Kling 3.0 시리즈 개요 (한정 기간 혜택!)

차세대 네이티브 멀티모달 거대 모델인 Kling Video 3.0 시리즈가 이제 Atlas Cloud에서 공식적으로 제공됨을 기쁘게 알려드립니다.

이번 출시는 Kling의 공식적인 "3.0 시대" 진입을 의미하며, 두 가지 플래그십 모델을 선보입니다:

• Kling Video 3.0
  • 💰초당 ＄0.07부터 시작; 7일 후 ＄0.10로 환원
• Kling Video O3 / 3.0 Omni
  • 💰초당 ＄0.126부터 시작; 7일 후 ＄0.18로 환원

고정밀 비디오 생성, 네이티브 시청각 동기화, 지능형 스토리보딩 기능을 깊이 통합함으로써, 이번 시리즈는 Kling 모델 제품군에 전례 없는 강력함과 경쟁력을 불어넣었습니다.

주요 하이라이트: 창작의 자유를 열어주는 3가지 혁신 기술

Kling 3.0 기반 (Kling 2.6에서 업그레이드)

지능형 시네마틱 스토리텔링

• AI 디렉터 시스템: 프롬프트에서 서사의 흐름을 직관적으로 파악하는 "AI 디렉터"를 도입하여, 샷 구도와 카메라 앵글을 자동으로 연출하고 샷-리버스-샷 대화 시퀀스와 같은 고급 영화 기법을 구현합니다.
• 재생 시간 연장: 이전의 시간 제한을 깨고 최대 15초의 연속 비디오 생성을 지원하여 더욱 매끄럽고 자연스러운 서사 진행이 가능합니다.
• 핵심 가치: 단 한 번의 생성으로 성숙한 비주얼 스토리텔링을 제공하여, 누구나 복잡한 시네마틱 표현을 쉽게 구현할 수 있게 합니다.

다국어 시청각 동기화 및 고정밀 텍스트

• 글로벌 립싱크: 텍스트와 비주얼 캐릭터 간의 정밀한 매핑을 구현하며, 혼합 언어 대화(한국어, 영어, 중국어, 일본어, 스페인어 등) 및 방언을 자연스럽고 유연한 립싱크로 지원합니다.
• 텍스트 렌더링: 원본 이미지의 디테일을 보존하거나 새로운 콘텐츠를 생성할 때 모두 구조적으로 엄밀하고 가독성 높은 텍스트 렌더링을 보장합니다.
• 핵심 가치: 고정밀 텍스트 표시와 현지화된 콘텐츠 제작이 필요한 이커머스 및 글로벌 마케팅 요구를 직접적으로 충족합니다.

**Kling O3 기반 (3.0 Omni; **Kling O1에서 업그레이드)

전문가급 피사체 일관성

• 비디오 피사체: 업로드하거나 촬영한 3~8초 분량의 비디오에서 캐릭터 특징을 추출하여 외모, 체격, 분위기를 완벽하게 복원합니다.
• 이미지 피사체 + 목소리 클로닝: 여러 이미지를 통해 다각도 피사체를 생성하는 동시에 업로드된 오디오에서 목소리 음색 추출을 지원합니다.
• 성능 향상: 이전 세대에 비해 텍스트 지시어에 대한 반응성이 크게 개선되었으며, 시각적 왜곡을 줄이고 더욱 생생하고 실감 나는 결과물을 제공합니다.
• 핵심 가치: "자신이 직접 출연하는 영화"라는 창작의 즐거움을 선사하며, 높은 캐릭터 일관성이 요구되는 숏폼 드라마 및 시리즈물 제작에 이상적입니다.

최적의 활용 분야: AI 연출, 글로벌 다국어 마케팅 및 고일관성 숏폼 드라마

시네마틱 스토리텔링 · AI 디렉터 스마트 스토리보딩 (Kling Video 3.0)

• 시나리오: 복잡한 대화와 감정의 깊이가 있는 단편 영화 제작.

• 프롬프트: "비 내리는 골목에서 논쟁하는 두 캐릭터, 풍부한 감정의 얼굴 표정, 클로즈업과 와이드 샷의 교차 연출."

• 결과물: 오리지널 음색을 충실히 복원하는 오디오 성능과 전문적인 시네마틱 스토리보딩을 제공합니다.

글로벌 마케팅 및 광고 · 다국어 지원 (Kling Video 3.0)

• 시나리오: 브랜드 일관성을 유지하는 텍스트가 포함된 현지화된 비디오 광고 제작.

• 프롬프트: "새로운 커피 브랜드 광고, 배경에는 'Atlas Brew'라고 표시된 네온 사인이 있음, 전문적인 이중 언어 내레이션."

• 결과물: 자연스러운 시청각 동기화와 함께 고정밀 텍스트 렌더링을 구현합니다.

소셜 미디어 및 숏폼 드라마 · 높은 일관성 (Kling Video O3)

• 시나리오: 멀티 샷 전환과 특정 캐릭터 간의 상호작용이 포함된 일관성 있는 숏폼 드라마 제작.

• 프롬프트:

  • "Shot 1 (3s): 미디엄 샷, 배경은 @image. @Grace 가 소파에 앉아 쿠키를 먹고 있다. @Alan 이 @Samoyed 를 끌고 방으로 들어온다. @Samoyed 가 @Grace 의 손에 든 쿠키를 향해 달려든다. @Grace 가 말한다: '이봐! 강아지 좀 잘 봐!'
  • Shot 2 (2s): @Alan 이 옆에 앉아 목줄을 잡고 @Samoyed 를 들어 올린다. 클로즈업. @Alan 이 말한다: '얘가 나보다 쿠키를 더 좋아해서 그래.'
  • Shot 3 (3s): 클로즈업. @Grace 가 미소 지으며 말한다: '글쎄, 적어도 취향은 좋네.'"

• 결과물: 대화를 위한 자연스러운 립싱크와 함께 여러 샷에 걸쳐 캐릭터와 장면의 높은 일관성을 유지합니다.

Atlas Cloud: Kling Video 3.0을 마스터하는 가장 좋은 방법

Atlas Cloud의 핵심 장점

비용 효율성 및 압도적인 속도

• 경쟁력 있는 가격: 최적화된 가성비를 통해 가장 비용 효율적인 생성 경험을 제공합니다.
• 하나의 플랫폼, 모든 모델: 플랫폼 이동 없이 다양한 주요 모델을 경험해 보세요. 지금 가입하고 $1 무료 크레딧을 받으세요!

워크플로우 통합 및 API 생태계 기술 개발 파이프라인에 원활하게 통합되고 다운스트림 작업을 지원하도록 설계되었습니다.

• 유연한 워크플로우: 동일한 환경에서 다른 생성 모델과의 병렬 협업을 지원합니다.
• 실행 가능한 결과물: 생성된 결과는 즉시 후처리 또는 2차 편집에 사용할 수 있습니다.
• 전체 API 액세스: 비즈니스 프로세스 자동화 및 심층 애플리케이션 통합을 위한 표준 개발자 인터페이스를 제공합니다.

Atlas Cloud에서 Kling 3.0 사용하는 방법

Atlas Cloud를 사용하면 먼저 플레이그라운드에서 모델을 테스트한 다음, 단일 API를 통해 여러 모델을 나란히 사용할 수 있습니다.

방법 1: Atlas Cloud 플레이그라운드에서 직접 사용

Kling Video 3.0

방법 2: API를 통한 접근

1단계: API 키 받기

콘솔에서 API 키를 생성하고 나중에 사용할 수 있도록 복사해 둡니다.

2단계: API 문서 확인

API 문서에서 엔드포인트, 요청 파라미터 및 인증 방법을 확인하세요.

3단계: 첫 번째 요청하기 (Python 예시)

예시: Kling v3.0 std(이미지 투 비디오)로 비디오 생성

plaintextCopy
1import requests
2import time
3
4# Step 1: Start video generation
5generate_url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo"
6headers = {
7    "Content-Type": "application/json",
8    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
9}
10data = {
11    "model": "kwaivgi/kling-v3.0-std/image-to-video",
12    "cfg_scale": 0.5,
13    "duration": 5,
14    "end_image": "example_value",
15    "image": "https://static.atlascloud.ai/media/images/33f6728e234eddd53aac4bc74f8dc6ff.jpg",
16    "negative_prompt": "example_value",
17    "prompt": "A minimal cube slowly moving in a dark void.\nSoft ambient lighting highlights its clean edges.\nSmooth, steady motion with a seamless loop.\nHigh contrast, ultra clean composition, 4K.",
18    "sound": False
19}
20
21generate_response = requests.post(generate_url, headers=headers, json=data)
22generate_result = generate_response.json()
23prediction_id = generate_result["data"]["id"]
24
25# Step 2: Poll for result
26poll_url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"
27
28def check_status():
29    while True:
30        response = requests.get(poll_url, headers={"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"})
31        result = response.json()
32
33        if result["data"]["status"] in ["completed", "succeeded"]:
34            print("Generated video:", result["data"]["outputs"][0])
35            return result["data"]["outputs"][0]
36        elif result["data"]["status"] == "failed":
37            raise Exception(result["data"]["error"] or "Generation failed")
38        else:
39            # Still processing, wait 2 seconds
40            time.sleep(2)
41
42video_url = check_status()