kwaivgi/kling-v2.6-std/avatar

صورة إلى فيديو

Kling AI Avatar generates high-quality AI avatar videos for profiles, intros, and social content, delivering clean detail and cinematic motion with reliable prompt adherence.

الإدخال

جارٍ تحميل إعدادات المعاملات...

الإخراج

في انتظار التنفيذ

سيظهر الفيديو المُنشأ هنا

قم بتعيين المعاملات وانقر فوق تشغيل لبدء الإنشاء

كل مرة ستكلف 0.048 مع $10 يمكنك التشغيل حوالي 208 مرة

يمكنك المتابعة بـ:

ترقية الفيديو توسيع الفيديو

المعلمات

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-v2.6-std/avatar",
    "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.

bash

pip install requests

المصادقة

تتطلب جميع طلبات API المصادقة عبر مفتاح API. يمكنك الحصول على مفتاح API الخاص بك من لوحة تحكم Atlas Cloud.

bash

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

ترويسات HTTP

python

import os

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

حافظ على أمان مفتاح API الخاص بك

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.

POST/api/v1/model/generateVideo

نص 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-v2.6-std/avatar",
    "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.

GET/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.

POST/api/v1/model/uploadMedia

مثال 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.

الإجمالي: 0مطلوب: 0اختياري: 0

لا توجد معاملات متاحة.

مثال على نص الطلب

json

{
  "model": "kwaivgi/kling-v2.6-std/avatar"
}

Output Schema

تُرجع API استجابة تنبؤ تحتوي على عناوين URL للمخرجات المولّدة.

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

مثال على الاستجابة

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

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

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ العملاء المدعومون

التثبيت

bash

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

إعداد مفتاح API

احصل على مفتاح API الخاص بك من لوحة تحكم Atlas Cloud وعيّنه كمتغير بيئة.

bash

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.

توليد الصورأنشئ صورًا باستخدام نماذج مثل Nano Banana 2 و Z-Image والمزيد.

إنشاء الفيديوأنشئ مقاطع فيديو من نص أو صور باستخدام Kling و Vidu و Veo وغيرها.

دردشة LLMتحدث مع Qwen و DeepSeek ونماذج اللغة الكبيرة الأخرى.

رفع الوسائطارفع الملفات المحلية لتحرير الصور وسير عمل تحويل الصور إلى فيديو.

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

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ العملاء المدعومون

التثبيت

bash

npx -y atlascloud-mcp

التكوين

أضف التكوين التالي إلى ملف إعدادات MCP في بيئة التطوير الخاصة بك.

json

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

الأدوات المتاحة

atlas_generate_imageتوليد صور من أوصاف نصية.

atlas_generate_videoإنشاء مقاطع فيديو من نص أو صور.

atlas_chatالدردشة مع نماذج اللغة الكبيرة.

atlas_list_modelsتصفح أكثر من 300 نموذج ذكاء اصطناعي متاح.

atlas_quick_generateإنشاء محتوى بخطوة واحدة مع اختيار تلقائي للنموذج.

atlas_upload_mediaرفع الملفات المحلية لسير عمل API.

اعرف المزيد

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

مخطط API

المخطط غير متاح

يرجى تسجيل الدخول لعرض سجل الطلبات

تحتاج إلى تسجيل الدخول للوصول إلى سجل طلبات النموذج

تسجيل الدخول

Kling V2 AI Avatar Standard

What is Kling V2 AI Avatar Standard?

Kling V2 AI Avatar Standard turns a single image + one audio track into a realistic talking-avatar video.

It’s built on the Kling V2 avatar stack, combining precise lip sync, rich facial expressions, and smooth head motion to create natural digital presenters for intros, explainers, tutorials, and more.

It works with human portraits, stylized characters, or even pets, animating them to speak or sing while keeping their visual identity consistent across the entire clip.

Why it looks great

Accurate lip synchronization: Aligns mouth shapes and jaw movement tightly with the audio, preserving rhythm, pronunciation, and timing even for fast speech.
Expressive face & head motion: Goes beyond lip movement to animate head turns, eye blinks, eyebrow motion, and micro-expressions that follow the emotion of the voice.
Identity preservation: Maintains consistent facial identity, hairstyle, and overall visual style from frame to frame, so the avatar always looks like the source image.
Image-to-video capability: Turns static photos or character art into lively speaking or singing videos, adapting motion to realistic or stylized input images.
Instruction following: Accepts optional text prompts to control mood, energy, and behavior (e.g., “calm news anchor” vs “high-energy streamer”), while still syncing to the audio.

Pricing

Billing is based on audio duration, with a minimum of 5 seconds.

Audio length (s)	Billed seconds	Price (USD)
0–5	5	0.28
10	10	0.56

Any clip shorter than 5 seconds is still billed as 5 seconds.

Billing Rules

Minimum Charge: All videos are billed for a minimum of 5 seconds (at least $0.15)
Billing Cap: Billing is capped at 300 seconds (5 minutes) per job.

How to Use

Upload the audio file

Use a clean voice track (recorded or TTS). Trim long silences at the beginning and end. 2. Upload the image

A clear portrait or character image works best (front or slight 3/4 view). Real people, stylized characters, or animals are all supported. 3. (Optional) Add a prompt

Describe the style and behavior, e.g.

“friendly teacher, gentle head nods” “excited host, big smiles and energetic motion” 4. Submit the job and download the result

Create the task, wait for processing to finish, then download or stream the generated video.

Note

Max clip length per job: up to 5 minutes (or your configured backend limit).
Typical performance: longer and higher-resolution clips take more time to render.
Input tips:

Use high-resolution, well-lit images without heavy filters. Avoid large occlusions (hands, masks, big sunglasses) around the mouth.

More Versions

Kling V2 AI Avatar Pro Advanced AI avatar generation for short-form video and social content, optimized for expressive faces, lip sync, and character-driven clips.
Infinite Talk Real-time conversational AI voice experience, ideal for interactive agents, roleplay characters, and always-on voice companions.