Модели серии Kling 3.0 скоро в Atlas Cloud: Все в одном, одно для всех

Мы рады сообщить, что серия Kling 3.0, включающая в себя как Video 3.0, так и Image 3.0, скоро появится в Atlas Cloud. Это масштабное обновление знаменует переход в «эру 3.0» — единый скачок в развитии генеративного ИИ, который объединяет видеопроизводство «Все в одном» с «визуальной цепочкой рассуждений» для статических изображений. Приготовьтесь к новому стандарту ИИ-сторителлинга, где кинематографическое повествование, нативная аудиовизуальная синхронизация и точность 4K объединяются на одной платформе.

Чего ожидать — Серия Kling Video 3.0

Система кинопроизводства «Все в одном»

Интеллектуальный многокадровый сторителлинг (ИИ-режиссер) Приготовьтесь забыть о разрозненных клипах. Video 3.0 представляет систему «ИИ-режиссер», которая понимает переходы между сценами на основе сценария. Она будет автоматически планировать ракурсы камеры (например, восьмерку/обратный ракурс) и генерировать структурированные ритмичные последовательности длительностью до 15 секунд за один цикл.
Нативная аудиовизуальная синхронизация и Omni-согласованность Предстоящая модель Kling 3.0 Omni оснащена функцией «Subject Consistency 3.0», позволяющей загрузить видео длительностью 3–8 секунд для идеальной фиксации внешности персонажа и тембра голоса. Кроме того, нативная поддержка аудио обеспечивает точную синхронизацию губ для многоязычных диалогов (CN, EN, JP, KR, ES) непосредственно в процессе генерации.

Чего ожидать — Kling Image 3.0

Визуальный флагман «Думай перед рендерингом»

Визуальная цепочка рассуждений (vCoT) Впервые модель изображений будет включать в себя «визуальную цепочку рассуждений», позволяющую ей «обдумывать» логику композиции и язык объектива перед рендерингом. Это обеспечивает глубокое соответствие кинематографическим стандартам кадрирования и перспективы.
Серийная генерация и нативное 4K Kling Image 3.0 представит Series Mode для последовательной раскадровки, сохраняя стиль и логику персонажа в нескольких кадрах. В сочетании с нативным 4K-выводом это обеспечит детализацию «на уровне пикселей» для готовых к печати кинопостеров и коммерческих материалов без необходимости масштабирования.

Почему стоит ждать Atlas Cloud?

С выходом серии Kling 3.0 на Atlas Cloud вы получите доступ к:

Оптимизированная экономическая эффективность: гибкие модели ценообразования, разработанные для больших объемов корпоративной генерации.
Стабильность корпоративного уровня: ускоренная скорость генерации и надежная производительность для сложных рабочих процессов.
Единая интеграция через API: доступ к возможностям Video 3.0 и Image 3.0 через одну надежную API-интеграцию.

Эра Kling 3.0 наступит совсем скоро.

Следите за официальным релизом на Atlas Cloud.

Как использовать на Atlas Cloud

Atlas Cloud позволяет вам использовать модели параллельно — сначала в песочнице, а затем через единый API.

Способ 1: Использование непосредственно в песочнице Atlas Cloud

Kling-v2.6-pro/text-to-video

Способ 2: Доступ через API

Шаг 1: Получите ваш API-ключ

Создайте API-ключ в своей консоли и скопируйте его для последующего использования.

yw-步骤1.jpg

yw-步骤2.jpg

Шаг 2: Изучите документацию API

Ознакомьтесь с эндпоинтом, параметрами запроса и методом аутентификации в нашей документации API.

Шаг 3: Сделайте ваш первый запрос (пример на Python)

Пример: генерация видео с помощью Kling-v2.6-pro/text-to-video

plaintext
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-v2.6-pro/text-to-video",
12    "aspect_ratio": "16:9",
13    "cfg_scale": 0.5,
14    "duration": 5,
15    "negative_prompt": "example_value",
16    "prompt": "Create a dynamic transformation sequence where the futuristic sports car in the first frame gradually shifts into a humanoid transforming robot. Show the mechanical parts unfolding, panels splitting and rotating, wheels sliding into the legs.",
17    "sound": True
18}
19
20generate_response = requests.post(generate_url, headers=headers, json=data)
21generate_result = generate_response.json()
22prediction_id = generate_result["data"]["id"]
23
24# Step 2: Poll for result
25poll_url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"
26
27def check_status():
28    while True:
29        response = requests.get(poll_url, headers={"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"})
30        result = response.json()
31
32        if result["data"]["status"] in ["completed", "succeeded"]:
33            print("Generated video:", result["data"]["outputs"][0])
34            return result["data"]["outputs"][0]
35        elif result["data"]["status"] == "failed":
36            raise Exception(result["data"]["error"] or "Generation failed")
37        else:
38            # Still processing, wait 2 seconds
39            time.sleep(2)
40
41video_url = check_status()