可灵 Kling 3.0 系列模型即将上线 Atlas Cloud：全能整合，万象归一

我们很高兴地宣布，可灵 Kling 3.0 系列——包含 Video 3.0 和 Image 3.0——即将上线 Atlas Cloud。这一重磅更新标志着进入 "3.0 时代"，这是生成式 AI 的一次统一跨越，将"全能整合"的视频制作与"视觉思维链"的静态图像融为一体。准备好迎接 AI 叙事的新标准，在这里，电影级叙事、原生音画同步和 4K 精细度将在同一个平台上汇聚。

期待亮点 - 可灵 Kling Video 3.0 系列

"全能整合"电影制作引擎

• 智能多镜头叙事 (AI 导演) 准备好告别支离破碎的剪辑。Video 3.0 引入了"AI 导演"系统，能够理解基于脚本的场景转换。它将自动调度摄像机角度（如正反打镜头），并在单个周期内生成长达 15 秒的有结构、有节奏的序列。
• 原生音画同步与全方位一致性 即将推出的 Kling 3.0 Omni 模型具有"主体一致性 3.0"，允许您上传一段 3-8 秒的视频来完美锁定角色的外貌和声音色调。此外，原生音频支持可确保在生成过程中直接实现多语言对话（中、英、日、韩、西）的精确对口型。

期待亮点 - 可灵 Kling Image 3.0

"先思考，后渲染"的视觉强者

• 视觉思维链 (vCoT) 图像模型首次融入了"视觉思维链"，使其在渲染之前能够"思考"构图逻辑和镜头语言。这确保了对构图和透视的电影级标准的高度遵循。
• 系列化生成与原生 4K 可灵 Kling Image 3.0 将引入系列模式以实现连贯的故事板，在多个画面中保持风格和角色逻辑。结合原生 4K 输出，它将为无需放大的印刷级电影海报和商业资产提供"像素级"的感知力。

为什么选择 Atlas Cloud？

当可灵 Kling 3.0 系列登陆 Atlas Cloud 时，您将获得：

• 优化的成本效率：专为高吞吐量企业级生成设计的灵活定价模型。
• 企业级稳定性：为繁重的工作流提供加速的生成速度和可靠的性能。
• 统一的 API 集成：通过单个强大的 API 集成即可访问 Video 3.0 和 Image 3.0 的能力。

可灵 Kling 3.0 时代即将开启。

请关注 Atlas Cloud 的官方发布。

如何在 Atlas Cloud 上使用

Atlas Cloud 让您可以并排使用模型 —— 首先在 Playground 中体验，然后通过统一的 API 调用。

方法 1：直接在 Atlas Cloud Playground 中使用

Kling-v2.6-pro/text-to-video

方法 2：通过 API 访问

第一步：获取您的 API 密钥

在您的 控制台 中创建一个 API 密钥并复制以备后用。

第二步：查看 API 文档

在我们的 API 文档 中查看端点、请求参数和身份验证方法。

第三步：发起您的第一次请求（Python 示例）

示例：使用 Kling-v2.6-pro/text-to-video 生成视频

plaintextCopy
1import requests
2import time
3
4# 第一步：开始视频生成
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-v2.6-pro/text-to-video",
12    "aspect_ratio": "16:9",
13    "cfg_scale": 0.5,
14    "duration": 5,
15    "negative_prompt": "example_value",
16    "prompt": "Create a dynamic transformation sequence where the futuristic sports car in the first frame gradually shifts into a humanoid transforming robot. Show the mechanical parts unfolding, panels splitting and rotating, wheels sliding into the legs.",
17    "sound": True
18}
19
20generate_response = requests.post(generate_url, headers=headers, json=data)
21generate_result = generate_response.json()
22prediction_id = generate_result["data"]["id"]
23
24# 第二步：轮询结果
25poll_url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"
26
27def check_status():
28    while True:
29        response = requests.get(poll_url, headers={"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"})
30        result = response.json()
31
32        if result["data"]["status"] in ["completed", "succeeded"]:
33            print("Generated video:", result["data"]["outputs"][0])
34            return result["data"]["outputs"][0]
35        elif result["data"]["status"] == "failed":
36            raise Exception(result["data"]["error"] or "Generation failed")
37        else:
38            # 正在处理中，等待 2 秒
39            time.sleep(2)
40
41video_url = check_status()