ข้อความเป็นรูปภาพ
สร้างรูปภาพ AI จากพรอมต์ข้อความ
Kuaishou/kling-video-o3-std-reference-to-video
kling-video-o3-std-reference-to-video
การสร้างวิดีโออ้างอิงจาก Kling O3 Std API ที่มีความสอดคล้องสูง ประสิทธิภาพเสถียรและราคาเหมาะสม ทดสอบผลลัพธ์ของโมเดล เปรียบเทียบคุณภาพภาพ แล้วขยายไอเดียที่ดีผ่านเวิร์กโฟลว์ API ภาพ วิดีโอ หรือมัลติโมดัลที่เสถียร.
Reference to Video
โมเดล Kling Video O3 Std ที่เกี่ยวข้อง
ตัวอย่าง API
ตัวอย่างการส่งคำขอ
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;
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
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']
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
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
}'
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 O3 Std 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-4-0-text-to-videotext-to-videokling-4-0-image-to-videoimage-to-videoREADME
Fast & Affordable Kling Video O3 Standard Reference-to-Video API (การสร้างวิดีโอจาก reference ด้วย MVL ของ Kuaishou)
Kuaishou Kling Video O3 Standard Reference-to-Video API มอบการสร้างวิดีโอด้วย AI ระดับ production-grade ที่คุ้มค่าสำหรับนักพัฒนาและทีมครีเอทีฟ การผสาน reference-to-video API ที่ขับเคลื่อนด้วย MVL นี้ช่วยสร้างคลิปวิดีโอระดับมืออาชีพที่นำทางด้วย reference videos ในช่วงความยาว 3-15 วินาที พร้อมเอฟเฟกต์เสียงแบบเลือกใช้ได้ สร้างบนสถาปัตยกรรม Multimodal Visual Language (MVL) ของ Kuaishou โมเดล Kling Video O3 Standard ใช้ reference video inputs เพื่อกำกับสไตล์ motion พฤติกรรมกล้อง และพัฒนาการของฉากสำหรับ production workflows แบบ scalable บน Flaq AI
Key Features of Kling Video O3 Standard Reference-to-Video API
- การสร้างที่นำทางด้วย reference video: สร้างคลิปวิดีโอใหม่ที่นำทางด้วย reference video inputs โดยใช้เทคโนโลยี MVL ของ Kuaishou ช่วยควบคุมสไตล์ motion พฤติกรรมกล้อง และไดนามิกฉากได้แม่นยำ เพื่อเอาต์พุตที่สอดคล้องและกำกับทิศทางได้
- Scene Reasoning ด้วย MVL: โมเดล Kling Video O3 Standard reasoning เรื่ององค์ประกอบฉาก ความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ และแพตเทิร์น motion จาก reference videos ในขั้นตอนเดียว เพื่อเอาต์พุตที่สอดคล้องและคงสไตล์
- ควบคุมความยาวได้ยืดหยุ่น: สร้างวิดีโอแบบ reference-guided ความยาว 3 ถึง 15 วินาที พร้อมตั้งค่าระยะเวลาได้แม่นยำ เพื่อควบคุมความยาวคลิปตามความต้องการคอนเทนต์ที่หลากหลาย
- ผสานเอฟเฟกต์เสียงแบบเลือกใช้ได้: เพิ่มเอฟเฟกต์เสียงที่ซิงก์กับวิดีโอที่สร้างขึ้นเพื่อผลลัพธ์ที่สมจริงขึ้นโดยตรงผ่าน API โดยไม่ต้องทำงาน post-production ด้านเสียงเพิ่มเติม
- ราคา API คุ้มค่า: ใช้การคิดค่าบริการต่อวินาทีพร้อม cost-efficiency ที่แข็งแรงสำหรับ production workflows แบบ reference-guided
- รองรับอัตราส่วนภาพยืดหยุ่น: API รองรับรูปแบบ 16:9 landscape, 9:16 vertical และ 1:1 square เหมาะกับคอนเทนต์โซเชียลมีเดียและแคมเปญ digital marketing
- ถ่ายโอน motion ตามบริบท: ถ่ายโอนแพตเทิร์น motion การเคลื่อนกล้อง และไดนามิกฉากจาก reference videos พร้อมสร้างคอนเทนต์ภาพใหม่ผ่านสถาปัตยกรรม MVL
How to Use Kling Video O3 Standard Reference-to-Video API for Video Generation on Flaq AI
- Input: Reference video(s) พร้อม natural-language prompts (อธิบายคอนเทนต์ฉากที่ต้องการ การปรับแก้ และทิศทางการสร้าง)
- Output: วิดีโอแบบ reference-guided (รูปแบบ MP4) ส่งผ่าน CDN URLs ที่ปลอดภัยด้วยการผสาน Kling Video O3 Standard Reference-to-Video API
- Duration: 3 ถึง 15 วินาที กำหนดได้ต่อคำขอ
- Aspect Ratios: รองรับ 3 รูปแบบ - 16:9 (landscape), 9:16 (vertical/portrait) และ 1:1 (square)
- Audio: การผสานเอฟเฟกต์เสียงแบบเลือกใช้ได้
- Capabilities: MVL-powered reference-guided video generation, การถ่ายโอนสไตล์ motion, การจำลองการเคลื่อนกล้องแบบภาพยนตร์ และการผสานเสียงแบบเลือกใช้ได้ผ่าน Kling Video O3 Standard API.
Best Use Cases for Kling Video O3 Standard Reference-to-Video API Integration
- การผลิตวิดีโอแบรนด์ที่สอดคล้องกัน: สร้างวิดีโอคอนเทนต์ใหม่ที่รักษาสไตล์ motion พฤติกรรมกล้อง และไดนามิกภาพจาก reference brand videos ได้สอดคล้องผ่านการผสาน API ที่คุ้มค่า
- ซีรีส์คอนเทนต์โซเชียลมีเดีย: ผลิตซีรีส์วิดีโอที่ปรับให้เหมาะกับแพลตฟอร์ม พร้อมแพตเทิร์น motion ที่สอดคล้องและเสียงแบบเลือกใช้ได้สำหรับ Instagram Reels, TikTok และ YouTube Shorts ในระดับ scale
- ควบคุมทิศทางครีเอทีฟ: กำกับการสร้างวิดีโอด้วย reference videos เพื่อให้ได้สไตล์ภาพยนตร์ แพตเทิร์น motion และไดนามิกฉากที่เฉพาะเจาะจงสำหรับการควบคุมครีเอทีฟอย่างแม่นยำ
- สร้าง variation ได้รวดเร็ว: สร้างวิดีโอหลายเวอร์ชันได้รวดเร็วโดยใช้ reference video เดียว ช่วยให้ workflows สำหรับ A/B testing และการกระจายรูปแบบคอนเทนต์มีประสิทธิภาพ
- Automated Content Pipelines: ขับเคลื่อนเวิร์กโฟลว์สร้างวิดีโออัตโนมัติแบบ reference-guided ด้วยการควบคุมความยาวที่ยืดหยุ่นและเอฟเฟกต์เสียงแบบเลือกใช้ได้สำหรับ high-throughput production systems
Note โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่า prompts ของคุณเป็นไปตามแนวทางความปลอดภัยด้านคอนเทนต์ของ Kuaishou หากเกิดข้อผิดพลาด ให้ตรวจสอบ prompt ว่ามีเนื้อหาที่ถูกจำกัดหรือไม่ ปรับแก้ แล้วลองอีกครั้ง
Kling Video O3 Standard Reference-to-Video vs Competitors: Comparative Analysis
-
Kling Video O3 Standard vs. Kling Video O3 Pro Reference-to-Video Kling Video O3 Pro ให้ความแม่นยำของ motion ที่ดีกว่าและคุณภาพ rendering ระดับพรีเมียมในราคาสูงกว่า Kling Video O3 Standard ให้การสร้างแบบ reference-guided ด้วย MVL-powered ที่แข็งแรงพร้อม cost-efficiency ที่ดีกว่า จึงเหมาะกับเวิร์กโฟลว์ปริมาณสูง
-
Kling Video O3 Standard vs. Kling Video O3 Standard Image-to-Video Kling Video O3 Standard Image-to-Video ทำให้ภาพนิ่งกลายเป็นคลิปวิดีโอ Kling Video O3 Standard Reference-to-Video ใช้คลิปวิดีโอที่มีอยู่เป็น guide สำหรับ motion และสไตล์ เหมาะกับแอปที่ต้องควบคุมแพตเทิร์น motion และพฤติกรรมกล้องจาก reference footage อย่างแม่นยำ
-
Kling Video O3 Standard vs. Runway Gen-3 Reference Generation Runway Gen-3 มี creative controls และความยืดหยุ่นเชิงศิลป์ที่แข็งแรง Kling Video O3 Standard Reference-to-Video API แตกต่างด้วยการควบคุมความยาว 3-15 วินาทีที่ยืดหยุ่น เอฟเฟกต์เสียงในตัวแบบเลือกใช้ได้ และ MVL-powered motion reasoning จึงเข้าถึงง่ายสำหรับนักพัฒนาที่คุมงบ
-
Kling Video O3 Standard vs. Pika Reference-to-Video Pika เด่นด้านแอนิเมชันแบบ stylized และอินเทอร์เฟซใช้งานง่าย Kling Video O3 Standard ให้การเข้าถึง API แบบโปรแกรมได้ ความยาวสูงสุด 15 วินาที เอฟเฟกต์เสียงแบบเลือกใช้ได้ และ cost-efficiency ที่แข็งแรง เหมาะกับนักพัฒนาที่สร้าง reference-guided video pipelines แบบ scalable
-
Kling Video O3 Standard vs. Vidu Q3 (Vidu) Vidu Q3 เด่นด้าน Smart Cuts, multi-shot storytelling และ sound controls ที่ยืดหยุ่น Kling Video O3 Standard Reference-to-Video API แตกต่างด้วยการสร้างที่นำทางด้วย reference video, การถ่ายโอน motion แบบ MVL-powered และการคิดค่าบริการต่อวินาทีที่เสถียร จึงเป็นตัวเลือกที่แข็งแรงสำหรับแอปที่ต้องควบคุมสไตล์ motion อย่างแม่นยำ
ใช้โมเดล Kling O3 Std Reference to Video ได้โดยตรงในเครื่องมือ AI อันทรงพลัง
สำรวจเครื่องมือสร้างสรรค์ AI หลายรายการสำหรับเวิร์กโฟลว์รูปภาพและวิดีโอที่รวดเร็วในเบราว์เซอร์ จากนั้นขยายไอเดียที่สำเร็จไปยัง model APIs ของ Flaq AI ที่พร้อมสำหรับการผลิต Flaq AI ให้ชั้น API แบบรวมศูนย์สำหรับทุกโมเดล ทำให้ใช้งานและขยายเวิร์กโฟลว์ได้ง่าย
