Kling v3.0 Standard Image-to-Video model by Kuaishou. High-quality video generation from images.
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InactifLes vidéos générées apparaîtront ici
Configurez vos paramètres et cliquez sur exécuter pour commencer
Votre requête coûtera $0.071 par exécution. Avec $10, vous pouvez exécuter ce modèle environ 140 fois.
Vous pouvez continuer avec :
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-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()Installer
Installez le package requis pour votre langage.
bash
pip install requestsAuthentification
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/generateVideoCorps 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-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']}")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/uploadMediaExemple 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-v3.0-std/image-to-video"
}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.
completed_atstring
ISO 8601 timestamp when the prediction was completed.
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-skillsConfigurer 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
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-mcpConfiguration
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
Schéma API
Schéma non disponibleVeuillez vous connecter pour voir l'historique des requêtes
Vous devez vous connecter pour accéder à l'historique de vos requêtes de modèle.
Se ConnecterKling 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.
Related Models
- 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.
