Texte vers image
Créer des images IA à partir de prompts textuels
Kuaishou/kling-video-o3-std-reference-to-video
kling-video-o3-std-reference-to-video
Génération vidéo de référence par Kling O3 Std API avec forte cohérence. Performance stable et prix abordable. Testez les sorties du modèle, comparez la qualité visuelle et développez les meilleures idées via des workflows API image, vidéo ou multimodaux stables.
Reference to Video
Modèles Kling Video O3 Std associés
Exemples d'API
Exemple d'envoi
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;
Exemple de polling
// 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));
}
Exemple d'envoi
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']
Exemple de polling
# 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)
Exemple d'envoi
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
}'
Exemple de polling
# 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"
Essayez le Générateur Vidéo IA dès maintenant
Tarifs de Kling O3 Std Reference to Video
| Paramètres | Prix | Prix d’origine | Remise |
|---|
Modèles associés
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
API rapide et abordable Kling Video O3 Standard Reference-to-Video (génération vidéo de référence propulsée par MVL de Kuaishou)
L'API Kling Video O3 Standard Reference-to-Video de Kuaishou fournit une génération vidéo IA économique et prête pour la production aux développeurs et aux équipes créatives. Cette intégration d'API reference-to-video propulsée par MVL vous permet de générer des clips vidéo professionnels guidés par des vidéos de référence sur des durées de 3 à 15 secondes avec des effets audio optionnels. Fondé sur l'architecture Multimodal Visual Language (MVL) de Kuaishou, le modèle Kling Video O3 Standard utilise des entrées vidéo de référence pour guider le style de mouvement, le comportement de caméra et l'évolution de scène pour des workflows de production évolutifs sur Flaq AI.
Fonctionnalités clés de l'API Kling Video O3 Standard Reference-to-Video
- Génération guidée par vidéo de référence : Générez de nouveaux clips vidéo guidés par des entrées vidéo de référence grâce à la technologie MVL de Kuaishou, permettant un contrôle précis du style de mouvement, du comportement de caméra et des dynamiques de scène pour une sortie cohérente et dirigée.
- Raisonnement de scène propulsé par MVL : Le modèle Kling Video O3 Standard raisonne sur la composition de scène, les relations spatiales et les motifs de mouvement issus des vidéos de référence en une passe unifiée pour une sortie cohérente et homogène en style.
- Contrôle flexible de la durée : Générez des vidéos guidées par référence de 3 à 15 secondes avec des réglages de durée précis, pour un contrôle complet de la longueur des clips selon divers besoins de contenu.
- Intégration optionnelle d'effets audio : Ajoutez des effets sonores synchronisés aux vidéos générées pour une sortie immersive directement via l'API, sans travail audio de postproduction.
- Tarification API économique : Utilise une facturation à la seconde avec une forte efficacité des coûts pour les workflows de production guidés par référence.
- Prise en charge flexible des formats : L'API prend en charge les formats 16:9 paysage, 9:16 vertical et 1:1 carré, optimisés pour le contenu social media et les campagnes de marketing digital.
- Transfert de mouvement sensible au contexte : Transférez des motifs de mouvement, mouvements de caméra et dynamiques de scène depuis des vidéos de référence tout en générant un nouveau contenu visuel grâce à l'architecture MVL.
Comment utiliser l'API Kling Video O3 Standard Reference-to-Video pour la génération vidéo sur Flaq AI
- Entrée : Vidéo(s) de référence plus prompts en langage naturel (décrivant le contenu de scène souhaité, les modifications et la direction de génération)
- Sortie : Vidéos guidées par référence (format MP4) livrées via des URLs CDN sécurisées grâce à l'intégration de l'API Kling Video O3 Standard Reference-to-Video
- Durée : De 3 à 15 secondes, configurable par requête
- Formats : 3 formats pris en charge - 16:9 (paysage), 9:16 (vertical/portrait) et 1:1 (carré)
- Audio : Intégration optionnelle d'effets audio
- Capacités : Génération vidéo guidée par référence et propulsée par MVL, transfert de style de mouvement, réplication de mouvement de caméra cinématographique et intégration audio optionnelle via l'API Kling Video O3 Standard.
Meilleurs cas d'utilisation pour l'intégration de l'API Kling Video O3 Standard Reference-to-Video
- Production vidéo de marque cohérente : Générez un nouveau contenu vidéo qui maintient un style de mouvement, un comportement de caméra et des dynamiques visuelles cohérents depuis des vidéos de référence de marque grâce à une intégration API économique.
- Séries de contenu social media : Produisez à grande échelle des séries vidéo optimisées pour les plateformes avec des motifs de mouvement cohérents et un audio optionnel pour Instagram Reels, TikTok et YouTube Shorts.
- Contrôle de direction créative : Guidez la génération vidéo avec des vidéos de référence pour obtenir des styles cinématographiques, motifs de mouvement et dynamiques de scène spécifiques avec un contrôle créatif précis.
- Génération rapide de variantes : Générez rapidement plusieurs variantes vidéo guidées par une seule vidéo de référence, permettant des tests A/B efficaces et des workflows de diversification de contenu.
- Pipelines de contenu automatisés : Alimentez des workflows automatisés de génération vidéo guidée par référence avec des contrôles flexibles de durée et des effets audio optionnels pour les systèmes de production à haut débit.
Note Assurez-vous que vos prompts respectent les consignes de sécurité de contenu de Kuaishou. Si une erreur se produit, vérifiez que votre prompt ne contient pas de contenu restreint, ajustez-le, puis réessayez.
Kling Video O3 Standard Reference-to-Video face aux concurrents : analyse comparative
-
Kling Video O3 Standard vs. Kling Video O3 Pro Reference-to-Video Kling Video O3 Pro fournit une fidélité de mouvement améliorée et une qualité de rendu premium à un niveau de prix plus élevé. Kling Video O3 Standard offre une solide génération guidée par référence propulsée par MVL avec une meilleure efficacité des coûts, ce qui le rend bien adapté aux workflows à haut volume.
-
Kling Video O3 Standard vs. Kling Video O3 Standard Image-to-Video Kling Video O3 Standard Image-to-Video anime des images statiques en clips vidéo. Kling Video O3 Standard Reference-to-Video utilise des clips vidéo existants comme guides de mouvement et de style, idéal pour les applications nécessitant un contrôle précis des motifs de mouvement et du comportement de caméra à partir de séquences de référence.
-
Kling Video O3 Standard vs. Runway Gen-3 Reference Generation Runway Gen-3 offre des contrôles créatifs solides et une flexibilité artistique. L'API Kling Video O3 Standard Reference-to-Video se différencie par le contrôle flexible de durée de 3 à 15 secondes, les effets audio intégrés optionnels et le raisonnement de mouvement propulsé par MVL, ce qui la rend accessible aux développeurs attentifs au budget.
-
Kling Video O3 Standard vs. Pika Reference-to-Video Pika excelle dans les animations stylisées et l'interface conviviale. Kling Video O3 Standard fournit un accès API programmatique, une durée étendue jusqu'à 15 secondes, des effets audio optionnels et une forte efficacité des coûts, idéal pour les développeurs qui créent des pipelines vidéo évolutifs guidés par référence.
-
Kling Video O3 Standard vs. Vidu Q3 (Vidu) Vidu Q3 excelle dans le storytelling multi-plan Smart Cuts et les contrôles sonores flexibles. L'API Kling Video O3 Standard Reference-to-Video se différencie par la génération guidée par vidéo de référence, le transfert de mouvement propulsé par MVL et une facturation stable à la seconde, ce qui en fait un choix solide pour les applications nécessitant un contrôle précis du style de mouvement.
Utilisez directement le modèle Kling O3 Std Reference to Video dans de puissants outils d’IA
Explorez plusieurs outils de création IA pour des workflows rapides d'image et de vidéo dans votre navigateur, puis faites évoluer les idées réussies avec les API de modèles prêtes pour la production de Flaq AI. Flaq AI fournit une couche d'API unifiée pour tous les modèles, afin de faciliter l'utilisation et la mise à l'échelle de vos workflows.
Image vers image
Créer des images IA à partir d'images et de prompts textuels
Texte vers vidéo
Créer des vidéos IA à partir de prompts textuels
Image vers vidéo
Animer des images en vidéos IA
Créateur de médias IA
Créez des images et des vidéos IA dans un espace de travail unifié
Référence en vidéo
Créez des vidéos cohérentes à partir de médias de référence