kwaivgi/kling-v2.6-std/motion-control

이미지를 비디오로

Kling 2.6 Standard Motion Control transfers motion from reference videos to animate still images. Upload a character image and a motion clip (dance, action, gesture), and the model extracts the movement to generate smooth, realistic video.

입력

매개변수 구성 로드 중...

출력

대기

생성된 비디오가 여기에 표시됩니다

설정을 구성하고 실행을 클릭하여 시작하세요

요청당 0.06가 소요됩니다. $10로 이 모델을 약 166번 실행할 수 있습니다.

다음으로 할 수 있는 작업:

비디오 업스케일러 비디오 확장

파라미터

코드 예시
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-v2.6-std/motion-control",
    "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()

설치

사용하는 언어에 필요한 패키지를 설치하세요.

bash

pip install requests

인증

모든 API 요청에는 API 키를 통한 인증이 필요합니다. Atlas Cloud 대시보드에서 API 키를 받을 수 있습니다.

bash

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

HTTP 헤더

python

import os

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

API 키를 안전하게 보관하세요

클라이언트 측 코드나 공개 저장소에 API 키를 노출하지 마세요. 대신 환경 변수 또는 백엔드 프록시를 사용하세요.

요청 제출

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())

요청 제출

비동기 생성 요청을 제출합니다. API는 상태 확인 및 결과 조회에 사용할 수 있는 예측 ID를 반환합니다.

POST/api/v1/model/generateVideo

요청 본문

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-v2.6-std/motion-control",
    "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']}")

응답

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

상태 확인

예측 엔드포인트를 폴링하여 요청의 현재 상태를 확인합니다.

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

폴링 예시

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)

상태 값

processing요청이 아직 처리 중입니다.

completed생성이 완료되었습니다. 출력을 사용할 수 있습니다.

succeeded생성이 성공했습니다. 출력을 사용할 수 있습니다.

failed생성에 실패했습니다. 오류 필드를 확인하세요.

완료 응답

{
  "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"
  }
}

파일 업로드

Atlas Cloud 스토리지에 파일을 업로드하고 API 요청에 사용할 수 있는 URL을 받습니다. multipart/form-data를 사용하여 업로드합니다.

POST/api/v1/model/uploadMedia

업로드 예시

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}")

응답

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

입력 Schema

다음 매개변수가 요청 본문에서 사용 가능합니다.

전체: 0필수: 0선택: 0

사용 가능한 매개변수가 없습니다.

요청 본문 예시

json

{
  "model": "kwaivgi/kling-v2.6-std/motion-control"
}

출력 Schema

API는 생성된 출력 URL이 포함된 예측 응답을 반환합니다.

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

응답 예시

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 Skills는 300개 이상의 AI 모델을 AI 코딩 어시스턴트에 직접 통합합니다. 한 번의 명령으로 설치하고 자연어로 이미지, 동영상 생성 및 LLM과 대화할 수 있습니다.

지원 클라이언트

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ 지원 클라이언트

설치

bash

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

API 키 설정

Atlas Cloud 대시보드에서 API 키를 받아 환경 변수로 설정하세요.

bash

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

기능

설치 후 AI 어시스턴트에서 자연어를 사용하여 모든 Atlas Cloud 모델에 접근할 수 있습니다.

이미지 생성Nano Banana 2, Z-Image 등의 모델로 이미지를 생성합니다.

동영상 제작Kling, Vidu, Veo 등으로 텍스트나 이미지에서 동영상을 만듭니다.

LLM 채팅Qwen, DeepSeek 등 대규모 언어 모델과 대화합니다.

미디어 업로드이미지 편집 및 이미지-동영상 변환 워크플로우를 위해 로컬 파일을 업로드합니다.

더 알아보기

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server는 Model Context Protocol을 통해 IDE와 300개 이상의 AI 모델을 연결합니다. MCP 호환 클라이언트에서 사용할 수 있습니다.

지원 클라이언트

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ 지원 클라이언트

설치

bash

npx -y atlascloud-mcp

설정

다음 설정을 IDE의 MCP 설정 파일에 추가하세요.

json

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

사용 가능한 도구

atlas_generate_image텍스트 프롬프트로 이미지를 생성합니다.

atlas_generate_video텍스트나 이미지로 동영상을 만듭니다.

atlas_chat대규모 언어 모델과 대화합니다.

atlas_list_models300개 이상의 사용 가능한 AI 모델을 탐색합니다.

atlas_quick_generate자동 모델 선택으로 원스텝 콘텐츠 생성.

atlas_upload_mediaAPI 워크플로우를 위해 로컬 파일을 업로드합니다.

더 알아보기

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

API 스키마

스키마를 사용할 수 없음

요청 기록을 보려면 로그인하세요

모델 요청 기록에 액세스하려면 로그인해야 합니다.

로그인

Kling V2.6 Standard Motion Control

Transfer motion from any video onto your character with Kling V2.6 Motion Control. Upload a reference image of your subject and a motion video — the model generates your character performing those exact movements. Perfect for dance videos, action sequences, and character animation.

Why It Looks Great

Precise motion transfer: Accurately maps movements from reference video to your character.
Character preservation: Maintains your subject's identity and appearance.
Audio retention: Option to keep the original video's sound.
Extended duration: Supports videos up to 30 seconds.
Orientation control: Specify character facing direction for better results.
Prompt Enhancer: Refine scene descriptions for enhanced output.

Parameters

Parameter	Required	Description
image	Yes	Reference image of your character/person.
video	Yes	Motion reference video to transfer movements from.
character_orientation	Yes	Direction character is facing (front, side, back).
prompt	No	Additional scene description or style guidance.
negative_prompt	No	Elements to avoid in the generated video.
keep_original_sound	No	Retain audio from the original motion video.

How to Use

Upload character image — a clear image of your subject.
Upload motion video — the video with movements to transfer.
Select character orientation — Generate the orientation of the characters in the video, which can be selected to match the image or the video.
Write prompt (optional) — add scene details or style guidance.
Add negative prompt (optional) — specify what to avoid.
Toggle audio — check to keep original video sound.
Run — click the button to generate.
Download — preview and save your video.

Pricing

Per 3-second billing based on video duration. Minimum 3 seconds, maximum 30 seconds.

Duration	Calculation	Cost
3 seconds (min)	3 ÷ 3 × $0.21	$0.21
6 seconds	6 ÷ 3 × $0.21	$0.42
10 seconds	10 ÷ 3 × $0.21	$0.70
15 seconds	15 ÷ 3 × $0.21	$1.05
30 seconds (max)	30 ÷ 3 × $0.21	$2.10

Best Use Cases

Dance Videos — Transfer choreography onto any character.
Action Sequences — Apply stunts and movements to your subjects.
Character Animation — Animate illustrated or AI-generated characters.
Content Creation — Create viral-ready videos with custom performers.
Virtual Influencers — Bring virtual characters to life with real motion.
Music Videos — Sync character movements to music performances.

Example Workflows

Upload anime character + dance video → Anime character performs the dance
Upload portrait photo + workout video → Person performs exercise routine
Upload mascot image + wave gesture → Mascot waves naturally
Upload product character + presentation motion → Animated product spokesperson

Character Orientation Guide

Orientation	When to Use
Front	Character facing camera directly
Side	Character in profile view
Back	Character facing away from camera

Pro Tips for Best Results

Use clear, well-lit character images with visible full body or upper body.
Match character orientation to their actual pose in the image.
Motion videos with clear, distinct movements work best.
Keep original sound for dance videos synced to music.
Use prompts to add environmental context or style details.
Shorter clips (3-10s) often produce more consistent results.

Notes

Minimum video duration is 3 seconds; maximum is 30 seconds.
If using URLs, ensure they are publicly accessible.
Processing time scales with video duration.
Best results come from motion videos with clear human movements.

More Models to Try

Kling V2.6 Pro Motion Control — Professional-grade motion transfer that maps movements from any reference video onto your character with superior quality and precision.
Wan 2.2 Animate — Transform static images into dynamic videos with AI-powered animation, bringing photos and illustrations to life with natural motion.
Wan 2.2 Fun Control — Creative pose and motion control for image-to-video generation, enabling playful character animations with customizable movements.