kwaivgi/kling-v1.6-multi-i2v-pro

Generates multi-subject video from images with improved coherence and advanced motion-tracking accuracy.

IMAGE-TO-VIDEO
Ana Sayfa
Keşfet
Kling Models
kwaivgi/kling-v1.6-multi-i2v-pro
Kling v1.6 Multi i2v Pro
Görüntü-Video
PRO

Generates multi-subject video from images with improved coherence and advanced motion-tracking accuracy.

Girdi

Parametre yapılandırması yükleniyor...

Çıktı

Boşta
Oluşturulan videolarınız burada görünecek
Parametreleri yapılandırın ve oluşturmaya başlamak için Çalıştır'a tıklayın

Her çalıştırma $0.076 maliyete sahip. 10$ ile yaklaşık 131 kez çalıştırabilirsiniz.

Şununla devam edebilirsiniz:

Parametreler

Kod örneği

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-v1.6-multi-i2v-pro",
    "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()

Kurulum

Programlama diliniz için gerekli paketi kurun.

bash
pip install requests

Kimlik Doğrulama

Tüm API istekleri, API anahtarı ile kimlik doğrulama gerektirir. API anahtarınızı Atlas Cloud kontrol panelinden alabilirsiniz.

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

HTTP Başlıkları

python
import os

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

API anahtarınızı asla istemci tarafı kodunda veya herkese açık depolarda ifşa etmeyin. Bunun yerine ortam değişkenleri veya arka uç proxy kullanın.

İstek gönder

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())

İstek Gönder

Asenkron bir oluşturma isteği gönderin. API, durumu kontrol etmek ve sonucu almak için kullanabileceğiniz bir tahmin ID'si döndürür.

POST/api/v1/model/generateVideo

İstek Gövdesi

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-v1.6-multi-i2v-pro",
    "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']}")

Yanıt

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

Durumu Kontrol Et

İsteğinizin mevcut durumunu kontrol etmek için tahmin uç noktasını sorgulayın.

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

Sorgulama Örneği

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)

Durum Değerleri

processingİstek hâlâ işleniyor.
completedOluşturma tamamlandı. Çıktılar kullanılabilir.
succeededOluşturma başarılı oldu. Çıktılar kullanılabilir.
failedOluşturma başarısız oldu. Hata alanını kontrol edin.

Tamamlanmış Yanıt

{
  "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"
  }
}

Dosya Yükle

Dosyaları Atlas Cloud depolama alanına yükleyin ve API isteklerinizde kullanabileceğiniz bir URL alın. Yüklemek için multipart/form-data kullanın.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Yükleme Örneği

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}")

Yanıt

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

Input Schema

İstek gövdesinde aşağıdaki parametreler kabul edilir.

Toplam: 0Zorunlu: 0İsteğe Bağlı: 0

Kullanılabilir parametre yok.

Örnek İstek Gövdesi

json
{
  "model": "kwaivgi/kling-v1.6-multi-i2v-pro"
}

Output Schema

API, oluşturulan çıktı URL'lerini içeren bir tahmin yanıtı döndürür.

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

Örnek Yanıt

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 Skills, 300'den fazla AI modelini doğrudan AI kodlama asistanınıza entegre eder. Kurmak için tek bir komut, ardından görüntü, video oluşturmak ve LLM ile sohbet etmek için doğal dil kullanın.

Desteklenen İstemciler

Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cursor
Windsurf
VS Code
Trae
GitHub Copilot
Cline
Roo Code
Amp
Goose
Replit
40+ desteklenen i̇stemciler

Kurulum

bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

API Anahtarını Ayarla

API anahtarınızı Atlas Cloud kontrol panelinden alın ve ortam değişkeni olarak ayarlayın.

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

Yetenekler

Kurulduktan sonra, tüm Atlas Cloud modellerine erişmek için AI asistanınızda doğal dil kullanabilirsiniz.

Görüntü OluşturmaNano Banana 2, Z-Image ve daha fazla model ile görüntüler oluşturun.
Video OluşturmaKling, Vidu, Veo vb. ile metin veya görüntülerden videolar oluşturun.
LLM SohbetQwen, DeepSeek ve diğer büyük dil modelleri ile sohbet edin.
Medya YüklemeGörüntü düzenleme ve görüntüden videoya iş akışları için yerel dosyaları yükleyin.

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server, IDE'nizi Model Context Protocol aracılığıyla 300'den fazla AI modeline bağlar. Herhangi bir MCP uyumlu istemci ile çalışır.

Desteklenen İstemciler

Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cline
Roo Code
100+ desteklenen i̇stemciler

Kurulum

bash
npx -y atlascloud-mcp

Yapılandırma

Aşağıdaki yapılandırmayı IDE'nizin MCP ayarları dosyasına ekleyin.

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

Mevcut Araçlar

atlas_generate_imageMetin istemlerinden görüntüler oluşturun.
atlas_generate_videoMetin veya görüntülerden videolar oluşturun.
atlas_chatBüyük dil modelleri ile sohbet edin.
atlas_list_models300'den fazla mevcut AI modelini keşfedin.
atlas_quick_generateOtomatik model seçimi ile tek adımda içerik oluşturma.
atlas_upload_mediaAPI iş akışları için yerel dosyaları yükleyin.

API Şeması

Şema mevcut değil

İstek geçmişini görüntülemek için oturum açın

Model istek geçmişinize erişmek için oturum açmanız gerekir.

Oturum Aç

Kling AI 1.6 Key Features

  • Improved prompt adherence
    Delivers more precise and fitting responses to user instructions, especially for motion, camera angles, and sequential movements.

  • Upgraded motion dynamics
    Produces more natural and lifelike movements and facial expressions, making character actions fluid and realistic.

  • Enhanced image-to-video quality
    Offers superior color rendering, detailed visuals, realistic lighting and shadows, and consistent style for refined, high-quality videos.

  • Dual mode approach
    Supports both Standard mode for quick video creation and Professional mode for advanced customization and higher-quality production.


Improved Prompt Adherence

Kling 1.6 understands user prompts more intelligently, ensuring dynamic and consistent results aligned with expectations.

Sample:
Original image: girl riding broom
Prompt: Create an anime-style scene of a girl riding a broom in the sky with a black cat. Zoom in to a close-up of the girl's face as she looks ahead with curiosity.


Upgraded Motion Dynamics

Delivers the most realistic human movements and facial expressions, from jumping and punching to subtle gestures, with fluidity almost indistinguishable from real life.

Sample:
Original image: kung fu master
Prompt: A Kung Fu master throws a punch, and the air behind him swirls into the shape of a dragon.


Enhanced Image-to-Video Quality

Features dynamic color rendering, detailed aesthetics, realistic lighting and shadows, and style consistency, producing visually impactful and polished videos.

Sample:
Original image: mechanical wolf
Prompt: A mechanical wolf rises slowly, spreading its limbs smoothly. The camera moves upward as its blue eyes narrow slightly. Neon lights flicker in the background, creating a mysterious futuristic atmosphere.


Dual Model Support

  • Standard mode: Quick and easy AI video creation.
  • Professional mode: Advanced customization for higher-quality, creative video production.

No Extra Costs

All new features and improvements in Kling 1.6 are available to users at no additional cost.

300+ Model ile Başlayın,

Tüm modelleri keşfet