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

Hình ảnh-Video

PRO

Kling 2.6 Pro Motion Control turns reference motion clips (dance, action, gesture) into smooth, realistic animations. Upload a character image (or source video) and a motion video; the model transfers the movement while preserving identity and temporal consistency.

Đầu vào

Đang tải cấu hình tham số...

Đầu ra

Nhàn rỗi

Video đã tạo của bạn sẽ xuất hiện ở đây

Cấu hình tham số và nhấp Chạy để bắt đầu tạo

Mỗi lần chạy có giá 0.095. Với $10, bạn có thể chạy khoảng 105 lần.

Bạn có thể tiếp tục với:

Nâng cấp video Mở rộng video

Tham số

Ví dụ mã
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-pro/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()

Cài đặt

Cài đặt gói cần thiết cho ngôn ngữ lập trình của bạn.

bash

pip install requests

Xác thực

Tất cả các yêu cầu API đều cần xác thực thông qua khóa API. Bạn có thể lấy khóa API từ bảng điều khiển Atlas Cloud.

bash

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

HTTP Headers

python

import os

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

Bảo mật khóa API của bạn

Không bao giờ để lộ khóa API trong mã phía máy khách hoặc kho lưu trữ công khai. Thay vào đó, hãy sử dụng biến môi trường hoặc proxy phía máy chủ.

Gửi yêu cầu

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())

Gửi yêu cầu

Gửi yêu cầu tạo nội dung bất đồng bộ. API trả về một ID dự đoán mà bạn có thể sử dụng để kiểm tra trạng thái và lấy kết quả.

POST/api/v1/model/generateVideo

Nội dung yêu cầu

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-pro/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']}")

Phản hồi

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

Kiểm tra trạng thái

Truy vấn endpoint dự đoán để kiểm tra trạng thái hiện tại của yêu cầu.

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

Ví dụ truy vấn

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)

Giá trị trạng thái

processingYêu cầu vẫn đang được xử lý.

completedQuá trình tạo đã hoàn tất. Kết quả đầu ra đã sẵn sàng.

succeededQuá trình tạo thành công. Kết quả đầu ra đã sẵn sàng.

failedQuá trình tạo thất bại. Kiểm tra trường lỗi.

Phản hồi hoàn tất

{
  "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"
  }
}

Tải tệp lên

Tải tệp lên bộ nhớ Atlas Cloud và nhận URL mà bạn có thể sử dụng trong các yêu cầu API của mình. Sử dụng multipart/form-data để tải lên.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Ví dụ tải lên

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}")

Phản hồi

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

Input Schema

Các tham số sau được chấp nhận trong nội dung yêu cầu.

Tổng cộng: 0Bắt buộc: 0Tùy chọn: 0

Không có tham số nào.

Ví dụ nội dung yêu cầu

json

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

Output Schema

API trả về phản hồi dự đoán với các URL đầu ra đã tạo.

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

Ví dụ phản hồi

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 tích hợp hơn 300 mô hình AI trực tiếp vào trợ lý lập trình AI của bạn. Một lệnh để cài đặt, sau đó sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tạo hình ảnh, video và trò chuyện với LLM.

Ứng dụng được hỗ trợ

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ ứng dụng được hỗ trợ

Cài đặt

bash

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Thiết lập khóa API

Lấy khóa API từ bảng điều khiển Atlas Cloud và đặt nó làm biến môi trường.

bash

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

Khả năng

Sau khi cài đặt, bạn có thể sử dụng ngôn ngữ tự nhiên trong trợ lý AI để truy cập tất cả các mô hình Atlas Cloud.

Tạo hình ảnhTạo hình ảnh với các mô hình như Nano Banana 2, Z-Image và nhiều hơn nữa.

Tạo videoTạo video từ văn bản hoặc hình ảnh với Kling, Vidu, Veo, v.v.

Trò chuyện LLMTrò chuyện với Qwen, DeepSeek và các mô hình ngôn ngữ lớn khác.

Tải lên phương tiệnTải tệp cục bộ lên để chỉnh sửa hình ảnh và quy trình chuyển hình ảnh sang video.

Tìm hiểu thêm

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server kết nối IDE của bạn với hơn 300 mô hình AI thông qua Model Context Protocol. Hoạt động với bất kỳ ứng dụng tương thích MCP nào.

Ứng dụng được hỗ trợ

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ ứng dụng được hỗ trợ

Cài đặt

bash

npx -y atlascloud-mcp

Cấu hình

Thêm cấu hình sau vào tệp cài đặt MCP của IDE.

json

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

Công cụ khả dụng

atlas_generate_imageTạo hình ảnh từ mô tả văn bản.

atlas_generate_videoTạo video từ văn bản hoặc hình ảnh.

atlas_chatTrò chuyện với các mô hình ngôn ngữ lớn.

atlas_list_modelsDuyệt hơn 300 mô hình AI khả dụng.

atlas_quick_generateTạo nội dung một bước với tự động chọn mô hình.

atlas_upload_mediaTải tệp cục bộ lên cho quy trình API.

Tìm hiểu thêm

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

Schema API

Schema không khả dụng

Đăng nhập để xem lịch sử yêu cầu

Bạn cần đăng nhập để truy cập lịch sử yêu cầu mô hình của mình.

Đăng nhập

Kling v2.6 Pro Motion Control

Kling v2.6 Pro Motion Control is Kuaishou's advanced motion transfer model that animates a reference image by applying the movement from a reference video. Upload a character image and a motion clip (like a dance or action sequence), and the model extracts the motion path to generate smooth, realistic video where your subject performs those exact movements.

Key capabilities

Motion extraction and transfer Upload a 3 to 30-second reference video showing any movement (dance, walk cycle, martial arts, gestures), and the model captures the full motion sequence frame-by-frame to apply it to your image.
Full-body motion accuracy The system captures detailed movements including posture, limb positions, and complex actions, ensuring smooth and natural-looking animation even for fast or intricate sequences.
Flexible character orientation control Choose whether the final video follows the reference image's aspect ratio and composition ("image" mode) or the reference video's framing ("video" mode), with duration limits adjusted accordingly.
Audio preservation option Retain the original audio from your reference video or generate silent output, giving you control over the final soundscape.
Prompt-guided refinement Use text prompts to adjust scene details, styling, lighting, and atmosphere while maintaining the core motion transfer from the reference video.

Parameters and how to use

image: (required) The reference image showing the subject you want to animate
video: (required) The reference video containing the motion sequence to transfer
character_orientation: (required) Controls output framing and duration limits
prompt: Text description to refine scene details, style, and atmosphere
keep_original_sound: Whether to preserve audio from the reference video
negative_prompt: Elements to avoid in the generated video

How to use

Prompt

Describe the scene setting, visual style, lighting, and atmosphere you want while the motion is being transferred. The model will apply your reference video's movement to your reference image, so focus your prompt on environmental details rather than the action itself.

Example: "cinematic lighting, shallow depth of field, urban street background, golden hour, film grain"

Media requirements

Images

Max file size: 10 MB
Tip: Use clear, well-lit images showing the full subject for best motion transfer results

Videos

Duration limits depend on character_orientation setting (see below)

Other parameters

character_orientation – (required) Choose one:

image – Output matches the reference image's framing and composition. video – Output matches the reference video's framing and composition. Reference video can be up to 30 seconds.

keep_original_sound – Boolean, defaults to true

true – Preserve audio from the reference video false – Generate silent video output

negative_prompt – Optional text to specify unwanted elements like "blurry, distorted, watermark, low quality, flickering". Max 2,500 characters.

After you finish configuring the parameters, click Run, preview the result, and iterate if needed.

Pricing

Duration (s)	Billed Duration (s)	Total Price (USD)
5	5	$0.560
10	10	$1.120
15	15	$1.680
30	30	$3.360

Notes

Best practices:

For complex movements like dance or martial arts, use reference videos between 3 and 10 seconds showing clear, unobstructed motion
Ensure your reference image shows the subject in good lighting with minimal occlusion
Start with the default settings and use prompts primarily for scene styling rather than motion instructions
The model works best when the reference image subject and reference video subject are similar in type (e.g., both human characters)

Use cases:

Animate character illustrations with real dance choreography or action sequences
Create product demonstration videos by transferring human gestures to animated mascots
Generate character performance clips for storyboarding and concept work
Produce social media content by applying trending motion clips to custom characters

Kling v2.6 Pro Image-to-Video – Generate videos from a single image with prompt-driven motion and optional native audio.
Kling v2.6 Pro Text-to-Video – Create videos entirely from text prompts with cinematic visuals and audio–video co-generation.
Kling Omni Video O1 Reference-to-Video – Maintain subject identity across frames using multi-reference inputs for character-consistent video generation.