kwaivgi/kling-video-o1/text-to-video

texte-vers-vidéo

Kling Omni Video O1 is Kuaishou's first unified multi-modal video model with MVL (Multi-modal Visual Language) technology. Text-to-Video mode generates cinematic videos from text prompts with subject consistency, natural physics simulation, and precise semantic understanding. Ready-to-use REST API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.

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Les vidéos générées apparaîtront ici

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Votre requête coûtera 0.095 par exécution. Avec $10, vous pouvez exécuter ce modèle environ 105 fois.

Vous pouvez continuer avec :

Amélioration Vidéo Extension Vidéo

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-video-o1/text-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 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-video-o1/text-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/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-video-o1/text-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.

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

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Vous devez vous connecter pour accéder à l'historique de vos requêtes de modèle.

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Kling Omni Video O1 — Text-to-Video

Kling Omni Video O1 is Kuaishou's groundbreaking unified multi-modal video model, representing the world's first AI system that seamlessly integrates text, images, videos, and subject references into a single creative engine. The Text-to-Video mode transforms natural language prompts into stunning, cinematic video content.

🌟 Why Kling Video O1 Stands Out

Universal Creative Engine

Unlike traditional single-task models, Video O1 unifies multiple video generation capabilities:

Text-to-video generation
Image-to-video transformation
Reference-based video creation
Video editing and modification
Shot extension and scene continuation

The model interprets your instructions through a revolutionary MVL system that understands:

Natural language descriptions
Visual context and references
Subject identity and characteristics
Scene dynamics and physics

Subject Consistency

Maintains stable character, prop, and scene features across varying shots — similar to professional directing techniques used in film production.

🎬 Core Features

Cinematic Quality — Film-grade visual output with natural lighting and realistic motion
Physics Simulation — Accurate real-world physics for natural movement and dynamics
Semantic Understanding — Deep comprehension of complex prompts and creative intent
Flexible Outputs — Multiple resolution and duration options

🚀 How to Use

Write Your Prompt Describe the scene, action, camera movement, and mood you want.

Example: "A young woman walking through a neon-lit Tokyo street at night, rain reflecting city lights, cinematic tracking shot"
Set Parameters Choose your preferred duration, resolution, and aspect ratio.
Generate Submit your request and receive high-quality video output.