Kling Video O3 在 Atlas Cloud 上：全模态视频 AI (2026)

Kling Video O3 是快手 Kling 视频生成家族的全模态变体。如果说 Kling 3.0 标准版专注于文生视频 (text-to-video) 和图生视频 (image-to-video) 工作流，那么 Kling Video O3 则将输入范围扩展到了视频转视频 (V2V) 转换和参考图生成视频 (Ref2V)。这些并非渐进式功能，它们代表了一种从根本上不同的创作范式。V2V 和 Ref2V 不再仅仅基于文本描述从零开始生成视频，而是允许创作者转换现有的素材，并将参考资料作为创意锚点。

其实际意义非常重大。产品视频无需重拍即可调整风格以匹配品牌美学。现有素材可以转换为完全不同的视觉风格——从真人实拍到动漫、从白天到黑夜、从夏天到冬天——同时保留原始的运动、时机和构图。参考图像可以引导生成视频中的角色外观、环境设计和艺术方向。Kling Video O3 可通过 Atlas Cloud API 使用，价格为 0.15/秒，注册即送0.15/秒，注册即送 0.15/秒，注册即送1 免费额度。

最后更新：2026年2月28日

观看 Kling Video O3 的实际效果：

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Kling Video O3 概览

1kwaivgi/kling-video-o3-pro/text-to-video

1/model/generateVideo

Kling Video O3 的独特之处

视频转视频 (V2V) 转换

视频转视频是其主打功能。V2V 以现有视频作为输入，根据文本提示进行转换，同时保留原始的运动、时机和空间构图。这与从头开始生成新视频有着根本区别——源视频提供了运动骨架，模型则重新渲染视觉内容。

V2V 的实际应用包括：

• 风格迁移：将真人实拍素材转换为动画、油画、赛博朋克风、复古胶片或任何其他视觉风格
• 季节与时间更替：将白天的街道场景转换为夜晚、夏天变冬天、晴天变雨天
• 环境转换：在保持相同摄像机运动和主体动作的同时更改背景设置
• 品牌重新设计：将一致的品牌视觉语言应用到不同的源素材中
• 内容再利用：将单个源视频转换为多个视觉变体，以适配不同平台或受众

V2V 相比文生视频的关键优势在于控制力。当通过文本生成时，模型决定了运动、时机、摄像机运动和空间构图。而在 V2V 中，所有这些都源自源视频。创作者保留了对基础要素的导演控制，而模型负责视觉转换。

参考图生成视频 (Ref2V) 生成

参考图生成视频 (Ref2V) 使用一张或多张参考图像来引导生成视频的视觉特征。与简单的图生视频（仅对单张图像进行动画处理）不同，Ref2V 将参考资料用作创意锚点——影响风格、角色外观、调色板和环境设计——同时生成全新的运动和构图。

Ref2V 的实际应用包括：

• 角色一致性：提供角色参考图，生成多个该角色在不同场景下的视频
• 品牌视觉一致性：使用品牌图像作为参考，确保生成的视频符合既定的视觉规范
• 概念可视化：使用概念艺术或情绪板图像作为参考，引导视频生成向特定的美学方向发展
• 产品集成：参考产品图像，生成能够准确描绘该产品的场景化视频

多模态输入处理

Kling Video O3 的"全模态 (omni)"称号反映了其同时处理多种输入类型的能力。单次生成请求可以组合：

• 描述所需输出的文本提示
• 用于 V2V 转换的源视频
• 用于风格和内容引导的参考图像

这种多模态方法为创作者提供了纯文本模型无法比拟的规格细化程度。创作者不再需要尝试用语言描述视觉风格（这本身就不够精确），而是可以通过参考资料向模型展示他们想要的内容。

核心功能详解

风格迁移

风格迁移是 V2V 最直观的应用之一。其过程是将源视频和风格描述（或风格参考图）输入模型，模型随后在保留运动和构图的前提下，以目标风格重新渲染视频。

常见的风格迁移用例：

• 真人实拍转动漫/卡通：营销团队可以创作产品视频或推荐视频的动画版本
• 写实转绘画风：将素材转换为油画、水彩画或插画风格，用于编辑内容
• 现代转复古：应用胶片颗粒、调色和特定电影时代的审美特征
• 白天转夜晚/天气变化：那些原本无法拍摄或拍摄成本高昂的环境转换

风格迁移的质量取决于源素材的复杂程度和目标风格。主题清晰的简单场景转换效果极佳。包含许多元素、快速运动或复杂细节的复杂场景可能会在转换元素的边界处出现伪影。

分辨率与质量

Kling Video O3 支持从 1080p 到 4K 的分辨率，使其处于视频生成模型输出质量的顶端。在 1080p 下，该模型能产生适用于社交媒体、网络内容和标准数字发行的广播级输出。在 4K 下，输出可用于大屏幕显示、需要高分辨率源素材的制作工作流以及高质量内容分发。

分辨率的选择会影响生成时间和成本。一段 10 秒的 1080p 视频片段成本为 1.50(1.50 (1.50(0.15/秒 x 10 秒)。更高的分辨率会按比例增加处理时间。

时长与时机

Kling Video O3 支持最长 10 秒的视频生成。虽然与 Seedance 2.0 的 15 秒相比看似简短，但 V2V 和 Ref2V 功能改变了竞争格局。对现有素材进行 10 秒的 V2V 转换往往比 15 秒的文生视频更有价值，因为其运动质量和构图基于真实素材，而非从零合成。

对于更长的内容，可以在后期制作中生成并组装多个 10 秒片段。使用 V2V 时，较长的源视频可以分段处理以保持一致性。

定价与成本分析

按秒计费

与其他视频模型的对比

相对于标准文生视频模型，Kling Video O3 的定价处于溢价水平，这反映了其扩展的功能。V2V 和 Ref2V 功能提供了文生视频模型无法复制的价值。对于需要视频转换、风格迁移或参考引导生成的团队来说，$0.15/秒的价格点涵盖了原本需要多种工具或手动后期工作才能实现的功能。

大规模成本

• 10 个片段/周 (每个 10s)：15/周，15/周，15/周，60/月
• 50 个片段/周 (5-10s 混合)：56/周，56/周，56/周，225/月
• 生产流水线 (200 个片段/月，平均 8s)：$240/月

对于比较 AI 视频转换与传统视频制作或手动后期制作成本的团队而言，经济效益非常显著。实现风格迁移效果的一小时专业视频剪辑成本为 50−200。KlingVideoO3以每个片段50-200。Kling Video O3 以每个片段 50−200。KlingVideoO3以每个片段0.75-1.50 的价格即可达到类似结果。

在 Atlas Cloud 上试用 Kling Video O3 -- 获得 $1 免费额度

如何通过 Atlas Cloud API 使用 Kling Video O3

第一步：获取 API 密钥

在 Atlas Cloud 注册，并从控制台创建 API 密钥。您的 $1 免费额度将立即生效。

第二步：文生视频 (Text-to-Video) 生成

pythonCopy
1import requests
2import time
3
4API_KEY = "your-atlas-cloud-api-key"
5BASE_URL = "https://api.atlascloud.ai/api/v1"
6HEADERS = {
7    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
8    "Content-Type": "application/json"
9}
10
11# 使用 Kling Video O3 生成视频
12response = requests.post(
13    f"{BASE_URL}/model/generateVideo",
14    headers=HEADERS,
15    json={
16        "model": "kwaivgi/kling-video-o3-pro/text-to-video",
17        "prompt": "A ceramic artist shaping a vase on a pottery wheel, close-up of hands covered in wet clay, warm studio lighting, shallow depth of field, documentary style",
18        "duration": 10,
19        "resolution": "1080p"
20    }
21)
22
23result = response.json()
24request_id = result["request_id"]
25
26# 轮询结果
27while True:
28    status = requests.get(
29        f"{BASE_URL}/model/prediction/{request_id}/get",
30        headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
31    ).json()
32
33    if status["status"] == "completed":
34        print(f"Video URL: {status['output']['video_url']}")
35        break
36    elif status["status"] == "failed":
37        print(f"Generation failed: {status.get('error', 'Unknown error')}")
38        break
39
40    time.sleep(5)

第三步：视频转视频 (V2V) 转换

pythonCopy
1# 通过风格迁移转换现有视频
2response = requests.post(
3    f"{BASE_URL}/model/generateVideo",
4    headers=HEADERS,
5    json={
6        "model": "kwaivgi/kling-video-o3-pro/text-to-video",
7        "prompt": "Transform into Studio Ghibli anime style, vibrant colors, hand-drawn aesthetic, soft watercolor backgrounds, whimsical atmosphere",
8        "video_url": "https://example.com/your-source-video.mp4",
9        "duration": 10,
10        "resolution": "1080p"
11    }
12)
13
14result = response.json()
15request_id = result["request_id"]
16
17# 轮询结果
18while True:
19    status = requests.get(
20        f"{BASE_URL}/model/prediction/{request_id}/get",
21        headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
22    ).json()
23
24    if status["status"] == "completed":
25        print(f"Transformed video: {status['output']['video_url']}")
26        break
27    elif status["status"] == "failed":
28        print(f"Transformation failed: {status.get('error', 'Unknown error')}")
29        break
30
31    time.sleep(5)

第四步：参考图生成视频 (Ref2V) 生成

pythonCopy
1# 生成受参考图像引导的视频
2response = requests.post(
3    f"{BASE_URL}/model/generateVideo",
4    headers=HEADERS,
5    json={
6        "model": "kwaivgi/kling-video-o3-pro/text-to-video",
7        "prompt": "A woman walking through a futuristic city at night, neon lights reflecting on wet streets, cinematic atmosphere, slow tracking shot",
8        "image_url": "https://example.com/character-reference.jpg",
9        "duration": 10,
10        "resolution": "1080p"
11    }
12)
13
14result = response.json()
15request_id = result["request_id"]
16
17# 轮询结果
18while True:
19    status = requests.get(
20        f"{BASE_URL}/model/prediction/{request_id}/get",
21        headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
22    ).json()
23
24    if status["status"] == "completed":
25        print(f"Ref2V video: {status['output']['video_url']}")
26        break
27    elif status["status"] == "failed":
28        print(f"Generation failed: {status.get('error', 'Unknown error')}")
29        break
30
31    time.sleep(5)

第五步：批量风格迁移流水线

pythonCopy
1# 处理多个具有相同风格转换的视频
2source_videos = [
3    "https://example.com/product-demo-1.mp4",
4    "https://example.com/product-demo-2.mp4",
5    "https://example.com/product-demo-3.mp4"
6]
7
8style_prompt = "Transform into cinematic film style with teal and orange color grading, anamorphic lens flare, shallow depth of field, premium commercial look"
9
10request_ids = []
11
12# 提交所有转换
13for video_url in source_videos:
14    response = requests.post(
15        f"{BASE_URL}/model/generateVideo",
16        headers=HEADERS,
17        json={
18            "model": "kwaivgi/kling-video-o3-pro/text-to-video",
19            "prompt": style_prompt,
20            "video_url": video_url,
21            "duration": 10,
22            "resolution": "1080p"
23        }
24    )
25    result = response.json()
26    request_ids.append(result["request_id"])
27    print(f"Submitted: {video_url}")
28
29# 轮询所有结果
30for i, request_id in enumerate(request_ids):
31    while True:
32        status = requests.get(
33            f"{BASE_URL}/model/prediction/{request_id}/get",
34            headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
35        ).json()
36
37        if status["status"] == "completed":
38            print(f"Video {i+1} complete: {status['output']['video_url']}")
39            break
40        elif status["status"] == "failed":
41            print(f"Video {i+1} failed: {status.get('error', 'Unknown error')}")
42            break
43
44        time.sleep(5)

实际用例

品牌内容重新设计

营销团队经常需要针对不同活动、季节或品牌升级调整现有的视频内容。传统方法需要重拍或繁琐的后期制作。通过 Kling Video O3 的 V2V 功能，单个源视频可以转换为多个视觉变体：

• 带有冬季/节日造型的假日版本
• 活动特定的调色和视觉处理
• 平台特定的美学调整（LinkedIn 的专业感 vs. TikTok 的创意感）
• 具有文化适宜视觉风格的区域市场适配

产品视频变体

电商团队可以选取一个产品视频并创建多种视觉效果：

• 不同的背景环境（摄影棚、户外、生活方式设置）
• 季节性变体（春季清新、夏季活力、秋季温暖、冬季优雅）
• 针对不同营销渠道的艺术风格
• 情绪变体（活力、平静、奢华、俏皮）

内容创作者工作流

独立创作者和小型工作室可以利用 V2V 在制作质量上实现质的飞跃：

• 将智能手机拍摄的镜头转换为电影质感的内容
• 在整个内容系列中应用一致的视觉风格，无需昂贵的调色工具
• 为真人实拍内容创建动画或风格化版本
• 在进行制作之前，快速且廉价地尝试各种视觉美学

广告与社交媒体

广告团队可以使用 Ref2V 在多个广告变体中保持角色和品牌一致性，同时测试不同的场景、设置和叙事。参考图像固定了视觉身份，而文本提示则控制了每个变体的创意方向。

电影与动画预可视化

电影制作人和动画师可以使用 V2V 快速可视化现有素材在不同视觉处理下的效果。这在前期制作和后期制作规划中非常有价值，让导演能够在投入昂贵的后期制作流程之前探索各种创意方案。

Kling Video O3 与 Kling 3.0 标准版对比

在 Kling Video O3 和 Kling 3.0 标准版之间的选择取决于工作流。如果主要需求是从文本或图像提示生成新视频，Kling 3.0 标准版以更低的价格提供了强大的质量。如果工作流涉及转换现有素材、保持参考资料的视觉一致性或应用风格迁移，那么 Kling Video O3 的扩展功能则更具性价比。

Kling Video O3 与其他视频模型对比

与 Seedance 2.0 对比

Seedance 2.0 ($0.022/秒) 的价格明显更低，且支持更长的时长 (15s)，但它不提供真正的 V2V 转换或风格迁移。Seedance 2.0 的强项在于其针对原始生成的多模态参考输入（最多 12 个文件）。需要 V2V 的团队应选择 Kling Video O3；需要高性价比原始生成的团队应选择 Seedance 2.0。

与 Sora 2 对比

Sora 2 ($0.15/秒) 与 Kling Video O3 价格相当，且提供卓越的物理模拟，但缺乏 V2V 功能。对于具有真实物理交互的文生视频，Sora 2 是更强的选择。对于视频转换和风格迁移，Kling Video O3 是绝对的赢家。

与 Veo 3.1 对比

Veo 3.1 ($0.03/秒) 以更低的价格在电影感抛光和电影级输出方面表现出色，但它侧重于原始生成而非转换。对于电影感文生视频，Veo 3.1 价值更高。对于 V2V 和 Ref2V 工作流，Kling Video O3 是这四者中唯一的选择。

Kling Video O3 提示词技巧

文生视频提示词

遵循与标准视频生成相同的原则——明确描述摄像机运动、灯光、主体动作和情绪：

plaintextCopy
1Slow dolly shot through a Japanese zen garden at dawn,
2morning mist rising from a koi pond, cherry blossom petals
3falling gently, birds singing in the background,
4peaceful and meditative atmosphere

V2V 风格迁移提示词

使用 V2V 时，提示词应描述目标风格，而非内容（内容来自源视频）：

plaintextCopy
1Transform into cyberpunk anime style with neon lighting,
2rain-slicked surfaces, holographic advertisements,
3high contrast with deep shadows and vivid highlights

plaintextCopy
1Convert to vintage 1970s Super 8 film aesthetic, warm color cast,
2film grain, slight vignetting, nostalgic atmosphere,
3faded colors with emphasis on orange and teal tones

Ref2V 提示词

使用参考图像时，提示词应描述所需的动作和场景，而参考图像负责视觉风格：

plaintextCopy
1The character walks confidently through a bustling marketplace,
2examining handmade crafts at various stalls,
3dynamic tracking shot, warm afternoon sunlight

获得最佳结果的技巧

1. V2V 源质量很重要：更高质量的源视频会产生更好的转换效果。清晰、照明良好且摄像机运动稳定的素材比抖动、低分辨率的源素材转换更可靠。
2. 风格描述应具体："Anime style" 太含糊。"Studio Ghibli watercolor anime style with soft edges, pastel colors, and hand-drawn textures" 会有效得多。
3. 保持 V2V 运动简单：具有中等、可预测运动的源视频比具有快速、复杂运动的素材转换效果更好。平稳的摄像机移动和明确的主体动作产生最清晰的结果。
4. 使用高质量参考图：对于 Ref2V，参考图应清晰、构图良好并能代表所需的视觉风格。来自相同审美风格的多张参考图会产生更一致的结果。
5. 时长与内容匹配：并非每个片段都需要 10 秒。较短的时长（5-8 秒）通常能产生更高的帧质量且成本更低。

谁应该使用 Kling Video O3？

如果您有以下需求，请选择 Kling Video O3：

• 视频转视频 (V2V) 转换，以便在保持原始运动和构图的同时重设风格、重新配色或视觉转换现有素材
• 基于参考的视频生成 (Ref2V)，用于在多个片段中保持角色一致性、品牌视觉身份或概念艺术方向
• 风格迁移能力——将真人实拍转换为动漫，白天变黑夜，或为源素材应用品牌特定的视觉处理

如果您有以下需求，请考虑其他方案：

• 预算友好的视频生成——Seedance 2.0 (0.022/秒)或Veo3.1(0.022/秒) 或 Veo 3.1 (0.022/秒)或Veo3.1(0.03/秒) 对于标准文生视频工作流来说明显更便宜
• 无需转换功能的简单文生视频——Kling 3.0 标准版 ($0.126/秒) 以较低的价格提供强大的原始生成功能
• 原生音频生成——Veo 3.1 或 Kling 3.0 标准版包含同步音频，而 Kling Video O3 并未强调这一点

常见问题解答

V2V 和 I2V 有什么区别？

图生视频 (I2V) 对单张静态图像进行动画处理，从而从静止帧中创建运动。视频转视频 (V2V) 转换整个视频——在保留原始运动、时机和构图的同时重新渲染视觉内容。V2V 本质上是一个转换工具；I2V 是一个生成工具。

V2V 输入支持哪些视频格式？

V2V 输入支持包括 MP4 在内的标准视频格式。源视频应可通过 URL 访问以便提交 API。为获得最佳效果，源视频应清晰、照明良好并具有稳定的运动。

我可以将 V2V 用于商业内容吗？

商业使用权遵循与标准 Kling 视频生成相同的政策。Atlas Cloud 除了模型提供商的条款外，不施加任何额外限制。如果源视频并非您自己的原创素材，请确保您的源视频权利许可进行衍生作品创作。

Kling Video O3 如何处理复杂的 V2V 转换？

该模型在处理中等复杂度的转换时表现最佳——风格更改、环境调整和美学转变。极端的戏剧性转换（例如将说话人转换为完全不同的角色）可能会产生不一致的结果。目标风格与连贯的视觉语言越接近，输出越好。

所有生成类型都支持 4K 输出吗？

文生视频、图生视频、V2V 和 Ref2V 生成模式均支持 4K 分辨率。更高的分辨率会按比例增加处理时间和成本。

我可以在一个请求中结合使用 V2V 和 Ref2V 吗？

Kling Video O3 支持多模态输入，这意味着您可以在一个请求中同时提供源视频、参考图像和文本提示。这允许高度受控的转换，其中源视频提供运动，参考图像提供视觉风格引导，而文本提示提供额外的创意方向。

$1 免费额度如何运作？

当您 注册 Atlas Cloud 后，1的额度将立即生效。按1 的额度将立即生效。按 1的额度将立即生效。按0.15/秒计算，这涵盖了大约 6.6 秒的生成视频——足够您进行测试片段，以评估该模型在您的特定用例中的能力。

结论

Kling Video O3 现已在 Atlas Cloud 上线。其 V2V 和 Ref2V 功能使其独特地适合视频转换工作流，而同类模型中目前尚无其他支持此功能的模型。

• Atlas Cloud 模型页面：以交互方式探索 Kling Video O3 功能
• API 访问：注册，获取您的 API 密钥和 $1 免费额度，并开始利用 AI 转换视频

在 Atlas Cloud 上试用 Kling Video O3 -- 获得 $1 免费额度

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