kwaivgi/kling-v2.6-std/avatar

image-vers-vidéo

Kling v2.6 Std Avatar API by Kuaishou

kwaivgi/kling-v2.6-std/avatar

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.

Entrée

Chargement de la configuration des paramètres...

Sortie

Inactif

Les vidéos générées apparaîtront ici

Configurez vos paramètres et cliquez sur exécuter pour commencer

Votre requête coûtera $0.048 par exécution. Avec $10, vous pouvez exécuter ce modèle environ 208 fois.

Vous pouvez continuer avec :

Seedance 2.0 Kling v3 Vidu Wan2.7

Paramètres

Exemple de code
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()

Installer

Installez le package requis pour votre langage.

bash

pip install requests

Authentification

Toutes les requêtes API nécessitent une authentification via une clé API. Vous pouvez obtenir votre clé API depuis le tableau de bord Atlas Cloud.

bash

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

En-têtes HTTP

python

import os

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

Protégez votre clé API

N'exposez jamais votre clé API dans du code côté client ou dans des dépôts publics. Utilisez plutôt des variables d'environnement ou un proxy backend.

Soumettre une requête

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())

Soumettre une requête

Soumettez une requête de génération asynchrone. L'API renvoie un identifiant de prédiction que vous pouvez utiliser pour vérifier le statut et récupérer le résultat.

POST/api/v1/model/generateVideo

Corps de la requête

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']}")

Réponse

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

Vérifier le statut

Interrogez le point de terminaison de prédiction pour vérifier le statut actuel de votre requête.

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

Exemple d'interrogation

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)

Valeurs de statut

processingLa requête est encore en cours de traitement.

completedLa génération est terminée. Les résultats sont disponibles.

succeededLa génération a réussi. Les résultats sont disponibles.

failedLa génération a échoué. Vérifiez le champ d'erreur.

Réponse terminée

{
  "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"
  }
}

Télécharger des fichiers

Téléchargez des fichiers vers le stockage Atlas Cloud et obtenez une URL utilisable dans vos requêtes API. Utilisez multipart/form-data pour le téléchargement.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Exemple de téléchargement

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}")

Réponse

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

Schema d'entrée

Les paramètres suivants sont acceptés dans le corps de la requête.

Total: 0Requis: 0Optionnel: 0

Aucun paramètre disponible.

Exemple de corps de requête

json

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

Schema de sortie

L'API renvoie une réponse de prédiction avec les URL des résultats générés.

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

Exemple de réponse

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 intègre plus de 300 modèles d'IA directement dans votre assistant de codage IA. Une seule commande pour installer, puis utilisez le langage naturel pour générer des images, des vidéos et discuter avec des LLM.

Clients pris en charge

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ clients pris en charge

Installer

bash

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Configurer la clé API

Obtenez votre clé API depuis le tableau de bord Atlas Cloud et définissez-la comme variable d'environnement.

bash

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

Fonctionnalités

Une fois installé, vous pouvez utiliser le langage naturel dans votre assistant IA pour accéder à tous les modèles Atlas Cloud.

Génération d'imagesGénérez des images avec des modèles comme Nano Banana 2, Z-Image, et plus encore.

Création de vidéosCréez des vidéos à partir de texte ou d'images avec Kling, Vidu, Veo, etc.

Chat LLMDiscutez avec Qwen, DeepSeek et d'autres grands modèles de langage.

Téléchargement de médiasTéléchargez des fichiers locaux pour l'édition d'images et les workflows image-vers-vidéo.

En savoir plus

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Serveur MCP

Le serveur MCP Atlas Cloud connecte votre IDE avec plus de 300 modèles d'IA via le Model Context Protocol. Compatible avec tout client compatible MCP.

Clients pris en charge

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ clients pris en charge

Installer

bash

npx -y atlascloud-mcp

Configuration

Ajoutez la configuration suivante au fichier de paramètres MCP de votre IDE.

json

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

Outils disponibles

atlas_generate_imageGénérez des images à partir de prompts textuels.

atlas_generate_videoCréez des vidéos à partir de texte ou d'images.

atlas_chatDiscutez avec de grands modèles de langage.

atlas_list_modelsParcourez plus de 300 modèles d'IA disponibles.

atlas_quick_generateCréation de contenu en une étape avec sélection automatique du modèle.

atlas_upload_mediaTéléchargez des fichiers locaux pour les workflows API.

En savoir plus

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

Schéma API

Schéma non disponible

Aucun exemple disponible

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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 seconds	Price (USD)
0–5	5	0.28
10	10	0.56

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

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.