخطط غير متاحKling 2.1 Pro Start End Frame
Kling 2.1 Pro Start End Frame is a high-end extension of the Kling 2.1 image-to-video model, designed for professional creators seeking cinematic quality and control.
🎥 Key Features
-
Enhanced Visual Fidelity
Delivers sharper details, refined lighting, and more realistic rendering. -
Precise Camera Movements
Supports complex tracking, dolly, pan, and zoom effects for narrative depth. -
Dynamic Motion Control
Allows fine-tuned control over character and object motion for high-impact storytelling.
🎬 Use Case
Perfect for creators, filmmakers, and studios aiming to generate cinematic sequences from images and prompts with a high degree of realism and directorial control.
Kling 2.1 Pro brings professional-grade visual storytelling to the next generation of generative video.
