من النص إلى صورة
أنشئ صور AI من مطالبات نصية
Kuaishou/kling-video-o3-std-reference-to-video
kling-video-o3-std-reference-to-video
توليد فيديو مرجعي من Kling O3 Std API مع تناسق قوي. أداء مستقر وأسعار معقولة. اختبر مخرجات النموذج، قارن الجودة البصرية، ثم وسّع الأفكار الناجحة عبر سير عمل API مستقر للصور أو الفيديو أو الوسائط المتعددة للفرق.
Reference to Video
نماذج Kling Video O3 Std ذات الصلة
أمثلة API
مثال الإرسال
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/video/task', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
body: JSON.stringify({
model_name: 'kling-video-o3-std-reference-to-video',
prompt: 'Match motion to reference subjects, natural pacing',
video_url: 'https://example.com/source.mp4',
images: ['https://example.com/ref1.jpg', 'https://example.com/ref2.jpg'],
duration: 5
})
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
// Use the @ (AT) reference feature in prompt through <<<...>>> placeholders.
// Placeholder numbering is 1-based for each media array:
// <<<image_1>>> = images[0], <<<image_2>>> = images[1], <<<video_1>>> = videos[0]
const mediaReferenceResponse = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/video/task', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
body: JSON.stringify({
model_name: 'kling-video-o3-std-reference-to-video',
prompt: 'Make the athlete from <<<image_1>>> follow the motion in <<<video_1>>> while preserving the uniform details from <<<image_2>>>',
images: [
'https://example.com/athlete-reference.jpg',
'https://example.com/uniform-reference.jpg'
],
videos: ['https://example.com/motion-reference.mp4'],
aspect_ratio: '16:9',
duration: 5,
sound: false
})
});
const { data: mediaReferenceData } = await mediaReferenceResponse.json();
const mediaReferenceTaskId = mediaReferenceData.task_id;
مثال الاستطلاع
// Step 2: Poll for results
const taskId = data.task_id;
const pollResult = async (taskId) => {
const res = await fetch(`https://api.flaq.ai/api/v1/video/${taskId}`, {
headers: { 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY' }
});
return res.json();
};
while (true) {
const pollResultData = await pollResult(taskId);
const status = pollResultData.data.task_status;
if (status === 'succeed') {
console.log(pollResultData.data.task_result.videos[0].url);
break;
}
if (status === 'failed') {
console.error(pollResultData.data.task_status_msg);
break;
}
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 10000));
}
مثال الإرسال
import requests
response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/video/task',
headers={
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
json={
'model_name': 'kling-video-o3-std-reference-to-video',
'prompt': 'Match motion to reference subjects, natural pacing',
'video_url': 'https://example.com/source.mp4',
'images': ['https://example.com/ref1.jpg', 'https://example.com/ref2.jpg'],
'duration': 5
}
)
task_id = response.json()['data']['task_id']
# Use the @ (AT) reference feature in prompt through <<<...>>> placeholders.
# Placeholder numbering is 1-based for each media array:
# <<<image_1>>> = images[0], <<<image_2>>> = images[1], <<<video_1>>> = videos[0]
media_reference_response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/video/task',
headers={
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
json={
'model_name': 'kling-video-o3-std-reference-to-video',
'prompt': 'Make the athlete from <<<image_1>>> follow the motion in <<<video_1>>> while preserving the uniform details from <<<image_2>>>',
'images': [
'https://example.com/athlete-reference.jpg',
'https://example.com/uniform-reference.jpg'
],
'videos': ['https://example.com/motion-reference.mp4'],
'aspect_ratio': '16:9',
'duration': 5,
'sound': False
}
)
media_reference_task_id = media_reference_response.json()['data']['task_id']
مثال الاستطلاع
# Step 2: Poll for results
task_id = response.json()['data']['task_id']
poll_url = f"https://api.flaq.ai/api/v1/video/{task_id}"
while True:
poll_result = requests.get(poll_url, headers={'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}).json()
status = poll_result['data']['task_status']
if status == 'succeed':
print(poll_result['data']['task_result']['videos'][0]['url'])
break
if status == 'failed':
print(poll_result['data']['task_status_msg'])
break
time.sleep(10)
مثال الإرسال
curl -X POST https://api.flaq.ai/api/v1/video/task \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model_name": "kling-video-o3-std-reference-to-video",
"prompt": "Match motion to reference subjects, natural pacing",
"video_url": "https://example.com/source.mp4",
"images": ["https://example.com/ref1.jpg", "https://example.com/ref2.jpg"],
"duration": 5
}'
# Use the @ (AT) reference feature in prompt through <<<...>>> placeholders.
# Placeholder numbering is 1-based for each media array:
# <<<image_1>>> = images[0], <<<image_2>>> = images[1], <<<video_1>>> = videos[0]
curl -X POST https://api.flaq.ai/api/v1/video/task \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model_name": "kling-video-o3-std-reference-to-video",
"prompt": "Make the athlete from <<<image_1>>> follow the motion in <<<video_1>>> while preserving the uniform details from <<<image_2>>>",
"images": [
"https://example.com/athlete-reference.jpg",
"https://example.com/uniform-reference.jpg"
],
"videos": ["https://example.com/motion-reference.mp4"],
"aspect_ratio": "16:9",
"duration": 5,
"sound": false
}'
مثال الاستطلاع
# Step 2: Poll for results
# Replace {task_id} with the task_id returned from the submit response
curl -X GET "https://api.flaq.ai/api/v1/video/{task_id}" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"
جرب مولد الفيديو بالذكاء الاصطناعي الآن
أسعار Kling O3 Std Reference to Video
| المعلمات | السعر | السعر الأصلي | الخصم |
|---|
نماذج ذات صلة
kling-v3.0-std-text-to-videotext-to-videokling-v3.0-std-image-to-videoimage-to-videokling-v3.0-pro-text-to-videotext-to-videokling-v3.0-pro-image-to-videoimage-to-videokling-3.0-turbo-text-to-videotext-to-videokling-3.0-turbo-image-to-videoimage-to-videokling-video-o3-std-text-to-videotext-to-videokling-video-o3-std-image-to-videoimage-to-videokling-video-o3-std-reference-to-videoreference-to-videokling-video-o3-std-video-editvideo-editkling-video-o3-pro-text-to-videotext-to-videokling-video-o3-pro-image-to-videoimage-to-videokling-video-o3-pro-reference-to-videoreference-to-videokling-video-o3-pro-video-editvideo-editkling-4-0-text-to-videotext-to-videokling-4-0-image-to-videoimage-to-videoREADME
واجهة Kling Video O3 Standard Reference-to-Video API السريعة والميسورة (توليد فيديو مرجعي مدعوم بـ MVL من Kuaishou)
توفر Kuaishou Kling Video O3 Standard Reference-to-Video API توليد فيديو بالذكاء الاصطناعي بتكلفة فعالة وبمستوى إنتاجي للمطورين والفرق الإبداعية. يتيح تكامل reference-to-video API المدعوم بـ MVL هذا إنشاء مقاطع فيديو احترافية موجهة بفيديوهات مرجعية عبر مدد من 3 إلى 15 ثانية مع مؤثرات صوتية اختيارية. وبالاعتماد على بنية Multimodal Visual Language (MVL) من Kuaishou، يستخدم نموذج Kling Video O3 Standard مدخلات الفيديو المرجعية لتوجيه أسلوب الحركة وسلوك الكاميرا وتطور المشهد لسير عمل إنتاج قابلة للتوسع على Flaq AI.
الميزات الرئيسية لواجهة Kling Video O3 Standard Reference-to-Video API
- توليد موجه بفيديو مرجعي: أنشئ مقاطع فيديو جديدة موجهة بمدخلات فيديو مرجعية باستخدام تقنية MVL من Kuaishou، ما يتيح تحكما دقيقا في أسلوب الحركة وسلوك الكاميرا وديناميكيات المشهد لمخرجات متسقة وموجهة.
- استدلال مشهد مدعوم بـ MVL: يستدل نموذج Kling Video O3 Standard على تكوين المشهد والعلاقات المكانية وأنماط الحركة من الفيديوهات المرجعية في مسار موحد لإخراج متماسك ومتسق الأسلوب.
- تحكم مرن في المدة: أنشئ فيديوهات موجهة بالمرجع من 3 إلى 15 ثانية بإعدادات مدة دقيقة، مع تحكم كامل في طول المقطع لمتطلبات محتوى متنوعة.
- تكامل اختياري للمؤثرات الصوتية: أضف مؤثرات صوتية متزامنة إلى الفيديوهات المولدة للحصول على مخرجات غامرة مباشرة عبر API، من دون عمل صوتي في مرحلة ما بعد الإنتاج.
- تسعير API اقتصادي: يستخدم الفوترة لكل ثانية مع كفاءة تكلفة قوية لسير عمل الإنتاج الموجه بالمرجع.
- دعم مرن لنسب العرض إلى الارتفاع: تدعم API تنسيقات 16:9 الأفقي و9:16 العمودي و1:1 المربع، والمحسنة لمحتوى الشبكات الاجتماعية وحملات التسويق الرقمي.
- نقل حركة واع بالسياق: انقل أنماط الحركة وحركات الكاميرا وديناميكيات المشهد من الفيديوهات المرجعية مع توليد محتوى بصري جديد عبر بنية MVL.
كيفية استخدام Kling Video O3 Standard Reference-to-Video API لتوليد الفيديو على Flaq AI
- الإدخال: فيديوهات مرجعية مع مطالبات بلغة طبيعية (تصف محتوى المشهد المطلوب، والتعديلات، واتجاه التوليد)
- الإخراج: فيديوهات موجهة بالمرجع (بتنسيق MP4) يتم تسليمها عبر روابط CDN آمنة من خلال تكامل Kling Video O3 Standard Reference-to-Video API
- المدة: من 3 إلى 15 ثانية، قابلة للضبط لكل طلب
- نسب العرض إلى الارتفاع: 3 تنسيقات مدعومة - 16:9 (أفقي)، 9:16 (عمودي/بورتريه)، و1:1 (مربع)
- الصوت: تكامل اختياري للمؤثرات الصوتية
- القدرات: توليد فيديو موجه بالمرجع ومدعوم بـ MVL، ونقل أسلوب الحركة، ونسخ حركات الكاميرا السينمائية، وتكامل صوتي اختياري عبر Kling Video O3 Standard API.
أفضل حالات استخدام تكامل Kling Video O3 Standard Reference-to-Video API
- إنتاج فيديو علامة متسق: أنشئ محتوى فيديو جديدا يحافظ على أسلوب الحركة وسلوك الكاميرا والديناميكيات البصرية من فيديوهات العلامة المرجعية عبر تكامل API اقتصادي.
- سلاسل محتوى اجتماعي: أنتج سلاسل فيديو محسنة للمنصات بأنماط حركة متسقة وصوت اختياري لـ Instagram Reels وTikTok وYouTube Shorts على نطاق واسع.
- تحكم في التوجيه الإبداعي: وجّه توليد الفيديو بفيديوهات مرجعية لتحقيق أساليب تصوير سينمائي وأنماط حركة وديناميكيات مشهد محددة بتحكم إبداعي دقيق.
- توليد سريع للتنويعات: أنشئ بسرعة عدة تنويعات فيديو موجهة بفيديو مرجعي واحد، ما يتيح سير عمل فعالا لاختبارات A/B وتنويع المحتوى.
- مسارات محتوى مؤتمتة: شغّل سير عمل توليد فيديو مؤتمت موجه بالمرجع مع تحكم مرن في المدة ومؤثرات صوتية اختيارية لأنظمة إنتاج عالية الإنتاجية.
ملاحظة يرجى التأكد من أن مطالباتك تلتزم بإرشادات سلامة المحتوى لدى Kuaishou. إذا حدث خطأ، راجع المطالبة بحثا عن محتوى مقيد، ثم عدّلها وحاول مرة أخرى.
Kling Video O3 Standard Reference-to-Video مقابل المنافسين: تحليل مقارن
-
Kling Video O3 Standard مقابل Kling Video O3 Pro Reference-to-Video يقدم Kling Video O3 Pro دقة حركة محسنة وجودة عرض ممتازة بفئة سعر أعلى. يوفر Kling Video O3 Standard توليدا قويا موجها بالمرجع ومدعوما بـ MVL مع كفاءة تكلفة أفضل، ما يجعله مناسبا لسير العمل عالي الحجم.
-
Kling Video O3 Standard مقابل Kling Video O3 Standard Image-to-Video يحرّك Kling Video O3 Standard Image-to-Video الصور الثابتة إلى مقاطع فيديو. يستخدم Kling Video O3 Standard Reference-to-Video مقاطع فيديو موجودة كأدلة للحركة والأسلوب، وهو مثالي للتطبيقات التي تتطلب تحكما دقيقا في أنماط الحركة وسلوك الكاميرا من لقطات مرجعية.
-
Kling Video O3 Standard مقابل Runway Gen-3 Reference Generation يقدم Runway Gen-3 تحكمات إبداعية قوية ومرونة فنية. تتميز Kling Video O3 Standard Reference-to-Video API بتحكم مرن في مدة 3-15 ثانية، ومؤثرات صوتية مدمجة اختيارية، واستدلال حركة مدعوم بـ MVL، ما يجعلها مناسبة للمطورين الحساسين للتكلفة.
-
Kling Video O3 Standard مقابل Pika Reference-to-Video يتفوق Pika في التحريك الأسلوبي والواجهة سهلة الاستخدام. يوفر Kling Video O3 Standard وصولا برمجيا عبر API، ومدة ممتدة حتى 15 ثانية، ومؤثرات صوتية اختيارية، وكفاءة تكلفة قوية، وهو مثالي للمطورين الذين يبنون مسارات فيديو موجهة بالمرجع وقابلة للتوسع.
-
Kling Video O3 Standard مقابل Vidu Q3 (Vidu) يتفوق Vidu Q3 في سرد Smart Cuts متعدد اللقطات وتحكمات الصوت المرنة. تتميز Kling Video O3 Standard Reference-to-Video API بالتوليد الموجه بفيديو مرجعي، ونقل الحركة المدعوم بـ MVL، والفوترة المستقرة لكل ثانية، ما يجعلها خيارا قويا للتطبيقات التي تتطلب تحكما دقيقا في أسلوب الحركة.
استخدم نموذج Kling O3 Std Reference to Video مباشرةً في أدوات ذكاء اصطناعي قوية
استكشف عدة أدوات إنشاء AI لسير عمل سريع للصور والفيديو داخل متصفحك، ثم وسّع الأفكار الناجحة باستخدام واجهات API لنماذج Flaq AI الجاهزة للإنتاج. يوفر Flaq AI طبقة API موحدة لكل النماذج، مما يسهل استخدام سير العمل وتوسيعه.
من صورة إلى صورة
أنشئ صور AI من الصور والمطالبات النصية
من النص إلى فيديو
أنشئ فيديوهات AI من مطالبات نصية
من صورة إلى فيديو
حوّل الصور إلى فيديوهات AI متحركة
منشئ وسائط الذكاء الاصطناعي
أنشئ صورًا وفيديوهات بالذكاء الاصطناعي في مساحة عمل موحدة
تحويل المرجع إلى فيديو
أنشئ فيديوهات متناسقة من الوسائط المرجعية