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

Imagen a Video

PRO

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

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

Image-to-video

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

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 $0.095. Con $10 puedes ejecutar aproximadamente 105 veces.

Puedes continuar con:

Seedance 2.0 Kling v3 Vidu Wan2.7

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-v3.0-pro/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()

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-v3.0-pro/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']}")

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-v3.0-pro/image-to-video"
}

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.

Más información

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

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.

Más información

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

API Schema

Schema no disponible

Sin ejemplos disponibles

Por favor inicia sesión para ver el historial de solicitudes

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

Iniciar Sesión

Kling V3.0 Pro Image-to-Video

Kling V3.0 Pro Image-to-Video is Kuaishou's highest-quality image-to-video model. Upload a reference image and describe the motion — the model generates cinematic-grade video with superior visual fidelity, optional synchronized sound, voice support, and start-to-end frame guidance.

Why Choose This?

Pro-tier quality Superior visual detail, motion smoothness, and cinematic rendering compared to Standard.

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

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

Best Use Cases

Brand Content — Polished visual storytelling from still imagery.
Short Films — Create film-quality animated scenes with dialogue.
Professional Marketing — Premium promotional videos with sound from product photos.
Scene Transitions — Use start and end frames for smooth cinematic transitions.
High-End Photo Animation — Bring images to life with maximum visual quality.

Pro Tips

Use Standard tier for drafts and testing, Pro for final production.
Lower cfg_scale for more creative variation, higher for strict prompt adherence.
Use negative prompts to avoid artifacts (e.g., "blurry, low quality, distorted").
Enable sound for a complete video experience with synchronized audio.
Add an end_image for controlled transitions between two visual states.
Use clear, descriptive prompts with specific motion and cinematography details.

Notes

Ensure uploaded image URLs are publicly accessible.
Voice list supports a maximum of 2 entries.
Duration options are 5 or 10 seconds only.
Image is the only required field; prompt is optional but recommended.

Kling V3.0 Standard Text-to-Video — Standard tier text-to-video.
Kling V3.0 Standard Image-to-Video — Standard tier at lower cost.
Kling V3.0 Pro Text-to-Video — Pro quality text-to-video generation.

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Entrada

Salida

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Autenticación

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Enviar una solicitud

Enviar una solicitud

Cuerpo de la solicitud

Respuesta

Verificar estado

Ejemplo de polling

Valores de estado

Respuesta completada

Subir archivos

Ejemplo de carga

Respuesta

Schema de entrada

Ejemplo de cuerpo de solicitud

Schema de salida

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