ข้อความเป็นรูปภาพ
สร้างรูปภาพ AI จากพรอมต์ข้อความ
Kuaishou/kling-v4.0-reference-to-video
kling-v4.0-reference-to-video
สร้างวิดีโอด้วย Kling 4.0 API ของ Kuaishou โดยเลือกใช้ภาพ วิดีโอ และเสียงอ้างอิงได้ ผ่านเวิร์กโฟลว์รวมของ Flaq AI สำหรับครีเอเตอร์และนักพัฒนา
Reference to Video
โมเดล Kling 4.0 ที่เกี่ยวข้อง
ตัวอย่าง API
ตัวอย่างการส่งคำขอ
// 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;
ตัวอย่างการดึงสถานะ
// 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));
}
ตัวอย่างการส่งคำขอ
# 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']
ตัวอย่างการดึงสถานะ
# 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)
ตัวอย่างการส่งคำขอ
# 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"
}'
ตัวอย่างการดึงสถานะ
# 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"
ลองใช้ AI Video Generator ได้เลยตอนนี้
ราคา Kling 4.0 Reference to Video
| พารามิเตอร์ | ราคา | ราคาเดิม | ส่วนลด |
|---|
โมเดลที่เกี่ยวข้อง
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 (การสร้างวิดีโอ AI แบบหลายสื่อจาก Kuaishou)
Kuaishou Kling 4.0 Reference-to-Video API มอบความสามารถในการสร้างวิดีโอแบบหลายสื่อให้แก่นักพัฒนาและทีมสร้างสรรค์บน Flaq AI ผสานคำสั่งที่เขียนเป็นข้อความเข้ากับภาพ วิดีโอ และเสียงอ้างอิงที่เลือกใส่ได้ เพื่อสร้างเนื้อหาจากสื่อสร้างสรรค์ ที่มีอยู่แล้ว อินพุตสื่อที่ยืดหยุ่น การตั้งค่าผลลัพธ์ และการควบคุมเสียงจากวิดีโออ้างอิง ช่วยรองรับแคมเปญแบรนด์ วิดีโอสินค้า และขั้นตอนการผลิตงานสร้างสรรค์อัตโนมัติผ่านการเชื่อมต่อ Kling API เพียงครั้งเดียว
คุณสมบัติหลักของ Kling 4.0 Reference-to-Video API
-
อินพุตอ้างอิงแบบหลายสื่อ: ใช้ภาพหลายภาพ คลิปวิดีโอ และเสียงอ้างอิงร่วมกับคำอธิบายผลลัพธ์ที่ต้องการ เพื่อกำหนดแนวทางการสร้างวิดีโอ
-
เลือกสื่อแต่ละประเภทได้อย่างอิสระ: ใช้เฉพาะภาพ วิดีโอ หรือเสียงอ้างอิง ผสมสื่อหลายประเภท หรือส่ง พรอมต์โดยไม่มีสื่ออ้างอิงก็ได้
-
ควบคุมเสียงจากวิดีโออ้างอิง: เลือกได้ว่าจะคงเสียงต้นฉบับจากวิดีโออ้างอิงไว้หรือไม่ โดยระบุใน คำขอสร้างวิดีโอ
-
กำหนดทิศทางงานด้วยพรอมต์: ผสานบรีฟที่เป็นข้อความกับสื่ออ้างอิงเพื่อกำหนดฉาก ตัวแบบ การกระทำ และสไตล์ภาพของวิดีโอใหม่
-
เลือกความละเอียดผลลัพธ์ได้: เลือกผลลัพธ์ 720p หรือ 1080p ตามความต้องการของงานพรีวิว สื่อแคมเปญ และ ขั้นตอนการเผยแพร่
-
ระยะเวลาและอัตราส่วนภาพที่ยืดหยุ่น: ปรับความยาวคลิปที่สร้างและเลือกรูปแบบที่รองรับได้หลายแบบ เพื่อให้เหมาะกับบรีฟและพื้นที่เผยแพร่ต่าง ๆ
-
การเชื่อมต่อ API ที่ยืดหยุ่น: รองรับการผสมสื่อสร้างสรรค์หลายรูปแบบผ่านการเชื่อมต่อเดียว สำหรับเครื่องมือแคมเปญ แพลตฟอร์มเนื้อหา และการผลิตวิดีโออัตโนมัติ
วิธีใช้ Kling 4.0 Reference-to-Video API เพื่อสร้างวิดีโอแบบหลายสื่อบน Flaq AI
-
อินพุต: ต้องมีพรอมต์ข้อความ และสามารถเพิ่มชุด URL ของภาพ วิดีโอ และเสียงได้ สื่อแต่ละประเภทใช้แยกกัน หรือละไว้ก็ได้
-
ผลลัพธ์: วิดีโอที่สร้างตามพรอมต์ สื่ออ้างอิงที่ให้ไว้ และการตั้งค่าผลลัพธ์ที่เลือก
-
ระยะเวลาสื่ออ้างอิง: ความยาวรวมของวิดีโออ้างอิงต้องไม่เกิน 30 วินาที โดยแยกจากความยาว ผลลัพธ์ คลิปเสียงอ้างอิงแต่ละคลิปต้องมีความยาว 5 ถึง 30 วินาที
-
การควบคุมเสียง: เปิดใช้การคงเสียงต้นฉบับอย่างชัดเจนเมื่อต้องการเก็บเสียงจากวิดีโออ้างอิงไว้ในผลลัพธ์
-
ความละเอียดและอัตราส่วนภาพ: เลือกความละเอียดที่รองรับสำหรับแต่ละคำขอ และเลือกรูปแบบผลลัพธ์ที่เหมาะสม จากอัตราส่วนภาพที่มีให้
-
ระยะเวลา: ระบุความยาววิดีโอที่จะสร้างอย่างชัดเจนตั้งแต่ 3 ถึง 30 วินาที โดยไม่นับรวมใน ระยะเวลาสูงสุดที่อนุญาตสำหรับวิดีโออ้างอิง
-
การคิดค่าบริการ: เมื่อมีวิดีโออ้างอิงเป็นอินพุต จะคิดค่าบริการตามความยาววิดีโออินพุตและผลลัพธ์ที่ความละเอียดที่เลือก ภาพอ้างอิง เสียง และตัวเลือกคงเสียงต้นฉบับไม่มีค่าใช้จ่ายแยกเพิ่มเติมในคำขอที่มีวิดีโออินพุตนั้น หากไม่มีวิดีโออ้างอิง จะใช้หลักเกณฑ์ค่าบริการของ Kling 4.0 Text-to-Video ไม่ว่าจะมีภาพหรือเสียงเป็นอินพุตหรือไม่
-
ความสามารถ: การใช้สื่ออ้างอิงหลายประเภทกำหนดการสร้าง การเลือกอินพุตสื่ออย่างอิสระ การกำหนดทิศทางงานด้วยพรอมต์ การคงเสียงจากวิดีโออ้างอิง และการตั้งค่าผลลัพธ์ที่ยืดหยุ่น
กรณีใช้งานที่เหมาะกับการเชื่อมต่อ Kling 4.0 Reference-to-Video API
-
เนื้อหาแบรนด์ที่ใช้สื่ออ้างอิง: ผสานภาพ ฟุตเทจ และเสียงของแคมเปญกับคำสั่งข้อความ เพื่อสร้าง วิดีโอโปรโมตและเนื้อหาแบรนด์สำหรับโฆษณาและโซเชียลมีเดีย
-
วิดีโอสินค้าสำหรับอีคอมเมิร์ซ: ใช้ภาพสินค้าและคลิปสาธิตเป็นสื่ออ้างอิงในการสร้างเรื่องราวสินค้า ลำดับภาพโปรโมต และเนื้อหาวิดีโอไลฟ์สไตล์
-
การสร้างวิดีโอโดยใช้เสียงเป็นแนวทาง: จับคู่เสียงอ้างอิงกับคำอธิบายภาพที่ต้องการ สำหรับเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับดนตรี วิดีโอแคมเปญ และการเล่าเรื่องอย่างสร้างสรรค์
-
การผลิตและปรับงานสร้างสรรค์: เปลี่ยนบรีฟข้อความและสื่ออ้างอิงเป็นวิดีโอหลายเวอร์ชันสำหรับ ทิศทางแคมเปญ เรื่องราวสินค้า และพื้นที่เผยแพร่ที่แตกต่างกัน
-
กระบวนการผลิตที่ยืดหยุ่น: รองรับโครงการที่มีชุดสื่อต่างกันผ่านการเชื่อมต่อเดียว รวมถึงคำขอที่ไม่มีสื่ออ้างอิง
หมายเหตุ โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าพรอมต์และสื่ออ้างอิงเป็นไปตามข้อกำหนดด้านความปลอดภัยของเนื้อหาของ Kuaishou และ Flaq AI และใช้สื่อที่คุณมีสิทธิ์ใช้งาน หลักเกณฑ์การคิดค่าบริการอินพุตไม่ใช้แทนข้อจำกัดการอัปโหลดสื่ออ้างอิง
วิเคราะห์เปรียบเทียบ Kling 4.0 Reference-to-Video กับโมเดลอื่น
-
Kling 4.0 เทียบกับ Veo 3.1 Reference Images
Veo 3.1 รองรับภาพอ้างอิงสำหรับสร้างวิดีโอ ส่วน Kling 4.0 Reference-to-Video รับชุดภาพ วิดีโอ และเสียงที่เลือกใส่ได้ รวมถึงคำขอที่ใช้เฉพาะ เสียงอ้างอิง -
Kling 4.0 เทียบกับ Runway Gen-4.5
Runway Gen-4.5 รองรับการสร้างจากข้อความและภาพ Kling 4.0 Reference-to-Video เปิดให้เลือกใส่ชุดสื่อสำหรับทีมที่บรีฟงานมีภาพ วิดีโอ หรือเสียงอ้างอิง -
Kling 4.0 Reference-to-Video เทียบกับ Kling 4.0 Image-to-Video
Image-to-Video ต้องมีภาพเริ่มต้นและใช้เฟรมสุดท้ายกับเฟรมกลางได้ ส่วน Reference-to-Video รับ สื่ออ้างอิงที่เลือกใส่ได้โดยไม่บังคับให้มีภาพเปิดเพื่อกำหนดลำดับภาพ -
Kling 4.0 Reference-to-Video เทียบกับ Kling 4.0 Video Edit
Video Edit ต้องมีฟุตเทจที่จะนำมาแก้ไข ส่วน Reference-to-Video สร้างวิดีโอตามสื่ออ้างอิงที่มี โดยสื่ออ้างอิงแต่ละประเภทเป็นตัวเลือก และกำหนดความยาวผลลัพธ์แยกต่างหาก -
Kling 4.0 Reference-to-Video เทียบกับ Kling 4.0 Text-to-Video
Text-to-Video เป็นขั้นตอนที่ใช้เฉพาะพรอมต์ ส่วน Reference-to-Video เพิ่มตัวเลือกสื่อเพื่อกำหนดแนวทาง เมื่อไม่มีวิดีโออ้างอิง จะใช้หลักเกณฑ์ค่าบริการเดียวกับ Text-to-Video แม้จะมีภาพหรือเสียงก็ตาม
ใช้โมเดล Kling 4.0 Reference to Video ได้โดยตรงในเครื่องมือ AI อันทรงพลัง
สำรวจเครื่องมือสร้างสรรค์ AI หลายรายการสำหรับเวิร์กโฟลว์รูปภาพและวิดีโอที่รวดเร็วในเบราว์เซอร์ จากนั้นขยายไอเดียที่สำเร็จไปยัง model APIs ของ Flaq AI ที่พร้อมสำหรับการผลิต Flaq AI ให้ชั้น API แบบรวมศูนย์สำหรับทุกโมเดล ทำให้ใช้งานและขยายเวิร์กโฟลว์ได้ง่าย
รูปภาพเป็นรูปภาพ
สร้างรูปภาพ AI จากรูปภาพและพรอมต์ข้อความ
ข้อความเป็นวิดีโอ
สร้างวิดีโอ AI จากพรอมต์ข้อความ
รูปภาพเป็นวิดีโอ
ทำให้รูปภาพเคลื่อนไหวเป็นวิดีโอ AI
เครื่องมือสร้างสื่อ AI
สร้างรูปภาพและวิดีโอ AI ในพื้นที่ทำงานเดียวที่ครบวงจร
ข้อมูลอ้างอิงเป็นวิดีโอ
สร้างวิดีโอที่สม่ำเสมอจากสื่ออ้างอิง
แคนวาส AI
สร้างเวิร์กโฟลว์ภาพและวิดีโอ AI แบบภาพบนแคนวาสไร้ขอบเขต