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

Bild-zu-Video

Kling v3.0 Std Image-to-Video API by Kuaishou

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

Image-to-video

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

Eingabe

Parameterkonfiguration wird geladen...

Ausgabe

Inaktiv

Ihre generierten Videos erscheinen hier

Konfigurieren Sie Parameter und klicken Sie auf Ausführen, um mit der Generierung zu beginnen

Jede Ausführung kostet $0.071. Für $10 können Sie ca. 140 Mal ausführen.

Sie können fortfahren mit:

Seedance 2.0 Kling v3 Vidu Wan2.7

Parameter

Codebeispiel
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()

Installieren

Installieren Sie das erforderliche Paket für Ihre Programmiersprache.

bash

pip install requests

Authentifizierung

Alle API-Anfragen erfordern eine Authentifizierung über einen API-Schlüssel. Sie können Ihren API-Schlüssel über das Atlas Cloud Dashboard erhalten.

bash

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

HTTP-Header

python

import os

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

Schützen Sie Ihren API-Schlüssel

Geben Sie Ihren API-Schlüssel niemals in clientseitigem Code oder öffentlichen Repositories preis. Verwenden Sie stattdessen Umgebungsvariablen oder einen Backend-Proxy.

Anfrage senden

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())

Anfrage senden

Senden Sie eine asynchrone Generierungsanfrage. Die API gibt eine Vorhersage-ID zurück, mit der Sie den Status prüfen und das Ergebnis abrufen können.

POST/api/v1/model/generateVideo

Anfragekörper

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']}")

Antwort

{
  "id": "pred_abc123",
  "status": "processing",
  "model": "model-name",
  "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}

Status prüfen

Fragen Sie den Vorhersage-Endpunkt ab, um den aktuellen Status Ihrer Anfrage zu überprüfen.

GET/api/v1/model/prediction/{prediction_id}

Abfrage-Beispiel

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)

Statuswerte

processingDie Anfrage wird noch verarbeitet.

completedDie Generierung ist abgeschlossen. Ergebnisse sind verfügbar.

succeededDie Generierung war erfolgreich. Ergebnisse sind verfügbar.

failedDie Generierung ist fehlgeschlagen. Überprüfen Sie das Fehlerfeld.

Abgeschlossene Antwort

{
  "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"
  }
}

Dateien hochladen

Laden Sie Dateien in den Atlas Cloud Speicher hoch und erhalten Sie eine URL, die Sie in Ihren API-Anfragen verwenden können. Verwenden Sie multipart/form-data zum Hochladen.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Upload-Beispiel

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}")

Antwort

{
  "data": {
    "download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
    "file_name": "image.png",
    "content_type": "image/png",
    "size": 1024000
  }
}

Eingabe-Schema

Die folgenden Parameter werden im Anfragekörper akzeptiert.

Gesamt: 0Erforderlich: 0Optional: 0

Keine Parameter verfügbar.

Beispiel-Anfragekörper

json

{
  "model": "kwaivgi/kling-v3.0-std/image-to-video"
}

Ausgabe-Schema

Die API gibt eine Vorhersage-Antwort mit den generierten Ausgabe-URLs zurück.

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

Beispielantwort

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

Atlas Cloud Skills integriert über 300 KI-Modelle direkt in Ihren KI-Coding-Assistenten. Ein Befehl zur Installation, dann verwenden Sie natürliche Sprache, um Bilder, Videos zu generieren und mit LLMs zu chatten.

Unterstützte Clients

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ unterstützte clients

Installieren

bash

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

API-Schlüssel einrichten

Erhalten Sie Ihren API-Schlüssel über das Atlas Cloud Dashboard und setzen Sie ihn als Umgebungsvariable.

bash

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

Funktionen

Nach der Installation können Sie natürliche Sprache in Ihrem KI-Assistenten verwenden, um auf alle Atlas Cloud Modelle zuzugreifen.

BildgenerierungGenerieren Sie Bilder mit Modellen wie Nano Banana 2, Z-Image und mehr.

VideoerstellungErstellen Sie Videos aus Text oder Bildern mit Kling, Vidu, Veo usw.

LLM-ChatChatten Sie mit Qwen, DeepSeek und anderen großen Sprachmodellen.

Medien-UploadLaden Sie lokale Dateien für Bildbearbeitung und Bild-zu-Video-Workflows hoch.

Mehr erfahren

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP-Server

Der Atlas Cloud MCP-Server verbindet Ihre IDE mit über 300 KI-Modellen über das Model Context Protocol. Funktioniert mit jedem MCP-kompatiblen Client.

Unterstützte Clients

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ unterstützte clients

Installieren

bash

npx -y atlascloud-mcp

Konfiguration

Fügen Sie die folgende Konfiguration zur MCP-Einstellungsdatei Ihrer IDE hinzu.

json

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

Verfügbare Werkzeuge

atlas_generate_imageGenerieren Sie Bilder aus Textbeschreibungen.

atlas_generate_videoErstellen Sie Videos aus Text oder Bildern.

atlas_chatChatten Sie mit großen Sprachmodellen.

atlas_list_modelsDurchsuchen Sie über 300 verfügbare KI-Modelle.

atlas_quick_generateInhaltserstellung in einem Schritt mit automatischer Modellauswahl.

atlas_upload_mediaLaden Sie lokale Dateien für API-Workflows hoch.

Mehr erfahren

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

API-Schema

Schema nicht verfügbar

Keine Beispiele verfügbar

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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

Parameter	Required	Description
prompt	No	Text description of the desired motion and action
negative_prompt	No	Elements to exclude from generation
image	Yes	Start frame image to animate (URL or upload)
end_image	No	End frame image for guided transitions
duration	No	Video length: 5 or 10 seconds (default: 5)
cfg_scale	No	Prompt adherence strength (default: 0.5)
sound	No	Generate synchronized sound (default: disabled)
voice_list	No	Custom voice entries, up to 2 (click "+ Add Item")

How to Use

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

Kling v3.0 Pro Image-to-Video

Kling v3.0 Professional Image-to-Video model by Kuaishou. Premium quality video generation from images with advanced features.

Kling v3.0 Pro Text-to-Video

Kling v3.0 Professional Text-to-Video model by Kuaishou. Premium quality video generation from text prompts with advanced features.

Kling v3.0 Std Text-to-Video

Kling v3.0 Standard Text-to-Video model by Kuaishou. High-quality video generation from text prompts.

Kling v2.6 Pro Avatar

Kling V2 AI Avatar Pro generates high-quality AI avatar videos with clean detail, stable motion, and strong identity consistency—ideal for profiles, intros, and social content.

From$0.112/SEK

$0.095/SEK

-15%

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Eingabe

Ausgabe

Parameter

Codebeispiel

Installieren

Authentifizierung

HTTP-Header

Anfrage senden

Anfrage senden

Anfragekörper

Antwort

Status prüfen

Abfrage-Beispiel

Statuswerte

Abgeschlossene Antwort

Dateien hochladen

Upload-Beispiel

Antwort

Eingabe-Schema

Beispiel-Anfragekörper

Ausgabe-Schema

Beispielantwort

Atlas Cloud Skills

Unterstützte Clients

Installieren

API-Schlüssel einrichten

Funktionen

MCP-Server

Unterstützte Clients

Installieren

Konfiguration

Verfügbare Werkzeuge

API-Schema

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Kling V3.0 Standard Image-to-Video

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Parameters

How to Use

Best Use Cases

Pro Tips

Notes

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