Kling 3.0 시리즈 개요 (기간 한정 혜택!)

차세대 네이티브 멀티모달 대형 모델인 Kling Video 3.0 시리즈가 이제 Atlas Cloud에서 공식적으로 서비스됩니다.

이번 릴리스는 Kling의 본격적인 "3.0 시대" 개막을 알리며, 다음 두 가지 핵심 모델을 선보입니다:

• Kling Video 3.0
  • 💰초당 USD0.07부터 시작; 7일 후 USD0.10으로 환원
• Kling Video O3 / 3.0 Omni
  • 💰초당 USD0.126부터 시작; 7일 후 USD0.18으로 환원

고품질 비디오 생성, 네이티브 시청각 동기화, 지능형 스토리보딩 기능을 깊이 있게 통합한 이 시리즈는 Kling 모델 제품군에 전례 없는 강력한 경쟁력을 더합니다.

핵심 하이라이트: 창작의 자유를 여는 3가지 혁신 기술

Kling 3.0 구동 (기존 Kling 2.6에서 업그레이드)

지능형 시네마틱 스토리텔링

• AI 디렉터 시스템: 프롬프트에서 서사적 흐름을 직관적으로 파악하는 "AI 디렉터"를 도입하여, 샷 구성과 카메라 앵글을 자동으로 설정해 샷-리버스 샷 대화 시퀀스와 같은 고급 영화적 기법을 구현합니다.
• 생성 시간 연장: 기존 시간 제한을 넘어 최대 15초까지 연속적인 비디오 생성을 지원하여, 더욱 부드럽고 자연스러운 서사 전개가 가능합니다.
• 핵심 가치: 한 번의 생성으로 완성도 높은 시각적 스토리텔링을 제공하며, 누구나 복잡한 영화적 표현을 쉽게 구현할 수 있도록 돕습니다.

다국어 시청각 동기화 & 고품질 텍스트 렌더링

• 글로벌 립싱크: 텍스트와 시각적 캐릭터 간의 정밀한 매핑을 구현하여, 다국어(중국어, 영어, 일본어, 한국어, 스페인어 등) 혼용 대화 및 방언까지 자연스럽고 매끄러운 립싱크를 지원합니다.
• 텍스트 렌더링: 원본 이미지의 디테일을 유지하면서도 새로운 콘텐츠를 생성할 때, 구조적으로 견고하고 명확하며 읽기 쉬운 텍스트를 표현합니다.
• 핵심 가치: 고품질 텍스트 디스플레이와 현지화 콘텐츠 제작이 필요한 이커머스 및 글로벌 마케팅 요구를 직접적으로 충족합니다.

Kling O3 구동 (3.0 Omni; 기존 Kling O1에서 업그레이드)

전문가급 피사체 일관성

• 비디오 피사체: 3~8초 분량의 업로드된 비디오나 촬영한 영상에서 캐릭터의 특징을 추출하여 외모, 체격, 분위기를 완벽하게 복원합니다.
• 이미지 피사체 + 음성 복제: 여러 이미지로부터 다각도의 피사체를 생성할 수 있으며, 동시에 업로드된 오디오에서 성우의 음색을 추출하는 기능을 지원합니다.
• 향상된 성능: 이전 세대 대비 3.0 Omni는 텍스트 지시 사항에 훨씬 더 민감하게 반응하며, 시각적 왜곡을 줄이고 더욱 생생하고 실감 나는 결과물을 제공합니다.
• 핵심 가치: "나만의 영화 주인공 되기"라는 창작의 즐거움을 실현하며, 캐릭터 일관성이 중요한 숏폼 드라마 및 시리즈물 제작에 최적화되어 있습니다.

추천 활용 사례: AI 디렉팅, 다국어 마케팅 & 캐릭터 일관성이 중요한 숏폼 드라마

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

• 시나리오: 대화가 많고 감정적 깊이가 있는 단편 영화 제작.

• 프롬프트: "비 오는 골목길에서 다투는 두 인물, 풍부한 감정적 표정 연기, 클로즈업과 와이드 샷 교차."

• 결과: 전문가 수준의 영화적 스토리보딩과 원본 음색을 충실히 복원한 오디오 퍼포먼스를 제공합니다.

글로벌 마케팅 & 광고 · 다국어(Kling Video 3.0)

• 시나리오: 브랜드 로고나 텍스트가 일관성 있게 포함된 다국어 광고 비디오 제작.

• 프롬프트: "새로운 커피 브랜드 광고, 배경에 'Atlas Brew'라고 적힌 네온 사인이 보임, 전문적인 이중 언어 내레이션."

• 결과: 자연스러운 시청각 동기화와 함께 고품질 텍스트 렌더링을 구현합니다.

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

• 시나리오: 다수의 샷 전환과 특정 캐릭터 상호작용이 필요한 숏폼 드라마 제작.

• 프롬프트:

  • "샷 1 (3초): 미디엄 샷, 배경은 @이미지. @Grace가 소파에 앉아 쿠키를 먹고 있다. @Alan이 @사모예드 한 마리를 데리고 방으로 들어온다. @사모예드가 @Grace 손에 있는 쿠키로 달려든다. @Grace가 말한다: '이봐! 강아지 좀 잘 봐!'"
  • 샷 2 (2초): @Alan이 근처에 앉아 목줄을 잡고 @사모예드를 들어 올린다. 클로즈업. @Alan이 말한다: '얘는 나보다 쿠키를 더 좋아하거든.'"
  • 샷 3 (3초): 클로즈업. @Grace가 웃으며 말한다: '뭐, 적어도 입맛은 고급이네.'"

• 결과: 여러 샷에 걸쳐 캐릭터와 장면의 일관성을 높게 유지하며, 대화에 맞는 자연스럽고 유려한 립싱크를 구현합니다.

Atlas Cloud: Kling Video 3.0을 마스터하는 가장 좋은 방법

Atlas Cloud 핵심 장점

비용 효율성 & 압도적인 속도

• 경쟁력 있는 가격: 최적화된 가격 대비 성능을 통해 가장 비용 효율적인 생성 경험을 제공합니다.
• 하나의 플랫폼, 모든 모델: 여러 플랫폼을 오갈 필요 없이 다양한 주류 모델을 한 곳에서 경험할 수 있습니다.

워크플로우 통합 & API 생태계 기술 개발 파이프라인에 완벽하게 맞물리고 다운스트림 작업을 지원하도록 설계되었습니다.

• 유연한 워크플로우: 동일한 환경에서 다른 생성형 모델과 병렬 협업을 지원합니다.
• 즉각적인 결과물 활용: 생성된 결과물을 바로 후처리하거나 2차 편집에 사용할 수 있습니다.
• 전체 API 액세스: 비즈니스 프로세스 자동화 및 딥 애플리케이션 통합을 위한 표준 개발자 인터페이스를 제공합니다.

Atlas Cloud에서 Kling 3.0 사용 방법

Atlas Cloud는 Playground에서 모델을 직접 비교하거나, 단일 API를 통해 간편하게 통합할 수 있도록 지원합니다.

방법 1: Atlas Cloud Playground에서 바로 사용

Kling Video 3.0

방법 2: API를 통한 액세스

1단계: API 키 발급

콘솔에서 API 키를 생성하고 복사해 둡니다.

2단계: API 문서 확인

API 문서에서 엔드포인트, 요청 파라미터 및 인증 방식을 확인하세요.

3단계: 첫 번째 요청 보내기 (Python 예시)

예시: Kling v3.0 std(이미지-투-비디오)로 비디오 생성하기

pythonCopy
1import requests
2import time
3
4# 1단계: 비디오 생성 시작
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# 2단계: 결과 폴링
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            # 처리 중, 2초 대기
40            time.sleep(2)
41
42video_url = check_status()