Kling 3.0 系列视频模型概览(超值折扣中!)
我们非常自豪地宣布,新一代原生多模态大模型——可灵视频 3.0 系列现已正式登陆 Atlas Cloud 。
本次发布标志着可灵正式迈入“3.0 时代”,包含两个核心模型:
- Kling Video 3.0
- 💰 价格低至0.07/秒!7天后恢复0.07/秒! 7天后恢复0.07/秒!7天后恢复0.1/秒
- Kling Video O3 / 3.0 Omni
- 💰 价格低至0.126/秒!7天后恢复0.126/秒! 7天后恢复0.126/秒!7天后恢复0.18/秒
通过将视频生成、原生音画同步及智能分镜能力深度融合,该系列模型为 Kling 视频模型家族注入了强大的生命力和竞争力 。
核心亮点:三大黑科技解锁创作自由
Kling Video 3.0 (由Kling 2.6升级而来)
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智能分镜叙事
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引入“AI 导演”系统,能敏锐捕捉提示词中的场景流转,自动调度景别与机位,实现对话正反打等高阶视听语言 。
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突破时长限制,支持最高 15 秒连续视频生成,让故事起承转合更加自然 。
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核心价值:一次生成即可完成成熟的影像叙事,让复杂的视听表达对每一位创作者触手可及 。
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多语种 音画同步与文字高保真
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实现文本与视觉角色的精准映射,支持中、英、日、韩、西等多语种及方言混说,口型自然流畅 。
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无论是保留原图细节还是生成新内容,均能确保字迹清晰、结构严谨 。
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核心价值:直接满足电商广告等场景对文字信息高保真及全球化营销的需求 。
Kling O3(3.0 Omni; 由Kling O1升级而来)
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专业级主体一致性
- 视频主体:支持通过上传/拍摄 3-8 秒视频提取角色特征,完美还原角色的样貌、身形与神韵 。
- 图片主体+音色:支持创建多视角多图主体,同时支持上传人声提取音色。
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相比前代模型,3.0 Omni 对文本指令的响应更敏锐,画面更少崩坏,生成效果更灵动 。
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核心价值:实现“自拍即主角”的创作快感,极其适合需要高度一致性的短剧演绎 。
应用场景:解锁 AI 导演叙事、跨境多语种营销与高一致性短剧制作
影视叙事·AI导演智能分镜·Kling Video 3.0
- 场景:开发具有复杂对话和情感深度的短片 。
- 提示词: 欧洲别墅户外露台场景,铺着蓝白格纹桌布的餐桌旁,年轻白人女性穿蓝白条纹短袖衬衫、卡其色短裤,系棕色腰带,赤脚坐着,对面是穿白色 T 恤的年轻白人男性,镜头推进,女性晃着玻璃杯里的果汁,目光望向远处的树林,说“These trees will turn yellow in a month, won't they?”,镜头特写男性低着头说,“but they'll be green again next summer.”,然后女性转头,笑着看向对面的男性,说,“Are you always this optimistic? Or just about summer?”,然后男性抬起头,看着女生说,“Only about summers with you。”
- 效果:根据指令智能地规划视频的场景流转、景别调度和机位切换。
全球营销与广告·多语言·Kling Video 3.0
- 场景:制作具备本土文化共鸣各国校园叙事广告,实现品牌元素与情感场景的无缝融合。
- 提示词: 韩国高中屋顶场景下,背景有远处的城市灯光与轻微的风声,星星在夜空闪烁。女主靠着栏杆发呆,男主拿着两罐可乐走来,递给女生,女主接过可乐打开。男主(语气轻松,韩语):“숙제 다 했어? 왜 여기 있어?”女主(叹气,韩语):“시험이 너무 무서워.”男主(温柔,韩语):“걱정 마, 넌 잘할 거야.”
- 效果:影院级夜景渲染与精准口型同步,呈现高保真画质与自然声画互动的沉浸式体验。
社媒内容与短剧演绎·高度一致性·Kling Video O3
- 场景:制作包含多镜头切换与特定角色互动的连贯短剧。
- 提示词: 镜头1,3s,中景,背景是@图片, @Grace 坐在沙发上吃曲奇饼干, @Alan 牵着 @萨摩耶走进房间,@萨摩耶扑向 @Grace 手里的曲奇饼干。@Grace 说:“Hey! Watch your dog!”镜头2,2s,@Alan坐在旁边,拽着狗绳,@Alan 抱起 @萨摩耶。近景, @Alan说:“He just likes cookies more than me.”镜头3,3s,近景, @Grace笑着说:“Well, he has good taste at least.”
- 效果:实现多镜头间的角色与场景高度一致性,以及流畅自然的对话口型同步。
Atlas Cloud: 驾驭 Kling Video 3.0 的最佳平台
Atlas Cloud 核心优势一览
成本效益与极致速度
- 极具竞争力的定价策略:通过优化的性价比提供最具成本效益的生成体验。
- 同时体验不同主流模型:无需多平台充值,只需一次注册,注册即送1美元赠金!
工作流集成与 API 生态 专为无缝融入技术开发管线及支持下游任务而设计。
- 灵活的协同工作流:支持与其他生成式模型在同一环境中并行协作。
- 高可用性交付物:生成结果便于直接进行即时后处理或二次编辑。
- 全功能 API 接入:提供标准开发者接口以实现业务流程自动化与应用深度集成。
怎么在 Atlas Cloud 上使用?
方法一:直接在平台上使用
方法二:接入API使用
步骤 1: 获取你的API
在控制台中创建并粘贴你的API


步骤 2:查阅 API 文档
请在我们的API 文档中查看接口端点、请求参数及认证方式。
步骤 3:发起您的首次请求(Python 示例)
以Kling v3.0 Std(Image-to-Video)为例:
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()





