Kling 3.0 系列概览（限时优惠！）
我们非常激动地宣布，下一代原生多模态大模型——Kling Video 3.0 系列——现已正式登陆 Atlas Cloud。
此次发布标志着 Kling 正式迈入“3.0 时代”，并带来了两款旗舰模型：
- Kling Video 3.0
- 💰价格低至 USD0.07/秒；7天后恢复至 USD0.10/秒
- Kling Video O3 / 3.0 Omni
- 💰价格低至 USD0.126/秒；7天后恢复至 USD0.18/秒
通过深度融合高保真视频生成、原生音画同步以及智能分镜能力，该系列为 Kling 模型家族注入了前所未有的强大竞争力。
核心亮点：三大革命性技术解锁创作自由
由 Kling 3.0 驱动（升级自 Kling 2.6）
智能电影叙事
- AI 导演系统： 引入“AI 导演”，能从提示词中直观捕捉叙事逻辑，自动编排镜头构图和拍摄角度，实现如对话正反打等高级电影叙事手法。
- 时长延长： 打破了过往的时长限制，支持长达 15 秒的视频连续生成，使叙事推进更加流畅、自然。
- 核心价值： 一次生成即可呈现成熟的视觉叙事，让复杂的电影化表达不再有门槛。
多语言音画同步与高保真文本呈现
- 全球口型同步： 实现文字与视觉角色之间的精准映射，支持混合语言（中、英、日、韩、西等）对话及方言，口型同步自然流畅。
- 文本渲染： 无论是保留原始图像细节还是生成全新内容，均能确保文本清晰可辨，结构规整。
- 核心价值： 直接满足电商及全球营销对于高保真文本展示与本土化内容生产的需求。
由 Kling O3 (3.0 Omni) 驱动（升级自 Kling O1）
专业级主体一致性
- 视频主体： 支持从上传的 3-8 秒视频中提取人物特征，完美还原人物外观、体态和神韵。
- 图像主体 + 声音克隆： 支持从多张图像创建多视角主体，同时支持从上传的音频中提取音色。
- 性能提升： 相较于前代，3.0 Omni 对提示词的响应速度显著提升，视觉伪影更少，生成效果更生动、写实。
- 核心价值： 解锁“出演个人电影”的创作乐趣，非常适合短剧及需要高角色一致性的连载内容创作。
适用场景：AI 导演、跨国多语言营销与高一致性短剧
电影叙事 · AI 导演智能分镜 (Kling Video 3.0)
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场景： 开发具有复杂对话与情感深度的微电影。
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提示词： “两个角色在雨中的小巷里争吵，表情细腻丰富，镜头在特写与全景之间切换。”
全球营销与广告 · 多语言支持 (Kling Video 3.0)
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场景： 制作具备品牌一致性文案的本土化视频广告。
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提示词： “一个新咖啡品牌的商业广告，背景中有一个显示‘Atlas Brew’的霓虹灯牌，配有专业的双语配音。”
社交媒体与短剧 · 高一致性 (Kling Video O3)
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场景： 制作多镜头衔接、角色互动明确的连贯短剧。
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提示词：
- “镜头 1 (3秒)：中景，背景为 @image。@Grace 坐在沙发上吃饼干。@Alan 牵着一只 @萨摩耶 走进房间。@萨摩耶 扑向 @Grace 手里的饼干。@Grace 说：‘嘿！看好你的狗！’”
- “镜头 2 (2秒)：@Alan 坐在附近，握着牵引绳，抱起 @萨摩耶。特写。@Alan 说：‘比起我，他好像更喜欢饼干。’”
- “镜头 3 (3秒)：特写。@Grace 微笑着说：‘好吧，至少他的品味不错。’”
Atlas Cloud：驾驭 Kling Video 3.0 的最佳方式
Atlas Cloud 核心优势
成本高效与极速生成
- 极具竞争力定价： 通过优化的性价比，为您提供最高效的生成体验。
- 单一平台，汇聚模型： 无需在不同平台间来回切换，即可体验各类主流模型。
工作流集成与 API 生态 专为技术开发管线设计，完美支持各类下游任务。
- 灵活工作流： 支持在同一环境中与其他生成模型并行协作。
- 可交付成果： 生成结果可直接用于后续处理或二次剪辑。
- 全 API 访问： 提供标准开发者接口，助力业务流程自动化与深度应用集成。
如何在 Atlas Cloud 上使用 Kling 3.0
Atlas Cloud 支持您并排使用各类模型——先在操场（Playground）预览，随后通过统一的 API 调用。
方法一：直接在 Atlas Cloud 操场使用
方法二：通过 API 调用
第一步：获取 API Key
在您的 控制台 中创建 API Key 并复制备用。
第二步：查看 API 文档
在我们的 API 文档 中查看端点、请求参数及身份验证方法。
第三步：发送您的第一个请求（Python 示例）
示例：使用 Kling v3.0 std (图生视频) 生成视频
python1import requests 2import time 3 4# 第一步：启动视频生成 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# 第二步：轮询结果 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("生成的视频:", result["data"]["outputs"][0]) 35 return result["data"]["outputs"][0] 36 elif result["data"]["status"] == "failed": 37 raise Exception(result["data"]["error"] or "生成失败") 38 else: 39 # 仍在处理中，等待 2 秒 40 time.sleep(2) 41 42video_url = check_status()
