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

Imagem para Vídeo

Kling Omni Video O3 (Standard) Reference-to-Video generates creative videos using character, prop, or scene references. Supports up to 7 reference images and optional video input.

Entrada

Carregando configuração de parâmetros...

Saída

Inativo

Os vídeos gerados serão exibidos aqui

Configure os parâmetros e clique em executar para começar a gerar

Cada execução custará 0.071. Com $10 você pode executar aproximadamente 140 vezes.

Você pode continuar com:

Upscale de Vídeo Estender Vídeo

Parâmetros

Exemplo de código
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-std/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()

Instalar

Instale o pacote necessário para a sua linguagem de programação.

bash

pip install requests

Autenticação

Todas as solicitações de API requerem autenticação por meio de uma chave de API. Você pode obter sua chave de API no painel do Atlas Cloud.

bash

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

Cabeçalhos HTTP

python

import os

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

Mantenha sua chave de API segura

Nunca exponha sua chave de API em código do lado do cliente ou repositórios públicos. Use variáveis de ambiente ou um proxy de backend.

Enviar uma solicitação

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())

Enviar uma solicitação

Envie uma solicitação de geração assíncrona. A API retorna um ID de predição que você pode usar para verificar o status e obter o resultado.

POST/api/v1/model/generateVideo

Corpo da solicitação

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-std/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']}")

Resposta

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

Verificar status

Consulte o endpoint de predição para verificar o status atual da sua solicitação.

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

Exemplo de polling

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)

Valores de status

processingA solicitação ainda está sendo processada.

completedA geração está completa. As saídas estão disponíveis.

succeededA geração foi bem-sucedida. As saídas estão disponíveis.

failedA geração falhou. Verifique o campo de erro.

Resposta concluída

{
  "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"
  }
}

Enviar arquivos

Envie arquivos para o armazenamento do Atlas Cloud e obtenha uma URL que pode ser usada nas suas solicitações de API. Use multipart/form-data para enviar.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Exemplo de upload

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}")

Resposta

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

Schema de entrada

Os seguintes parâmetros são aceitos no corpo da solicitação.

Total: 0Obrigatório: 0Opcional: 0

Nenhum parâmetro disponível.

Exemplo de corpo da solicitação

json

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

Schema de saída

A API retorna uma resposta de predição com as URL de saída geradas.

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

Exemplo de resposta

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

O Atlas Cloud Skills integra mais de 300 modelos de IA diretamente no seu assistente de codificação com IA. Um comando para instalar e depois use linguagem natural para gerar imagens, vídeos e conversar com LLM.

Clientes compatíveis

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ clientes compatíveis

Instalar

bash

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Configurar chave de API

Obtenha sua chave de API no painel do Atlas Cloud e defina-a como variável de ambiente.

bash

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

Funcionalidades

Após a instalação, você pode usar linguagem natural no seu assistente de IA para acessar todos os modelos do Atlas Cloud.

Geração de imagensGere imagens com modelos como Nano Banana 2, Z-Image e mais.

Criação de vídeosCrie vídeos a partir de texto ou imagens com Kling, Vidu, Veo, etc.

Chat com LLMConverse com Qwen, DeepSeek e outros modelos de linguagem de grande escala.

Upload de mídiaEnvie arquivos locais para fluxos de trabalho de edição de imagens e imagem para vídeo.

Saiba mais

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP Server

O Atlas Cloud MCP Server conecta seu IDE com mais de 300 modelos de IA através do Model Context Protocol. Funciona com qualquer cliente compatível com MCP.

Clientes compatíveis

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ clientes compatíveis

Instalar

bash

npx -y atlascloud-mcp

Configuração

Adicione a seguinte configuração ao arquivo de configuração de MCP do seu IDE.

json

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

Ferramentas disponíveis

atlas_generate_imageGere imagens a partir de prompts de texto.

atlas_generate_videoCrie vídeos a partir de texto ou imagens.

atlas_chatConverse com modelos de linguagem de grande escala.

atlas_list_modelsExplore mais de 300 modelos de IA disponíveis.

atlas_quick_generateCriação de conteúdo em uma etapa com seleção automática de modelo.

atlas_upload_mediaEnvie arquivos locais para fluxos de trabalho de API.

Saiba mais

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

API Schema

Schema não disponível

Faça login para ver o histórico de solicitações

Você precisa fazer login para acessar o histórico de solicitações do modelo.

Fazer Login

Kling Video O3 Std Reference-to-Video

Kling Video O3 Standard Reference-to-Video generates new videos guided by reference images and an optional reference video, maintaining consistent characters, styles, and scenes. Describe a scenario involving the people or elements in your reference images — the model brings them together in a coherent, natural video. Supports flexible duration, aspect ratio control, and optional sound generation.

Why Choose This?

Character-consistent generation Upload reference images of specific people or elements, and the model preserves their identity throughout the generated video.

Multi-reference support Provide multiple reference images to combine different characters, styles, or elements in one scene.

Optional reference video Supply a reference video for motion guidance, style transfer, or scene continuity.

Sound options Keep original audio from a reference video, or generate new synchronized sound effects.

Flexible output Multiple aspect ratios (16:9, 9:16, 1:1, etc.) and duration from 3 to 15 seconds.

Parameters

Parameter	Required	Description
prompt	Yes	Text description of the desired scene and action
video	No	Reference video for motion or style guidance
images	No	Reference images of characters, elements, or styles
keep_original_sound	No	Keep the original sound from the reference video (default: enabled)
sound	No	Generate synchronized audio for the video (default: disabled)
aspect_ratio	No	Video aspect ratio (default: 16:9)
duration	No	Video length: 3–15 seconds (default: 5)

How to Use

Run — submit and download your video.
Set sound preference — keep original audio from the reference video, or enable generated sound.
Set duration — choose any length from 3 to 15 seconds.
Choose aspect ratio — select the format that fits your platform.
Add reference video (optional) — provide a video for motion or style guidance.
Add reference images — upload images of the characters, objects, or styles you want in the video.
Write your prompt — describe the scene, referencing the characters or elements in your images (e.g., "The man in Figure 2 is walking with the woman in Figure 1 in the park.").

Best Use Cases

Style Transfer — Use a reference video to guide the motion and visual style of new content.
Creative Concepting — Combine multiple characters or elements into new scenarios for rapid ideation.
Marketing & Ads — Generate brand ambassador or spokesperson videos from still photos.
Social Media Content — Produce personalized short-form videos with consistent character identity.
Character-Driven Storytelling — Create scenes starring specific characters from your reference images.

Pro Tips

Match aspect ratio to your target platform: 16:9 for YouTube, 9:16 for TikTok/Reels.
Use shorter durations (3–5 s) for testing character consistency before generating longer clips.
Adding a reference video significantly enhances motion quality.
Use "Figure 1", "Figure 2" etc. in your prompt to refer to specific reference images in order.
Reference images with clear faces and distinct features produce the best character consistency.

Notes

Ensure uploaded URLs are publicly accessible.
Duration supports any value from 3 to 15 seconds.
Prompt is the only required field, but reference images are recommended for best results.

Kling Video O3 Std Video Edit — Edit existing videos with natural-language instructions.
Kling Video O3 Std Text-to-Video — Generate videos from text prompts at Standard pricing.
Kling Video O3 Std Image-to-Video — Animate a single image into video at Standard pricing.
Kling Video O3 Pro Reference-to-Video — Maximum quality reference-to-video with O3 Pro tier.