Kuaishou/kling-video-o3-std-reference-to-video

kling-video-o3-std-reference-to-video

Geração de vídeo de referência pela Kling O3 Std API com forte consistência. Desempenho estável e preços acessíveis para fluxos de trabalho de vídeo que preservam a identidade.

Reference to Video

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Documentação

Exemplos de API

JavaScriptPythoncURL

Exemplo de envio

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;

Exemplo 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));
}

Exemplo de envio

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']

Exemplo 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)

Exemplo de envio

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
  }'

Exemplo 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"

Experimente agora o Gerador de Vídeos por IA

Preços de Kling O3 Std Reference to Video

Parâmetros	Preço	Preço original	Desconto

Áudio: offVídeo de referência: off	$0.0840 por segundo	-	Padrão
Áudio: offVídeo de referência: on	$0.1260 por segundo	-	Padrão
Áudio: onVídeo de referência: off	$0.1120 por segundo	-	Padrão
Áudio: onVídeo de referência: on	$0.1260 por segundo	-	Padrão

README

API Kling Video O3 Standard de Referência para Vídeo Rápida e Acessível (Geração de Vídeo de Referência Baseada em MVL da Kuaishou)

A API Kling Video O3 Standard Reference-to-Video da Kuaishou oferece geração de vídeo com IA econômica e em nível de produção para desenvolvedores e equipes criativas. Essa integração de API de referência para vídeo baseada em MVL permite gerar clipes de vídeo profissionais guiados por vídeos de referência, em durações de 3 a 15 segundos com efeitos de áudio opcionais. Construído sobre a arquitetura Multimodal Visual Language (MVL) da Kuaishou, o modelo Kling Video O3 Standard usa entradas de vídeo de referência para orientar estilo de movimento, comportamento da câmera e evolução da cena para fluxos de produção escaláveis na Flaq AI.

Principais Recursos da API Kling Video O3 Standard Reference-to-Video

Geração Guiada por Vídeo de Referência: Gere novos clipes de vídeo guiados por entradas de vídeo de referência usando a tecnologia MVL da Kuaishou, permitindo controle preciso sobre estilo de movimento, comportamento de câmera e dinâmica de cena para saída consistente e dirigida.
Raciocínio de Cena Impulsionado por MVL: O modelo Kling Video O3 Standard raciocina sobre composição de cena, relações espaciais e padrões de movimento de vídeos de referência em uma passagem unificada para saída coerente e consistente com o estilo.
Controle Flexível de Duração: Gere vídeos guiados por referência de 3 a 15 segundos com configurações precisas de duração, oferecendo controle total sobre o comprimento do clipe para diversos requisitos de conteúdo.
Integração Opcional de Efeitos de Áudio: Adicione efeitos sonoros sincronizados aos vídeos gerados para uma saída imersiva diretamente pela API, sem necessidade de trabalho de áudio na pós-produção.
Preço Econômico da API: Gere vídeos guiados por referência com preço competitivo por segundo (tiered per-second pricing), maximizando o ROI para fluxos de produção.
Suporte Flexível a Proporções: A API suporta formatos 16:9 landscape, 9:16 vertical e 1:1 square, otimizados para conteúdo de redes sociais e campanhas de marketing digital.
Transferência de Movimento Sensível ao Contexto: Transfira padrões de movimento, movimentos de câmera e dinâmica de cena de vídeos de referência enquanto gera novo conteúdo visual por meio da arquitetura MVL.

Como Usar a API Kling Video O3 Standard Reference-to-Video para Geração de Vídeo na Flaq AI

Entrada: Vídeo(s) de referência mais prompts em linguagem natural (descrevendo o conteúdo da cena desejada, modificações e direção de geração)
Saída: Vídeos guiados por referência (formato MP4) entregues via URLs seguras de CDN por meio da integração com a API Kling Video O3 Standard Reference-to-Video
Duração: 3 a 15 segundos, configurável por solicitação
Proporções: 3 formatos suportados - 16:9 (landscape), 9:16 (vertical/portrait) e 1:1 (square)
Precos: Cobranca por segundo em camadas, com foco em estabilidade e custo-beneficio.
Capacidades: Geração de vídeo guiada por referência baseada em MVL, transferência de estilo de movimento, replicação cinematográfica de movimentos de câmera e integração opcional de áudio por meio da Kling Video O3 Standard API.

Melhores Casos de Uso para a Integração com a API Kling Video O3 Standard Reference-to-Video

Produção Consistente de Vídeos de Marca: Gere novo conteúdo de vídeo que mantenha estilo de movimento, comportamento de câmera e dinâmica visual consistentes a partir de vídeos de referência da marca por meio da integração econômica com a API.
Séries de Conteúdo para Redes Sociais: Produza séries de vídeos otimizadas para plataforma com padrões de movimento consistentes e áudio opcional para Instagram Reels, TikTok e YouTube Shorts em escala.
Controle de Direção Criativa: Oriente a geração de vídeo com vídeos de referência para alcançar estilos cinematográficos específicos, padrões de movimento e dinâmicas de cena para controle criativo preciso.
Geração Rápida de Variações: Gere rapidamente várias variações de vídeo guiadas por um único vídeo de referência, permitindo testes A/B eficientes e fluxos de diversificação de conteúdo.
Pipelines Automatizados de Conteúdo: Impulsione fluxos automatizados de geração de vídeo guiada por referência com preços previsíveis por segundo e controles flexíveis de duração para sistemas de produção de alto rendimento.

Nota Certifique-se de que seus prompts estejam em conformidade com as diretrizes de segurança de conteúdo da Kuaishou. Se ocorrer um erro, revise seu prompt em busca de conteúdo restrito, ajuste-o e tente novamente.

Kling Video O3 Standard Reference-to-Video vs Concorrentes: Análise Comparativa

Kling Video O3 Standard vs. Kling Video O3 Pro Reference-to-Video
O Kling Video O3 Pro entrega fidelidade de movimento aprimorada e qualidade premium de renderização com preços mais altos. O Kling Video O3 Standard oferece geração sólida baseada em MVL com referência a um preço mais baixo, sendo a escolha preferida para fluxos de alto volume em que a eficiência de custo é prioridade.
Kling Video O3 Standard vs. Kling Video O3 Standard Image-to-Video
O Kling Video O3 Standard Image-to-Video anima imagens estáticas em clipes de vídeo. O Kling Video O3 Standard Reference-to-Video usa clipes de vídeo existentes como guias de movimento e estilo, ideal para aplicações que exigem controle preciso sobre padrões de movimento e comportamento de câmera a partir de material de referência.
Kling Video O3 Standard vs. Runway Gen-3 Reference Generation
O Runway Gen-3 oferece fortes controles criativos e flexibilidade artística. A API Kling Video O3 Standard Reference-to-Video se diferencia por preços acessíveis por segundo, controle flexível de duração de 3 a 15 segundos, efeitos de áudio integrados opcionais e raciocínio de movimento impulsionado por MVL, sendo acessível para desenvolvedores com foco em orçamento.
Kling Video O3 Standard vs. Pika Reference-to-Video
O Pika se destaca em animações estilizadas e interface amigável. O Kling Video O3 Standard oferece acesso programático via API, duração estendida de até 15 segundos, efeitos de áudio opcionais e preços econômicos por segundo, ideal para desenvolvedores que constroem pipelines escaláveis de vídeo guiado por referência.
Kling Video O3 Standard vs. Vidu Q3 (Vidu)
O Vidu Q3 se destaca na geração nativa de áudio e vídeo com narrativa multiscene Smart Cuts. A API Kling Video O3 Standard Reference-to-Video se diferencia por geração guiada por vídeo de referência, transferência de movimento impulsionada por MVL e preços flexíveis por segundo, sendo a escolha preferida para aplicações que exigem controle preciso de estilo de movimento.

Use o modelo Kling O3 Std Reference to Video diretamente em ferramentas poderosas de IA

Explore várias ferramentas de criação com IA para fluxos rápidos de imagem e vídeo no navegador, depois escale ideias bem-sucedidas com as APIs de modelos prontas para produção da Flaq AI. A Flaq AI fornece uma camada de API unificada para todos os modelos, facilitando o uso e a escala dos seus fluxos.

Texto para Imagem

Crie imagens de IA a partir de prompts de texto

Imagem para Imagem

Crie imagens de IA a partir de imagens e prompts de texto

Texto para Vídeo

Crie vídeos de IA a partir de prompts de texto

Imagem para Vídeo

Anime imagens em vídeos de IA

Criador de mídia com IA

Crie imagens e vídeos com IA em um espaço de trabalho unificado

Referência para vídeo

Crie vídeos consistentes usando mídias de referência

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