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.

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.
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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()Instala el paquete necesario para tu lenguaje de programación.
pip install requestsTodas las solicitudes de API requieren autenticación mediante una clave de API. Puedes obtener tu clave de API desde el panel de Atlas Cloud.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}Nunca expongas tu clave de API en código del lado del cliente ni en repositorios públicos. Usa variables de entorno o un proxy de backend en su lugar.
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())Envía una solicitud de generación asíncrona. La API devuelve un ID de predicción que puedes usar para verificar el estado y obtener el resultado.
/api/v1/model/generateVideoimport 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']}"){
"id": "pred_abc123",
"status": "processing",
"model": "model-name",
"created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}Consulta el endpoint de predicción para verificar el estado actual de tu solicitud.
/api/v1/model/prediction/{prediction_id}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)processingLa solicitud aún se está procesando.completedLa generación está completa. Las salidas están disponibles.succeededLa generación fue exitosa. Las salidas están disponibles.failedLa generación falló. Verifica el campo de error.{
"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"
}
}Sube archivos al almacenamiento de Atlas Cloud y obtén una URL que puedes usar en tus solicitudes de API. Usa multipart/form-data para subir.
/api/v1/model/uploadMediaimport 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}"){
"data": {
"download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
"file_name": "image.png",
"content_type": "image/png",
"size": 1024000
}
}Los siguientes parámetros se aceptan en el cuerpo de la solicitud.
No hay parámetros disponibles.
{
"model": "kwaivgi/kling-v2.6-std/avatar"
}La API devuelve una respuesta de predicción con las URL de salida generadas.
{
"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 integra más de 300 modelos de IA directamente en tu asistente de codificación con IA. Un solo comando para instalar y luego usa lenguaje natural para generar imágenes, videos y chatear con LLM.
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsObtén tu clave de API desde el panel de Atlas Cloud y configúrala como variable de entorno.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"Una vez instalado, puedes usar lenguaje natural en tu asistente de IA para acceder a todos los modelos de Atlas Cloud.
Atlas Cloud MCP Server conecta tu IDE con más de 300 modelos de IA a través del Model Context Protocol. Funciona con cualquier cliente compatible con MCP.
npx -y atlascloud-mcpAgrega la siguiente configuración al archivo de configuración de MCP de tu IDE.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}Schema no disponibleNecesitas iniciar sesión para acceder al historial de solicitudes del modelo.
Iniciar SesiónKling 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.
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.
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.
Use high-resolution, well-lit images without heavy filters. Avoid large occlusions (hands, masks, big sunglasses) around the mouth.