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Kuaishou/kling-video-o3-pro-reference-to-video
kling-video-o3-pro-reference-to-video
Kling O3 Pro API 提供參考影片生成，主體一致性卓越，性能穩定，定價極具競爭力，適合高要求工作流程。靈活支持多元圖像參考，確保影片風格統一且細節還原，自動化批量生產毫不費力。超高性價比讓用戶負擔得起專業級內容創作。適合開發者與團隊接入圖片、影片或多模態生成流程。你可以先體驗核心效果，再用於創意設計、行銷素材、批次內容生產與自動化工作流程。
Reference to Video
Kling Video O3 Pro 相關模型
API 範例
提交範例
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-pro-reference-to-video',
prompt: 'Follow reference motion, consistent lighting',
video_url: 'https://example.com/source.mp4',
images: ['https://example.com/ref1.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-pro-reference-to-video',
prompt: 'Bring the character from <<<image_1>>> into the cinematic setting from <<<image_2>>> and reproduce the action shown in <<<video_1>>>',
images: [
'https://example.com/character-reference.jpg',
'https://example.com/cinematic-setting-reference.jpg'
],
videos: ['https://example.com/action-reference.mp4'],
aspect_ratio: '16:9',
duration: 5,
sound: false
})
});
const { data: mediaReferenceData } = await mediaReferenceResponse.json();
const mediaReferenceTaskId = mediaReferenceData.task_id;
輪詢範例
// 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));
}
提交範例
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-pro-reference-to-video',
'prompt': 'Follow reference motion, consistent lighting',
'video_url': 'https://example.com/source.mp4',
'images': ['https://example.com/ref1.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-pro-reference-to-video',
'prompt': 'Bring the character from <<<image_1>>> into the cinematic setting from <<<image_2>>> and reproduce the action shown in <<<video_1>>>',
'images': [
'https://example.com/character-reference.jpg',
'https://example.com/cinematic-setting-reference.jpg'
],
'videos': ['https://example.com/action-reference.mp4'],
'aspect_ratio': '16:9',
'duration': 5,
'sound': False
}
)
media_reference_task_id = media_reference_response.json()['data']['task_id']
輪詢範例
# 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)
提交範例
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-pro-reference-to-video",
"prompt": "Follow reference motion, consistent lighting",
"video_url": "https://example.com/source.mp4",
"images": ["https://example.com/ref1.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-pro-reference-to-video",
"prompt": "Bring the character from <<<image_1>>> into the cinematic setting from <<<image_2>>> and reproduce the action shown in <<<video_1>>>",
"images": [
"https://example.com/character-reference.jpg",
"https://example.com/cinematic-setting-reference.jpg"
],
"videos": ["https://example.com/action-reference.mp4"],
"aspect_ratio": "16:9",
"duration": 5,
"sound": false
}'
輪詢範例
# 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"
立即體驗 AI 影片生成器
Kling O3 Pro Reference to Video 價格
| 參數 | 價格 | 原價 | 折扣 |
|---|
相關模型
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高階 Kling Video O3 Pro Reference-to-Video API（快手的高保真 MVL 參考影片生成）
快手 Kling Video O3 Pro Reference-to-Video API 為開發者與創意團隊提供高階、可用於生產的 AI 影片生成服務。這個高保真參考影片轉影片 API 整合，能在 3 到 15 秒的時長範圍內，依照參考影片生成專業影片片段，並可選擇加入音效。Kling Video O3 Pro 模型建立在快手的多模態視覺語言（MVL）架構之上，在使用參考影片輸入引導生成時，可為高要求商業應用提供最高品質與最真實的運動表現。
Kling Video O3 Pro Reference-to-Video API 的核心功能
- 高階參考影片導引生成： 透過快手的 MVL 技術與 Pro 等級，根據參考影片輸入生成高保真影片片段，能精準控制運動風格、攝影機行為與場景動態，並以更高品質產生一致且具指向性的輸出。
- 更高的運動保真度： Kling Video O3 Pro 模型在從參考影片轉移運動模式時，可產生更平順、更真實的運動動態與更高的一致性，非常適合高階商業應用。
- MVL 驅動的場景推理： 以單次推理理解參考影片中的場景構圖、空間關係與運動模式，產生連貫且風格一致的高保真輸出。
- 彈性的時長控制： 可精確設定時長，生成 3 到 15 秒的參考導引影片，透過 Kling Video O3 Pro API 為不同內容需求提供完整的片段長度控制。
- 可選的音效整合： 直接透過 API 為生成的影片加入同步音效，打造沉浸式輸出，無需額外的後製音訊工作。
- 定價： 採用按秒分層計費，兼顧穩定性與性價比。
- 彈性的寬高比支援： API 支援 16:9 橫向、9:16 直向與 1:1 方形格式，適合社群媒體內容與數位行銷活動。
如何在 Flaq AI 上使用 Kling Video O3 Pro Reference-to-Video API 進行高階影片生成
- 輸入： 參考影片加上自然語言提示（描述所需的場景內容、修改內容與生成方向）
- 輸出： 透過 Kling Video O3 Pro Reference-to-Video API 整合，經由安全 CDN URL 傳送的高保真參考導引影片（MP4 格式）
- 時長： 3 到 15 秒，每次請求可設定
- 寬高比： 支援 3 種格式 - 16:9（橫向）、9:16（直向/縱向）與 1:1（方形）
- 定價： 採用按秒分層計費，兼顧穩定性與性價比。
- 功能： 透過 Kling Video O3 Pro API 實現高階 MVL 驅動的參考導引影片生成、更高的運動風格轉移、進階攝影複製，以及可選的音訊整合。
Kling Video O3 Pro Reference-to-Video API 整合的最佳用例
- 高階品牌影片製作： 透過高保真 API 整合，生成能維持品牌參考影片中一致運動風格、攝影機行為與視覺動態的高階影片內容。
- 電影級風格複製： 將精緻的攝影風格、複雜的攝影機運動與場景動態從參考素材轉移到新的高保真影片內容中。
- 社群媒體高階內容系列： 以可選音訊與一致的運動模式，大規模製作更醒目、高品質的影片系列，適用於 Instagram Reels、TikTok 與 YouTube Shorts。
- 專業創意導向： 以參考影片引導高階影片生成，實現特定的攝影風格與運動模式，滿足要求嚴苛的創意與廣告工作流程。
- 高價值自動化管線： 透過高品質輸出與可預測的按秒定價，為高價值生產系統提供自動化的參考導引影片生成工作流程。
注意 請確保您的提示符合快手的內容安全指南。如果發生錯誤，請檢查提示中的受限內容，調整後再試一次。
Kling Video O3 Pro Reference-to-Video 與競品對比分析
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Kling Video O3 Pro vs. Kling Video O3 Standard Reference-to-Video Kling Video O3 Standard 以較低的價格提供穩定的 MVL 驅動參考導引生成。Kling Video O3 Pro 則提供更高的運動保真度、更優異的細節渲染與高階品質，因此在要求嚴苛、且最高品質至關重要的商業應用中是更理想的選擇。
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Kling Video O3 Pro vs. Kling Video O3 Pro Image-to-Video Kling Video O3 Pro Image-to-Video 會將靜態圖像動畫化為影片片段。Kling Video O3 Pro Reference-to-Video 則以現有影片片段作為運動與風格指引，因此非常適合需要從參考素材精準控制運動模式與攝影機行為，且要求高保真輸出的應用。
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Kling Video O3 Pro vs. Runway Gen-3 Reference Generation Runway Gen-3 提供強大的創意控制與藝術靈活性。Kling Video O3 Pro Reference-to-Video API 則以更高的運動保真度、可選音效、彈性的 3 到 15 秒時長控制與 MVL 驅動的運動推理作為差異化優勢，對高階商業參考導引生成更具吸引力。
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Kling Video O3 Pro vs. Pika Reference-to-Video Pika 擅長風格化動畫與友善的使用者介面。Kling Video O3 Pro 則提供程式化 API 存取、更高的運動保真度、最長 15 秒的延伸時長與可選音效，非常適合打造高階參考導引影片管線的開發者。
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Kling Video O3 Pro vs. Vidu Q3 Pro (Vidu) Vidu Q3 Pro 擅長原生音訊影片生成與 Smart Cuts 多鏡頭敘事。Kling Video O3 Pro Reference-to-Video API 則以參考影片導引生成、更高的 MVL 驅動動態轉移與彈性的按秒定價作為差異化優勢，因此是需要精準運動風格控制且重視高階品質的應用首選。
直接在強大的 AI 工具中使用 Kling O3 Pro Reference to Video 模型
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