テキストから画像
テキストプロンプトからAI画像を作成
Kuaishou/kling-v4.0-reference-to-video
kling-v4.0-reference-to-video
クリエイターと開発者向けのFlaq AI統合ワークフローで、KuaishouのKling 4.0 APIを使って動画を作成。画像、動画、音声を任意で参照素材に使用できます。
Reference to Video
関連するKling 4.0モデル
API 例
送信例
// Step 1: Submit generation request
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-v4.0-reference-to-video',
prompt: 'Animate the character from the reference image walking through a sunlit garden',
images: ['https://example.com/character-reference.jpg'],
resolution: '720p',
duration: 8,
aspect_ratio: '16:9'
})
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
ポーリング例
// 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));
}
送信例
# Step 1: Submit generation request
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-v4.0-reference-to-video',
'prompt': 'Animate the character from the reference image walking through a sunlit garden',
'images': ['https://example.com/character-reference.jpg'],
'resolution': '720p',
'duration': 8,
'aspect_ratio': '16:9'
}
)
result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']
ポーリング例
# 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)
送信例
# Step 1: Submit generation request
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-v4.0-reference-to-video",
"prompt": "Animate the character from the reference image walking through a sunlit garden",
"images": ["https://example.com/character-reference.jpg"],
"resolution": "720p",
"duration": 8,
"aspect_ratio": "16:9"
}'
ポーリング例
# 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"
今すぐAI動画生成を試す
Kling 4.0 Reference to Videoの料金
| パラメータ | 料金 | 元の料金 | 割引 |
|---|
関連モデル
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-v4.0-text-to-videotext-to-videokling-v4.0-image-to-videoimage-to-videokling-v4.0-reference-to-videoreference-to-videokling-v4.0-video-editvideo-editkling-v4.0-video-extendvideo-editREADME
Kling 4.0 Reference-to-Video API（Kuaishou マルチモーダル AI 動画生成）
Kuaishou Kling 4.0 Reference-to-Video API は、Flaq AI の開発者や制作チームにマルチモーダル動画生成を提供します。 文章による指示と、任意の画像・動画・音声リファレンスを組み合わせ、既存の制作素材からコンテンツを作成できます。 柔軟なメディア入力、出力設定、参照動画の音声制御により、ブランドキャンペーン、商品動画、 制作ワークフローの自動化を、1 つの Kling API 連携で実現します。
Kling 4.0 Reference-to-Video API の主な機能
-
マルチモーダルなリファレンス入力： 複数の画像、動画クリップ、音声リファレンスと、目指す結果を説明する文章を 組み合わせて生成を導きます。
-
独立したメディア選択： 画像のみ、動画のみ、音声のみのリファレンスを使用したり、複数のメディアを組み合わせたり、 リファレンスなしでプロンプトだけを送信したりできます。
-
参照動画の音声制御： 生成リクエストで、参照動画の元の音声を保持するかどうかを 選択できます。
-
プロンプトによる制作指示： 文章による制作指示と参照素材を組み合わせ、新しい動画のシーン、被写体、 動作、映像スタイルを指定します。
-
選択可能な出力解像度： プレビュー、キャンペーン素材、公開ワークフローの要件に応じて、720p または 1080p の 出力を選択できます。
-
柔軟な長さとアスペクト比： 生成クリップの長さを調整し、さまざまな制作要件や掲載先に合わせて、 対応する複数の形式から選択できます。
-
柔軟な API 連携： 1 つの連携で多様な制作素材の組み合わせに対応し、キャンペーンツール、 コンテンツプラットフォーム、動画制作の自動化を支援します。
Flaq AI で Kling 4.0 Reference-to-Video API を使ってマルチモーダル動画を生成する方法
-
入力： 必須のテキストプロンプトと、任意の画像・動画・音声 URL のコレクション。各メディアは単独でも使用でき、 省略することもできます。
-
出力： プロンプト、指定した参照メディア、選択した出力設定に基づいて生成された動画。
-
リファレンスの長さ： 参照動画の合計時間は、出力の長さとは独立して 30 秒以内である必要があります。 各参照音声クリップの長さは 5～30 秒である必要があります。
-
音声制御： 参照動画の音声を結果に残す場合は、元の音声の保持を明示的に有効にします。
-
解像度とアスペクト比： リクエストごとに対応する解像度を指定し、利用可能なアスペクト比から適切な出力形式を 選択します。
-
長さ： 生成動画の長さを 3～30 秒で明示的に指定します。この時間は、参照動画の 合計時間の上限には含まれません。
-
料金： 参照動画を入力する場合、選択した解像度での入力動画と出力動画の長さを基に課金されます。 その動画入力リクエストでは、参照画像、音声、元の音声を保持するオプションに個別の追加料金はかかりません。 参照動画がない場合は、画像や音声の入力の有無にかかわらず、Kling 4.0 Text-to-Video の料金体系が適用されます。
-
対応機能： マルチモーダルな参照による生成制御、独立したメディア入力、プロンプトによる制作指示、 参照動画の音声保持、柔軟な出力設定。
Kling 4.0 Reference-to-Video API 連携に適した用途
-
リファレンスを活用したブランドコンテンツ： キャンペーン画像、映像、音声に文章の指示を組み合わせ、 広告やソーシャルメディア向けのプロモーション動画やブランドコンテンツを作成します。
-
EC 商品動画： 商品画像や実演クリップをリファレンスとして使用し、商品のストーリー、 プロモーション映像、ライフスタイル動画を制作します。
-
音声を活用した動画制作： 音声リファレンスに、目指す映像の説明を組み合わせ、音楽関連コンテンツ、 キャンペーン動画、創造的なストーリーテリングに活用します。
-
制作とバリエーション展開： 制作指示と参照素材から、キャンペーンの方向性、商品のストーリー、 掲載先に合わせた動画のバリエーションを作成します。
-
柔軟な制作パイプライン： リファレンスを使用しないリクエストも含め、異なる素材の組み合わせを使うプロジェクトに、 1 つの連携で対応します。
注意 プロンプトと参照メディアが Kuaishou および Flaq AI のコンテンツ安全要件に準拠していることを確認し、使用権限のあるメディアをご利用ください。入力に関する課金ルールは、参照メディアのアップロード制限に代わるものではありません。
Kling 4.0 Reference-to-Video と他モデルの比較分析
-
Kling 4.0 と Veo 3.1 Reference Images
Veo 3.1 は、画像リファレンスを使った動画生成に対応しています。Kling 4.0 Reference-to-Video は、任意の画像・動画・音声コレクションを受け付け、音声リファレンスだけを使用する リクエストにも対応します。 -
Kling 4.0 と Runway Gen-4.5
Runway Gen-4.5 は、テキストと画像に基づく生成に対応しています。 Kling 4.0 Reference-to-Video は任意のメディアコレクションを受け付け、画像、動画、 音声リファレンスを含む制作指示を扱うチームに対応します。 -
Kling 4.0 Reference-to-Video と Kling 4.0 Image-to-Video
Image-to-Video は開始画像が必須で、終了フレームや中間フレームも使用できます。Reference-to-Video は、 シーケンスを定義する開始画像を必要とせず、任意のメディアリファレンスを受け付けます。 -
Kling 4.0 Reference-to-Video と Kling 4.0 Video Edit
Video Edit は編集対象の映像が必須です。Reference-to-Video は利用可能な参照素材に基づいて動画を作成し、 各リファレンスの種類は任意で、出力の長さは個別に設定します。 -
Kling 4.0 Reference-to-Video と Kling 4.0 Text-to-Video
Text-to-Video はプロンプトのみのワークフローです。Reference-to-Video は任意のメディアによる生成制御を追加します。 参照動画がない場合は、画像や音声を指定していても、Text-to-Video と同じ料金体系が適用されます。
強力なAIツールでKling 4.0 Reference to Videoモデルを直接利用
ブラウザで画像と動画のクイックワークフロー向けAI制作ツールを複数試し、成功したアイデアをFlaq AIの本番対応モデルAPIで拡張できます。Flaq AIはすべてのモデルに統合APIレイヤーを提供し、ワークフローを簡単に利用・拡張できます。
