Kling 3.0 系列影片模型概覽（超值折扣中！）
我們非常自豪地宣布，新一代原生多模態大模型——可靈影片 3.0 系列現已正式登錄 Atlas Cloud 。
本次發布標誌著可靈正式邁入「3.0 時代」，包含兩個核心模型：
- Kling Video 3.0
- 💰 價格低至 0.07/秒！7天後恢復0.07/秒！7 天後恢復 0.07/秒！7天後恢復0.1/秒
- Kling Video O3 / 3.0 Omni
- 💰 價格低至 0.126/秒！7天後恢復0.126/秒！7 天後恢復 0.126/秒！7天後恢復0.18/秒
透過將影片生成、原生音畫同步及智慧分鏡能力深度融合，該系列模型為 Kling 影片模型家族注入了強大的生命力與競爭力。
核心亮點：三大黑科技解鎖創作自由
Kling Video 3.0 （由 Kling 2.6 升級而來）
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智慧分鏡敘事
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引入「AI 導演」系統，能敏銳捕捉提示詞中的場景流轉，自動調度景別與機位，實現對話正反打等高階視聽語言。
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突破時長限制，支援最高 15 秒連續影片生成，讓故事起承轉合更加自然。
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核心價值：一次生成即可完成成熟的影像敘事，讓複雜的視聽表達對每一位創作者觸手可及。
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多語種 音畫同步與文字高保真
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實現文本與視覺角色的精準映射，支援中、英、日、韓、西等多語種及方言混說，口型自然流暢。
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無論是保留原圖細節還是生成新內容，均能確保字跡清晰、結構嚴謹。
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核心價值：直接滿足電商廣告等場景對文字資訊高保真及全球化行銷的需求。
Kling O3（3.0 Omni；由 Kling O1 升級而來）
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專業級主體一致性
- 影片主體：支援透過上傳/拍攝 3-8 秒影片提取角色特徵，完美還原角色的樣貌、身形與神韻。
- 圖片主體+音色：支援創建多視角多圖主體，同時支援上傳人聲提取音色。
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相比前代模型，3.0 Omni 對文本指令的響應更敏銳，畫面更少崩壞，生成效果更靈動。
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核心價值：實現「自拍即主角」的創作快感，極其適合需要高度一致性的短劇演繹。
應用場景：解鎖 AI 導演敘事、跨境多語種行銷與高一致性短劇製作
影視敘事·AI 導演智慧分鏡·Kling Video 3.0
- 場景：開發具有複雜對話和情感深度的短片。
- 提示詞： 歐洲別墅戶外露台場景，鋪著藍白格紋桌布的餐桌旁，年輕白人女性穿藍白條紋短袖襯衫、卡其色短褲，系棕色腰帶，赤腳坐著，對面是穿白色 T 恤的年輕白人男性，鏡頭推進，女性晃著玻璃杯裡的果汁，目光望向遠處的樹林，說「These trees will turn yellow in a month, won't they?」，鏡頭特寫男性低著頭說，「but they'll be green again next summer.」，然後女性轉頭，笑著看向對面的男性，說，「Are you always this optimistic? Or just about summer?」，然後男性抬起頭，看著女生說，「Only about summers with you。」
- 效果：根據指令智慧地規劃影片的場景流轉、景別調度和機位切換。
全球行銷與廣告·多語言·Kling Video 3.0
- 場景：製作具備本土文化共鳴各國校園敘事廣告，實現品牌元素與情感場景的無縫融合。
- 提示詞： 韓國高中屋頂場景下，背景有遠處的城市燈光與輕微的風聲，星星在夜空閃爍。女主靠著欄杆發呆，男主拿著兩罐可樂走來，遞給女生，女主接過可樂打開。男主（語氣輕鬆，韓語）：「숙제 다 했어? 왜 여기 있어?」女主（嘆氣，韓語）：「시험이 너무 무서워.」男主（溫柔，韓語）：「걱정 마, 넌 잘할 거야.」
- 效果：影院級夜景渲染與精準口型同步，呈現高保真畫質與自然聲畫互動的沉浸式體驗。
社群媒體內容與短劇演繹·高度一致性·Kling Video O3
- 場景：製作包含多鏡頭切換與特定角色互動的連貫短劇。
- 提示詞： 鏡頭1，3s，中景，背景是@圖片， @Grace 坐在沙發上吃曲奇餅乾， @Alan 牽著 @薩摩耶走進房間，@薩摩耶撲向 @Grace 手裡的曲奇餅乾。@Grace 說：「Hey! Watch your dog!」鏡頭2，2s，@Alan坐在旁邊，拽著狗繩，@Alan 抱起 @薩摩耶。近景， @Alan說：「He just likes cookies more than me.」鏡頭3，3s，近景， @Grace笑著說：「Well, he has good taste at least.」
- 效果：實現多鏡頭間的角色與場景高度一致性，以及流暢自然的對話口型同步。
Atlas Cloud: 駕馭 Kling Video 3.0 的最佳平台
Atlas Cloud 核心優勢一覽
成本效益與極致速度
- 極具競爭力的定價策略：透過優化的性價比提供最具成本效益的生成體驗。
- 同時體驗不同主流模型：無需多平台儲值，只需一次註冊，註冊即送 1 美元贈金！
工作流集成與 API 生態 專為無縫融入技術開發管線及支援下游任務而設計。
- 靈活的協同工作流：支援與其他生成式模型在同一環境中並行協作。
- 高可用性交付物：生成結果便於直接進行即時後處理或二次編輯。
- 全功能 API 接入：提供標準開發者介面以實現業務流程自動化與應用深度集成。
怎麼在 Atlas Cloud 上使用？
方法一：直接在平台上使用
方法二：接入 API 使用
步驟 1: 獲取您的 API
在控制台中創建並貼上您的 API
步驟 2：查閱 API 文件
請在我們的API 文件中查看介面端點、請求參數及認證方式。
步驟 3：發起您的首次請求（Python 範例）
以 Kling v3.0 Std(Image-to-Video) 為例：
plaintext1import 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-v3.0-std/image-to-video", 12 "cfg_scale": 0.5, 13 "duration": 5, 14 "end_image": "example_value", 15 "image": "https://static.atlascloud.ai/media/images/33f6728e234eddd53aac4bc74f8dc6ff.jpg", 16 "negative_prompt": "example_value", 17 "prompt": "A minimal cube slowly moving in a dark void.\nSoft ambient lighting highlights its clean edges.\nSmooth, steady motion with a seamless loop.\nHigh contrast, ultra clean composition, 4K.", 18 "sound": False 19} 20 21generate_response = requests.post(generate_url, headers=headers, json=data) 22generate_result = generate_response.json() 23prediction_id = generate_result["data"]["id"] 24 25# Step 2: Poll for result 26poll_url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}" 27 28def check_status(): 29 while True: 30 response = requests.get(poll_url, headers={"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"}) 31 result = response.json() 32 33 if result["data"]["status"] in ["completed", "succeeded"]: 34 print("Generated video:", result["data"]["outputs"][0]) 35 return result["data"]["outputs"][0] 36 elif result["data"]["status"] == "failed": 37 raise Exception(result["data"]["error"] or "Generation failed") 38 else: 39 # Still processing, wait 2 seconds 40 time.sleep(2) 41 42video_url = check_status()
