Kling 3.0-Modellserie demnächst auf Atlas Cloud: All in One, One for All

Wir freuen uns, bekannt zu geben, dass die Kling 3.0-Serie — bestehend aus Video 3.0 und Image 3.0 — bald auf Atlas Cloud verfügbar sein wird. Dieses massive Update markiert den Übergang in die „3.0-Ära", einen einheitlichen Sprung in der generativen KI, der „All-in-One"-Videoproduktion mit „Visual Chain-of-Thought" für statische Bilder kombiniert. Machen Sie sich bereit für einen neuen Standard des KI-Storytellings, bei dem cineastische Narrative, native Audio-Video-Synchronisation und 4K-Präzision auf einer einzigen Plattform zusammenlaufen.

Was Sie erwartet - Kling Video 3.0-Serie

Die „All in One" Film-Engine

Intelligentes Multi-Shot-Storytelling (KI-Regisseur): Verabschieden Sie sich von fragmentierten Clips. Video 3.0 führt ein „KI-Regisseur"-System ein, das skriptbasierte Szenenübergänge versteht. Es plant automatisch Kamerawinkel (wie Schuss/Gegenschuss) und generiert strukturierte, rhythmische Sequenzen von bis zu 15 Sekunden in einem einzigen Durchgang.
Native Audio-Video-Synchronisation & Omni-Konsistenz: Das kommende Kling 3.0 Omni-Modell bietet „Subject Consistency 3.0", mit der Sie ein 3-8-sekündiges Video hochladen können, um das Aussehen des Charakters und den Tonfall der Stimme perfekt beizubehalten. Zudem sorgt die native Audio-Unterstützung für präzise Lippensynchronisation bei mehrsprachigen Dialogen (CN, EN, JP, KR, ES) direkt während des Generierungsprozesses.

Was Sie erwartet - Kling Image 3.0

Das visuelle Kraftpaket „Denken vor dem Rendern"

Visual Chain-of-Thought (vCoT): Zum ersten Mal wird ein Bildmodell eine „visuelle Gedankenkette" enthalten, die es ihm ermöglicht, über Kompositionslogik und Linsensprache „nachzudenken", bevor es rendert. Dies gewährleistet eine tiefe Einhaltung cineastischer Standards für Bildausschnitt und Perspektive.
Seriengenerierung & Natives 4K: Kling Image 3.0 wird einen Serienmodus für konsistente Storyboards einführen, der Stil und Charakterlogik über mehrere Einzelbilder hinweg beibehält. In Kombination mit dem nativen 4K-Output bietet es eine Wahrnehmung auf „Pixelebene" für druckreife Filmplakate und kommerzielle Assets ohne Upscaling.

Warum auf Atlas Cloud warten?

Sobald die Kling 3.0-Serie auf Atlas Cloud eintrifft, erhalten Sie Zugang zu:

Optimierte Kosteneffizienz: Flexible Preismodelle, die für die Generierung großer Mengen in Unternehmen konzipiert sind.
Stabilität auf Unternehmensniveau: Beschleunigte Generierungsgeschwindigkeiten und zuverlässige Leistung für anspruchsvolle Workflows.
Einheitliche API-Integration: Nutzen Sie die Funktionen von Video 3.0 und Image 3.0 über eine einzige, robuste API-Integration.

Die Kling 3.0-Ära bricht bald an.

Bleiben Sie dran für die offizielle Veröffentlichung auf Atlas Cloud.

Verwendung auf Atlas Cloud

Atlas Cloud ermöglicht es Ihnen, Modelle nebeneinander zu nutzen — zuerst in einem Playground, dann über eine einzige API.

Methode 1: Direkt im Atlas Cloud Playground verwenden

Kling-v2.6-pro/text-to-video

Methode 2: Zugriff über API

Schritt 1: API-Key abrufen

Erstellen Sie einen API-Key in Ihrer Konsole und kopieren Sie ihn für die spätere Verwendung.

yw-步骤1.jpg

yw-步骤2.jpg

Schritt 2: API-Dokumentation prüfen

Überprüfen Sie den Endpunkt, die Anfrageparameter und die Authentifizierungsmethode in unserer API-Dokumentation.

Schritt 3: Ersten Request stellen (Python-Beispiel)

Beispiel: Video generieren mit Kling-v2.6-pro/text-to-video

plaintext
1import requests
2import time
3
4# Step 1: Start video generation
5generate_url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo"
6headers = {
7    "Content-Type": "application/json",
8    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
9}
10data = {
11    "model": "kwaivgi/kling-v2.6-pro/text-to-video",
12    "aspect_ratio": "16:9",
13    "cfg_scale": 0.5,
14    "duration": 5,
15    "negative_prompt": "example_value",
16    "prompt": "Create a dynamic transformation sequence where the futuristic sports car in the first frame gradually shifts into a humanoid transforming robot. Show the mechanical parts unfolding, panels splitting and rotating, wheels sliding into the legs.",
17    "sound": True
18}
19
20generate_response = requests.post(generate_url, headers=headers, json=data)
21generate_result = generate_response.json()
22prediction_id = generate_result["data"]["id"]
23
24# Step 2: Poll for result
25poll_url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"
26
27def check_status():
28    while True:
29        response = requests.get(poll_url, headers={"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"})
30        result = response.json()
31
32        if result["data"]["status"] in ["completed", "succeeded"]:
33            print("Generated video:", result["data"]["outputs"][0])
34            return result["data"]["outputs"][0]
35        elif result["data"]["status"] == "failed":
36            raise Exception(result["data"]["error"] or "Generation failed")
37        else:
38            # Still processing, wait 2 seconds
39            time.sleep(2)
40
41video_url = check_status()