kwaivgi/kling-v2.6-std/avatar

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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Kling v2.6 Std Avatar
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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.

Entrada

Cargando configuración de parámetros...

Salida

Inactivo
Los videos generados se mostrarán aquí
Configura los parámetros y haz clic en ejecutar para comenzar a generar

Cada ejecución costará 0.048. Con $10 puedes ejecutar aproximadamente 208 veces.

Puedes continuar con:

Parámetros

Ejemplo de código

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()

Instalar

Instala el paquete necesario para tu lenguaje de programación.

bash
pip install requests

Autenticación

Todas las solicitudes de API requieren autenticación mediante una clave de API. Puedes obtener tu clave de API desde el panel de Atlas Cloud.

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

Encabezados HTTP

python
import os

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

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.

Enviar una solicitud

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())

Enviar una solicitud

Envía una solicitud de generación asíncrona. La API devuelve un ID de predicción que puedes usar para verificar el estado y obtener el resultado.

POST/api/v1/model/generateVideo

Cuerpo de la solicitud

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']}")

Respuesta

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

Verificar estado

Consulta el endpoint de predicción para verificar el estado actual de tu solicitud.

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

Ejemplo de polling

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)

Valores de estado

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.

Respuesta completada

{
  "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"
  }
}

Subir archivos

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.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Ejemplo de carga

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}")

Respuesta

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

Schema de entrada

Los siguientes parámetros se aceptan en el cuerpo de la solicitud.

Total: 0Obligatorio: 0Opcional: 0

No hay parámetros disponibles.

Ejemplo de cuerpo de solicitud

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

Schema de salida

La API devuelve una respuesta de predicción con las URL de salida generadas.

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

Ejemplo de respuesta

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 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.

Clientes compatibles

Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cursor
Windsurf
VS Code
Trae
GitHub Copilot
Cline
Roo Code
Amp
Goose
Replit
40+ clientes compatibles

Instalar

bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Configurar clave de API

Obtén tu clave de API desde el panel de Atlas Cloud y configúrala como variable de entorno.

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

Funcionalidades

Una vez instalado, puedes usar lenguaje natural en tu asistente de IA para acceder a todos los modelos de Atlas Cloud.

Generación de imágenesGenera imágenes con modelos como Nano Banana 2, Z-Image y más.
Creación de videosCrea videos a partir de texto o imágenes con Kling, Vidu, Veo, etc.
Chat con LLMChatea con Qwen, DeepSeek y otros modelos de lenguaje de gran escala.
Carga de mediosSube archivos locales para flujos de trabajo de edición de imágenes e imagen a video.

MCP Server

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.

Clientes compatibles

Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cline
Roo Code
100+ clientes compatibles

Instalar

bash
npx -y atlascloud-mcp

Configuración

Agrega la siguiente configuración al archivo de configuración de MCP de tu IDE.

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

Herramientas disponibles

atlas_generate_imageGenera imágenes a partir de indicaciones de texto.
atlas_generate_videoCrea videos a partir de texto o imágenes.
atlas_chatChatea con modelos de lenguaje de gran escala.
atlas_list_modelsExplora más de 300 modelos de IA disponibles.
atlas_quick_generateCreación de contenido en un solo paso con selección automática de modelo.
atlas_upload_mediaSube archivos locales para flujos de trabajo de API.

API Schema

Schema no disponible

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Necesitas iniciar sesión para acceder al historial de solicitudes del modelo.

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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 secondsPrice (USD)
0–550.28
10100.56

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

  1. 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.

Más de 300 Modelos, Comienza Ahora,

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