kwaivgi/kling-video-o3-pro/image-to-video

ภาพเป็นวิดีโอ

PRO

Kling Video O3 Pro Image-to-Video API by Kuaishou

kwaivgi/kling-video-o3-pro/image-to-video

Image-to-video

Kling Omni Video O3 Image-to-Video transforms static images into dynamic cinematic videos using MVL technology. Professional quality with first/last frame control and audio generation.

อินพุต

กำลังโหลดการตั้งค่าพารามิเตอร์...

เอาต์พุต

รอดำเนินการ

วิดีโอที่สร้างจะแสดงที่นี่

ตั้งค่าพารามิเตอร์แล้วคลิกรันเพื่อเริ่มสร้าง

แต่ละครั้งจะใช้ $0.095 ด้วย $10 คุณสามารถรันได้ประมาณ 105 ครั้ง

คุณสามารถทำต่อได้:

Seedance 2.0 Kling v3 Vidu Wan2.7

พารามิเตอร์

ตัวอย่างโค้ด
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-pro/image-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()

ติดตั้ง

ติดตั้งแพ็คเกจที่จำเป็นสำหรับภาษาของคุณ

pip install requests

การยืนยันตัวตน

คำขอ API ทั้งหมดต้องมีการยืนยันตัวตนผ่าน API key คุณสามารถรับ API key ได้จากแดชบอร์ด Atlas Cloud

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

HTTP Headers

import os

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

รักษา API key ของคุณให้ปลอดภัย

อย่าเปิดเผย API key ของคุณในโค้ดฝั่งไคลเอนต์หรือที่เก็บข้อมูลสาธารณะ ให้ใช้ตัวแปรสภาพแวดล้อมหรือพร็อกซีฝั่งเซิร์ฟเวอร์แทน

ส่งคำขอ

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())

ส่งคำขอ

ส่งคำขอสร้างแบบอะซิงโครนัส API จะส่งคืน prediction ID ที่คุณสามารถใช้ตรวจสอบสถานะและดึงผลลัพธ์ได้

POST/api/v1/model/generateVideo

เนื้อหาคำขอ

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-pro/image-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']}")

การตอบกลับ

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

ตรวจสอบสถานะ

สำรวจ prediction endpoint เพื่อตรวจสอบสถานะปัจจุบันของคำขอ

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

ตัวอย่างการสำรวจ

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)

ค่าสถานะ

processingคำขอยังอยู่ระหว่างการประมวลผล

completedการสร้างเสร็จสมบูรณ์แล้ว ผลลัพธ์พร้อมใช้งาน

succeededการสร้างสำเร็จแล้ว ผลลัพธ์พร้อมใช้งาน

failedการสร้างล้มเหลว ตรวจสอบฟิลด์ error

การตอบกลับที่เสร็จสมบูรณ์

{
  "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"
  }
}

อัปโหลดไฟล์

อัปโหลดไฟล์ไปยังที่เก็บข้อมูล Atlas Cloud และรับ URL ที่คุณสามารถใช้ในคำขอ API ของคุณ ใช้ multipart/form-data ในการอัปโหลด

POST/api/v1/model/uploadMedia

ตัวอย่างการอัปโหลด

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}")

การตอบกลับ

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

Input Schema

พารามิเตอร์ต่อไปนี้ยอมรับในเนื้อหาคำขอ

ทั้งหมด: 0จำเป็น: 0ไม่บังคับ: 0

ไม่มีพารามิเตอร์ที่ใช้ได้

ตัวอย่างเนื้อหาคำขอ

{
  "model": "kwaivgi/kling-video-o3-pro/image-to-video"
}

Output Schema

API จะส่งคืนการตอบกลับ prediction พร้อม URL ของผลลัพธ์ที่สร้างขึ้น

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

ตัวอย่างการตอบกลับ

{
  "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 Skills เชื่อมต่อโมเดล AI กว่า 300+ เข้ากับผู้ช่วยเขียนโค้ด AI ของคุณโดยตรง ติดตั้งด้วยคำสั่งเดียว จากนั้นใช้ภาษาธรรมชาติเพื่อสร้างรูปภาพ วิดีโอ และสนทนากับ LLM

ไคลเอนต์ที่รองรับ

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ ไคลเอนต์ที่รองรับ

ติดตั้ง

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

ตั้งค่า API Key

รับ API key จากแดชบอร์ด Atlas Cloud และตั้งค่าเป็นตัวแปรสภาพแวดล้อม

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

ความสามารถ

เมื่อติดตั้งแล้ว คุณสามารถใช้ภาษาธรรมชาติในผู้ช่วย AI ของคุณเพื่อเข้าถึงโมเดล Atlas Cloud ทั้งหมด

สร้างรูปภาพสร้างรูปภาพด้วยโมเดลเช่น Nano Banana 2, Z-Image และอื่นๆ

สร้างวิดีโอสร้างวิดีโอจากข้อความหรือรูปภาพด้วย Kling, Vidu, Veo เป็นต้น

สนทนา LLMสนทนากับ Qwen, DeepSeek และโมเดลภาษาขนาดใหญ่อื่นๆ

อัปโหลดสื่ออัปโหลดไฟล์จากเครื่องสำหรับการแก้ไขรูปภาพและเวิร์กโฟลว์รูปภาพเป็นวิดีโอ

เรียนรู้เพิ่มเติม

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server เชื่อมต่อ IDE ของคุณกับโมเดล AI กว่า 300+ ผ่าน Model Context Protocol ใช้งานได้กับไคลเอนต์ที่รองรับ MCP ทุกตัว

ไคลเอนต์ที่รองรับ

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ ไคลเอนต์ที่รองรับ

ติดตั้ง

npx -y atlascloud-mcp

การกำหนดค่า

เพิ่มการกำหนดค่าต่อไปนี้ลงในไฟล์ตั้งค่า MCP ของ IDE ของคุณ

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

เครื่องมือที่ใช้ได้

atlas_generate_imageสร้างรูปภาพจากข้อความ prompt

atlas_generate_videoสร้างวิดีโอจากข้อความหรือรูปภาพ

atlas_chatสนทนากับโมเดลภาษาขนาดใหญ่

atlas_list_modelsเรียกดูโมเดล AI กว่า 300+ ที่ใช้ได้

atlas_quick_generateสร้างเนื้อหาขั้นตอนเดียวพร้อมเลือกโมเดลอัตโนมัติ

atlas_upload_mediaอัปโหลดไฟล์จากเครื่องสำหรับเวิร์กโฟลว์ API

เรียนรู้เพิ่มเติม

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

API Schema

ไม่มี Schema

ไม่มีตัวอย่าง

กรุณาเข้าสู่ระบบเพื่อดูประวัติคำขอ

คุณต้องเข้าสู่ระบบเพื่อเข้าถึงประวัติคำขอโมเดล

เข้าสู่ระบบ

Kling Video O3 Pro Image-to-Video

Kling Video O3 Pro is Kuaishou's most powerful image-to-video model, delivering top-tier visual quality and cinematic motion. Upload a reference image and describe the scene — the model generates premium video with optional synchronized sound and start-to-end frame guidance. Supports flexible duration from 3 to 15 seconds.

Why Choose This?

O3 Pro quality The highest visual fidelity and motion realism in the Kling family.

Flexible duration Generate videos from 3 to 15 seconds — any length you need.

Start-end frame guidance Optional end image for controlled transitions between two frames.

Sound generation Optional synchronized sound effects generated alongside the video.

Prompt Enhancer Built-in tool to automatically improve your motion descriptions.

Parameters

Parameter	Required	Description
prompt	Yes	Text description of the desired motion and action
image	Yes	Start frame image to animate (URL or upload)
end_image	No	End frame image for guided transitions
duration	No	Video length: 3-15 seconds (default: 5)
sound	No	Generate synchronized sound (default: disabled)

How to Use

Run — submit and download your video.
Enable sound (optional) — generate synchronized audio with the video.
Set duration — choose any length from 3 to 15 seconds.
Upload end image (optional) — provide an end frame for guided transitions.
Write your prompt — describe the motion, camera movement, and action.
Upload your image — provide the reference image to animate.

Best Use Cases

Short Films — Film-quality animated scenes from still images.
Professional Marketing — Premium promotional videos with sound.
Scene Transitions — Use start and end frames for smooth cinematic transitions.
Long-Form Animation — Up to 15 seconds for extended scene development.
Premium Production — Cinematic scenes requiring the highest visual quality.

Pro Tips

Use high-quality source images for the best video output.
Use shorter durations (3-5s) for testing, longer (10-15s) for final production.
Enable sound for campfires, rain, city ambience, and other environmental audio.
Add an end_image for controlled transitions between two visual states.
Use detailed, cinematic prompts for best results (slow-motion, lighting, camera angles).