kwaivgi/kling-v3.0-std/image-to-video

Kling v3.0 Standard Image-to-Video model by Kuaishou. High-quality video generation from images.

IMAGE-TO-VIDEONEW
الرئيسية
استكشف
Kling Models
Kling3.0 Models
kwaivgi/kling-v3.0-std/image-to-video
Kling v3.0 Std Image-to-Video
صورة إلى فيديو

Kling v3.0 Standard Image-to-Video model by Kuaishou. High-quality video generation from images.

الإدخال

جارٍ تحميل إعدادات المعاملات...

الإخراج

في انتظار التنفيذ
سيظهر الفيديو المُنشأ هنا
قم بتعيين المعاملات وانقر فوق تشغيل لبدء الإنشاء

كل مرة ستكلف $0.071 مع $10 يمكنك التشغيل حوالي 140 مرة

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-v3.0-std/image-to-video",
    "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-v3.0-std/image-to-video",
    "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-v3.0-std/image-to-video"
}

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.

مخطط API

المخطط غير متاح

يرجى تسجيل الدخول لعرض سجل الطلبات

تحتاج إلى تسجيل الدخول للوصول إلى سجل طلبات النموذج

تسجيل الدخول

Kling V3.0 Standard Image-to-Video

Kling V3.0 Standard Image-to-Video is Kuaishou's latest image-to-video generation model. Upload a reference image and describe the motion — the model generates cinematic video with optional synchronized sound, voice support, and start-to-end frame guidance.

Why Choose This?

  • Latest Kling generation V3.0 delivers improved motion quality and visual fidelity over V2.6.
  • Start-end frame guidance Optional end image for controlled transitions between two frames.
  • Sound generation Optional synchronized sound effects generated alongside the video.
  • Voice list support Add up to 2 custom voice entries for character dialogue.
  • CFG scale control Fine-tune the balance between prompt adherence and creative freedom.

Parameters

ParameterRequiredDescription
promptNoText description of the desired motion and action
negative_promptNoElements to exclude from generation
imageYesStart frame image to animate (URL or upload)
end_imageNoEnd frame image for guided transitions
durationNoVideo length: 5 or 10 seconds (default: 5)
cfg_scaleNoPrompt adherence strength (default: 0.5)
soundNoGenerate synchronized sound (default: disabled)
voice_listNoCustom voice entries, up to 2 (click "+ Add Item")

How to Use

  1. Upload your image — provide the reference image to animate.
  2. Write your prompt (optional) — describe the motion, camera movement, and action.
  3. Upload end image (optional) — provide an end frame for guided transitions.
  4. Add negative prompt (optional) — specify what you want to avoid.
  5. Set duration — 5 seconds or 10 seconds.
  6. Adjust cfg_scale (optional) — higher for stricter prompt following, lower for more freedom.
  7. Enable sound (optional) — generate synchronized audio with the video.
  8. Add voices (optional) — add up to 2 voice entries for dialogue.
  9. Run — submit and download your video.

Best Use Cases

  • Photo Animation — Bring portraits, landscapes, and product images to life.
  • Scene Transitions — Use start and end frames for smooth visual transitions.
  • Social Media Content — Create engaging videos with sound from still images.
  • Marketing & Ads — Generate dynamic promotional videos from product photos.
  • Storytelling — Animate scenes with synchronized audio and dialogue.

Pro Tips

  • Use clear, descriptive prompts with specific motion details for best results.
  • Add an end_image for controlled transitions between two visual states.
  • Enable sound for a complete video experience with synchronized audio.
  • Use negative prompts to avoid artifacts (e.g., "blurry, low quality, distorted").
  • Lower cfg_scale for more creative variation, higher for strict prompt adherence.
  • Use high-quality source images for better video results.

Notes

  • Image is the only required field; prompt is optional but recommended.
  • Duration options are 5 or 10 seconds only.
  • Voice list supports a maximum of 2 entries.
  • Ensure uploaded image URLs are publicly accessible.
  • Kling V3.0 Standard Text-to-Video — Generate video from text descriptions with V3.0 quality.
  • Kling V2.6 Standard Image-to-Video — Previous generation image-to-video.
  • Kling V2.6 Standard Text-to-Video — Previous generation text-to-video.

ابدأ من أكثر من 300 نموذج

استكشف جميع النماذج