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

画像から動画

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.

入力

パラメータ設定を読み込み中...

出力

待機中

生成された動画がここに表示されます

設定を構成して「実行」をクリックして開始

各実行には$0.095かかります。$10で約105回実行できます。

次にできること：

Seedance 2.0 Kling v3 Vidu Wan2.7

パラメータ

コード例
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()

インストール

お使いの言語に必要なパッケージをインストールしてください。

bash

pip install requests

認証

すべての API リクエストには API キーによる認証が必要です。API キーは Atlas Cloud ダッシュボードから取得できます。

bash

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

HTTP ヘッダー

python

import os

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

API キーを安全に保管してください

API キーをクライアントサイドのコードや公開リポジトリに公開しないでください。代わりに環境変数またはバックエンドプロキシを使用してください。

リクエストを送信

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())

リクエストを送信

非同期生成リクエストを送信します。API は予測 ID を返し、それを使用してステータスの確認や結果の取得ができます。

POST/api/v1/model/generateVideo

リクエストボディ

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']}")

レスポンス

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

ステータスを確認

予測エンドポイントをポーリングして、リクエストの現在のステータスを確認します。

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

ポーリング例

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)

ステータス値

processingリクエストはまだ処理中です。

completed生成が完了しました。出力が利用可能です。

succeeded生成が成功しました。出力が利用可能です。

failed生成に失敗しました。エラーフィールドを確認してください。

完了レスポンス

{
  "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"
  }
}

ファイルをアップロード

Atlas Cloud ストレージにファイルをアップロードし、API リクエストで使用できる URL を取得します。multipart/form-data を使用してアップロードします。

POST/api/v1/model/uploadMedia

アップロード例

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}")

レスポンス

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

入力 Schema

以下のパラメータがリクエストボディで使用できます。

合計: 0必須: 0任意: 0

利用可能なパラメータはありません。

リクエストボディの例

json

{
  "model": "kwaivgi/kling-video-o3-pro/reference-to-video"
}

出力 Schema

API は生成された出力 URL を含む予測レスポンスを返します。

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

レスポンス例

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 は 300 以上の AI モデルを AI コーディングアシスタントに直接統合します。ワンコマンドでインストールし、自然言語で画像・動画生成や LLM との対話が可能です。

対応クライアント

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ 対応クライアント

インストール

bash

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

API キーの設定

Atlas Cloud ダッシュボードから API キーを取得し、環境変数として設定してください。

bash

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

機能

インストール後、AI アシスタントで自然言語を使用してすべての Atlas Cloud モデルにアクセスできます。

画像生成Nano Banana 2、Z-Image などのモデルで画像を生成します。

動画作成Kling、Vidu、Veo などでテキストや画像から動画を作成します。

LLM チャットQwen、DeepSeek などの大規模言語モデルと対話します。

メディアアップロード画像編集や画像から動画へのワークフロー用にローカルファイルをアップロードします。

詳細を見る

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server は Model Context Protocol を通じて IDE と 300 以上の AI モデルを接続します。MCP 対応のあらゆるクライアントで動作します。

対応クライアント

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ 対応クライアント

インストール

bash

npx -y atlascloud-mcp

設定

以下の設定を IDE の MCP 設定ファイルに追加してください。

json

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

利用可能なツール

atlas_generate_imageテキストプロンプトから画像を生成します。

atlas_generate_videoテキストや画像から動画を作成します。

atlas_chat大規模言語モデルと対話します。

atlas_list_models300 以上の利用可能な AI モデルを閲覧します。

atlas_quick_generateモデル自動選択によるワンステップコンテンツ作成。

atlas_upload_mediaAPI ワークフロー用にローカルファイルをアップロードします。

詳細を見る

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

APIスキーマ

スキーマが利用できません

利用可能な例がありません

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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.