kwaivgi/kling-video-o3-pro/reference-to-video

इमेज-से-वीडियो

PRO

Kling Video O3 Pro Reference-to-Video API by Kuaishou

kwaivgi/kling-video-o3-pro/reference-to-video

Reference-to-video

Kling Omni Video O3 Reference-to-Video generates creative videos using character, prop, or scene references. Professional quality with up to 7 reference images and optional video input.

इनपुट

पैरामीटर कॉन्फ़िगरेशन लोड हो रहा है...

आउटपुट

निष्क्रिय

जेनरेट किए गए वीडियो यहां दिखाई देंगे

अपनी सेटिंग्स कॉन्फ़िगर करें और शुरू करने के लिए चलाएं पर क्लिक करें

आपके अनुरोध की लागत $0.095 प्रति रन होगी। $10 के साथ आप इस मॉडल को लगभग 105 बार चला सकते हैं।

आगे आप यह कर सकते हैं:

Seedance 2.0 Kling v3 Vidu Wan2.7

पैरामीटर

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-video-o3-pro/reference-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 requests

प्रमाणीकरण

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/generateVideo

अनुरोध 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-video-o3-pro/reference-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/uploadMedia

अपलोड 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-video-o3-pro/reference-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.

Format: date-time

completed_atstring

ISO 8601 timestamp when the prediction was completed.

Format: date-time

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-skills

API 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।

और जानें

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

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-mcp

कॉन्फ़िगरेशन

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।

और जानें

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

API स्कीमा

स्कीमा उपलब्ध नहीं

कोई उदाहरण उपलब्ध नहीं

अनुरोध इतिहास देखने के लिए कृपया साइन इन करें

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Kling Video O3 Pro Reference-to-Video

Kling Video O3 Pro Reference-to-Video generates premium video from reference images with optional video guidance. Upload reference images to establish character identity and appearance, optionally provide a reference video for motion guidance, and describe the scene — the model produces top-tier cinematic video with identity consistency.

Why Choose This?

O3 Pro quality The highest visual fidelity and motion realism in the Kling family.

Multi-reference images Upload up to 7 reference images (or up to 4 with a reference video).

Video-guided generation Optional reference video for motion and scene guidance.

Keep original sound Preserve the audio from the reference video in the output.

Sound generation Optional AI-generated sound effects when no reference video is provided.

Parameters

Parameter	Required	Description
prompt	Yes	Text description of the video scene and motion
video	No	Reference video for motion guidance
images	No	Reference images: up to 4 with video, up to 7 without (click "+ Add Item")
keep_original_sound	No	Keep audio from the reference video (default: enabled)
sound	No	Generate AI audio (only when no reference video, default: disabled)
aspect_ratio	No	Output ratio: 16:9 (default), 9:16, 1:1
duration	No	Video length: 3-15 seconds (default: 5)

How to Use

Run — submit and download your video.
Set duration — choose any length from 3 to 15 seconds.
Select aspect ratio — match your target platform.
Configure audio — keep original sound from video, or enable AI sound generation.
Upload reference images — add character or scene references.
Upload reference video (optional) — provide a video for motion guidance.
Write your prompt — describe the scene, characters, and action.

Best Use Cases

Long-Form Scenes — Up to 15 seconds for extended scene development.
Storytelling — Produce narrative scenes with consistent character appearance.
Marketing & Ads — Create promotional videos featuring specific people or products.
Video Remixing — Use reference video for motion guidance with new characters.
Character Consistency — Generate videos with identity-consistent characters.

Pro Tips

Match aspect ratio to your platform: 16:9 for YouTube, 9:16 for TikTok/Reels, 1:1 for Instagram.
Use shorter durations (3-5s) for testing, longer (10-15s) for final production.
Sound generation is only available when no reference video is provided.
Enable keep_original_sound to preserve audio from your reference video.
When using a reference video, the image limit is 4; without a video, you can use up to 7.
Use multiple reference images from different angles for better identity preservation.

Notes

Ensure uploaded image and video URLs are publicly accessible.
When a reference video is provided, sound generation is replaced by keep_original_sound.
Reference images limit: up to 4 with video, up to 7 without.
Duration supports any value from 3 to 15 seconds.
Only prompt is required; other parameters are optional.