Kling v3.0 Std Image-to-Video API by Kuaishou
kwaivgi/kling-v3.0-std/image-to-video
Image-to-video
Kling v3.0 Standard Image-to-Video model by Kuaishou. High-quality video generation from images.
इनपुट
पैरामीटर कॉन्फ़िगरेशन लोड हो रहा है...
आउटपुट
निष्क्रियजेनरेट किए गए वीडियो यहां दिखाई देंगे
अपनी सेटिंग्स कॉन्फ़िगर करें और शुरू करने के लिए चलाएं पर क्लिक करें
आपके अनुरोध की लागत $0.071 प्रति रन होगी। $10 के साथ आप इस मॉडल को लगभग 140 बार चला सकते हैं।
आगे आप यह कर सकते हैं:
कोड उदाहरण
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()इंस्टॉल करें
अपनी प्रोग्रामिंग भाषा के लिए आवश्यक पैकेज इंस्टॉल करें।
bash
pip install requestsप्रमाणीकरण
सभी API अनुरोधों के लिए API कुंजी के माध्यम से प्रमाणीकरण आवश्यक है। आप अपनी API कुंजी Atlas Cloud डैशबोर्ड से प्राप्त कर सकते हैं।
bash
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"HTTP हेडर
python
import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}अपनी API कुंजी सुरक्षित रखें
क्लाइंट-साइड कोड या सार्वजनिक रिपॉज़िटरी में अपनी API कुंजी कभी उजागर न करें। इसके बजाय एनवायरनमेंट वेरिएबल या बैकएंड प्रॉक्सी का उपयोग करें।
अनुरोध सबमिट करें
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())अनुरोध सबमिट करें
एक असिंक्रोनस जनरेशन अनुरोध सबमिट करें। API एक प्रेडिक्शन ID लौटाता है जिसका उपयोग आप स्थिति जाँचने और परिणाम प्राप्त करने के लिए कर सकते हैं।
POST
/api/v1/model/generateVideoअनुरोध बॉडी
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']}")प्रतिक्रिया
{
"id": "pred_abc123",
"status": "processing",
"model": "model-name",
"created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}स्थिति जाँचें
अपने अनुरोध की वर्तमान स्थिति जाँचने के लिए प्रेडिक्शन एंडपॉइंट को पोल करें।
GET
/api/v1/model/prediction/{prediction_id}पोलिंग उदाहरण
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)स्थिति मान
processingअनुरोध अभी भी प्रोसेस हो रहा है।completedजनरेशन पूर्ण हो गया है। आउटपुट उपलब्ध हैं।succeededजनरेशन सफल रहा। आउटपुट उपलब्ध हैं।failedजनरेशन विफल हो गया। एरर फ़ील्ड जाँचें।पूर्ण प्रतिक्रिया
{
"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"
}
}फ़ाइलें अपलोड करें
Atlas Cloud स्टोरेज पर फ़ाइलें अपलोड करें और एक URL प्राप्त करें जिसका उपयोग आप अपने API अनुरोधों में कर सकते हैं। अपलोड के लिए multipart/form-data का उपयोग करें।
POST
/api/v1/model/uploadMediaअपलोड उदाहरण
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}")प्रतिक्रिया
{
"data": {
"download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
"file_name": "image.png",
"content_type": "image/png",
"size": 1024000
}
}Input Schema
अनुरोध बॉडी में निम्नलिखित पैरामीटर स्वीकार किए जाते हैं।
कुल: 0आवश्यक: 0वैकल्पिक: 0
कोई पैरामीटर उपलब्ध नहीं है।
अनुरोध बॉडी का उदाहरण
json
{
"model": "kwaivgi/kling-v3.0-std/image-to-video"
}Output Schema
API जनरेट किए गए आउटपुट URL के साथ एक प्रेडिक्शन प्रतिक्रिया लौटाता है।
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.
प्रतिक्रिया का उदाहरण
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 300+ AI मॉडल को सीधे आपके AI कोडिंग असिस्टेंट में इंटीग्रेट करता है। इंस्टॉल करने के लिए एक कमांड, फिर इमेज, वीडियो जनरेट करने और LLM के साथ चैट करने के लिए प्राकृतिक भाषा का उपयोग करें।
समर्थित क्लाइंट
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cursor
Windsurf
VS Code
Trae
GitHub Copilot
Cline
Roo Code
Amp
Goose
Replit
40+ समर्थित क्लाइंट
इंस्टॉल करें
bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsAPI कुंजी सेटअप करें
Atlas Cloud डैशबोर्ड से अपनी API कुंजी प्राप्त करें और इसे एनवायरनमेंट वेरिएबल के रूप में सेट करें।
bash
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"क्षमताएँ
एक बार इंस्टॉल होने के बाद, आप सभी Atlas Cloud मॉडल तक पहुँचने के लिए अपने AI असिस्टेंट में प्राकृतिक भाषा का उपयोग कर सकते हैं।
इमेज जनरेशनNano Banana 2, Z-Image और अन्य मॉडल के साथ इमेज जनरेट करें।
वीडियो निर्माणKling, Vidu, Veo आदि के साथ टेक्स्ट या इमेज से वीडियो बनाएँ।
LLM चैटQwen, DeepSeek और अन्य बड़े भाषा मॉडल के साथ चैट करें।
मीडिया अपलोडइमेज एडिटिंग और इमेज-टू-वीडियो वर्कफ़्लो के लिए लोकल फ़ाइलें अपलोड करें।
MCP Server
Atlas Cloud MCP Server आपके IDE को Model Context Protocol के माध्यम से 300+ AI मॉडल से जोड़ता है। किसी भी MCP-संगत क्लाइंट के साथ काम करता है।
समर्थित क्लाइंट
Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cline
Roo Code
100+ समर्थित क्लाइंट
इंस्टॉल करें
bash
npx -y atlascloud-mcpकॉन्फ़िगरेशन
अपने IDE की MCP सेटिंग्स फ़ाइल में निम्नलिखित कॉन्फ़िगरेशन जोड़ें।
json
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}उपलब्ध टूल
atlas_generate_imageटेक्स्ट प्रॉम्प्ट से इमेज जनरेट करें।
atlas_generate_videoटेक्स्ट या इमेज से वीडियो बनाएँ।
atlas_chatबड़े भाषा मॉडल के साथ चैट करें।
atlas_list_models300+ उपलब्ध AI मॉडल ब्राउज़ करें।
atlas_quick_generateऑटो मॉडल चयन के साथ एक-चरण कंटेंट निर्माण।
atlas_upload_mediaAPI वर्कफ़्लो के लिए लोकल फ़ाइलें अपलोड करें।
API स्कीमा
स्कीमा उपलब्ध नहींकोई उदाहरण उपलब्ध नहीं
अनुरोध इतिहास देखने के लिए कृपया साइन इन करें
अपने मॉडल अनुरोध इतिहास तक पहुंचने के लिए आपको साइन इन करना होगा।
साइन इन करेंKling 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.
