Kling 3.0 4K Image to Video

Обзор

Kling 3.0 4K Image-to-Video — модель для генерации видео из изображения, выпущенная компанией Kuaishou Technology (KwaiVGI) в феврале 2026 года как часть линейки Kling 3.0. Основное назначение этого эндпоинта — преобразование статичного изображения в нативный 4K-ролик (3840×2160) длительностью от 3 до 15 секунд без этапа постобработки или апскейлинга. В отличие от версии Standard Image-to-Video того же семейства, 4K-вариант обеспечивает кинематографическую детализацию: точную сохранность освещения, идентичности объекта и цветового решения на протяжении всего ролика. Поддерживается задание как начального, так и конечного кадра, что позволяет управлять переходами. Дополнительно доступна нативная генерация звуковой дорожки, синхронизированной с видеорядом. Обновление Kling 3.0 значительно улучшило физику движения, снизило артефакты морфинга объектов и увеличило максимальную длительность до 15 секунд (против 10 в Kling 2.6). Параметр CFG Scale позволяет балансировать между точным следованием промпту и творческой свободой модели. Отдельно стоит учитывать, что время генерации 4K-роликов выше, чем у версии Standard — генерация 5-секундного ролика занимает около 2 минут. Модель особенно хорошо подходит для работы с качественным исходным материалом, когда важна максимальная точность передачи деталей оригинального изображения.

Сильные стороны

Сценари использования (use cases)

Ограничения и недостатки

Примеры промптов

Советы

• Начинайте с резкого и чистого стартового кадра. В Image-to-Video исходное изображение задаёт композицию, свет и уровень реализма. Если кадр мутный, перегружен деталями или уже выглядит искусственно, ролик обычно наследует эти проблемы даже при хорошем промпте.
• Описывайте движение, камеру и изменения, а не пересказывайте содержимое кадра. В этом эндпоинте визуальный контекст уже приходит из стартового изображения. Самый полезный промпт уточняет, что именно движется, как ведёт себя камера, меняется ли свет, погода или выражение лица.
• Добавляйте конечный кадр только для конкретного финала и держите его близким по перспективе. Конечный кадр помогает задать точку назначения, но слишком разный ракурс, масштаб или геометрия заставляют модель делать резкие переходы. Для естественной анимации часто надёжнее один сильный стартовый кадр и точное описание движения.
• Не используйте кадры с неподходящим соотношением сторон или важными деталями у краёв. В Image-to-Video пользователи регулярно сталкиваются с обрезкой, растяжением и скачками при продолжении клипов из последнего кадра. Заранее кадрируйте изображение под нужный формат и оставляйте безопасные поля вокруг важных объектов.
• Не рассчитывайте, что короткие запреты сами удержат статичную камеру. Если нужен почти неподвижный кадр, задавайте позитивное описание поведения камеры и простое действие в сцене. Негативные формулировки и одиночные запреты часто не предотвращают дрейф, случайный зум или панораму.

FAQ

Цены

Параметры

Поля тела JSON-запроса, которые используются в Playground и доступны для настройки через API. Порядок совпадает с формой на странице.

Запрос

Асинхронный запуск: POST https://api.flixa.io/v1/video/kling-v3.0/4k-image-to-video с заголовком Authorization: Bearer $FLIXA_API_KEY и телом JSON. Ниже — пример с полями из Playground.

curl -X POST "https://api.flixa.io/v1/video/kling-v3.0/4k-image-to-video" \
  -H "Authorization: Bearer $FLIXA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "image": "https://uploads.flixa.io/media/dcf1164e19d2c66c140ec895c807e85f423c83e1974deed771d92977b52b1ccd.jpg",
  "sound": false,
  "prompt": "Превратите это фото товара в премиальную студийную рекламу: мягкий кинематографический свет, чистый бежевый фон, лёгкие тени, реалистичные отражения и эстетика люксового бренда.",
  "duration": 5,
  "cfg_scale": 0.5,
  "end_image": "",
  "negative_prompt": ""
}'

import json
import os
import requests

url = "https://api.flixa.io/v1/video/kling-v3.0/4k-image-to-video"
payload = json.loads({"cfg_scale": 0.5, "duration": 5, "end_image": "", "image": "https://uploads.flixa.io/media/dcf1164e19d2c66c140ec895c807e85f423c83e1974deed771d92977b52b1ccd.jpg", "negative_prompt": "", "prompt": "\u041f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0444\u043e\u0442\u043e \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u043c\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0443\u0434\u0438\u0439\u043d\u0443\u044e \u0440\u0435\u043a\u043b\u0430\u043c\u0443: \u043c\u044f\u0433\u043a\u0438\u0439 \u043a\u0438\u043d\u0435\u043c\u0430\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0441\u0432\u0435\u0442, \u0447\u0438\u0441\u0442\u044b\u0439 \u0431\u0435\u0436\u0435\u0432\u044b\u0439 \u0444\u043e\u043d, \u043b\u0451\u0433\u043a\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043d\u0438, \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u044d\u0441\u0442\u0435\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043b\u044e\u043a\u0441\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0431\u0440\u0435\u043d\u0434\u0430.", "sound": false})

response = requests.post(
    url,
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['FLIXA_API_KEY']}"},
    json=payload,
    timeout=120,
)
print(response.json())

const response = await fetch(
  "https://api.flixa.io/v1/video/kling-v3.0/4k-image-to-video",
  {
    method: "POST",
    headers: {
      Authorization: `Bearer ${process.env.FLIXA_API_KEY}`,
      "Content-Type": "application/json",
    },
    body: JSON.stringify({"cfg_scale": 0.5, "duration": 5, "end_image": "", "image": "https://uploads.flixa.io/media/dcf1164e19d2c66c140ec895c807e85f423c83e1974deed771d92977b52b1ccd.jpg", "negative_prompt": "", "prompt": "\u041f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0444\u043e\u0442\u043e \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u043c\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0443\u0434\u0438\u0439\u043d\u0443\u044e \u0440\u0435\u043a\u043b\u0430\u043c\u0443: \u043c\u044f\u0433\u043a\u0438\u0439 \u043a\u0438\u043d\u0435\u043c\u0430\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0441\u0432\u0435\u0442, \u0447\u0438\u0441\u0442\u044b\u0439 \u0431\u0435\u0436\u0435\u0432\u044b\u0439 \u0444\u043e\u043d, \u043b\u0451\u0433\u043a\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043d\u0438, \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u044d\u0441\u0442\u0435\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043b\u044e\u043a\u0441\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0431\u0440\u0435\u043d\u0434\u0430.", "sound": false}),
  }
);

console.log(await response.json());

Пример ответа

Сразу после POST приходит объект с идентификатором задачи и статусом (queued или processing). Готовый результат — в поле outputs после завершения.

{
  "id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "status": "queued",
  "created_at": "2026-05-22T12:00:00Z"
}

После успешного завершения:

{
  "id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "status": "completed",
  "outputs": [
    { "url": "https://storage.example/result.png", "type": "image" }
  ]
}

Поллинг

Пока задача в работе, опрашивайте GET https://api.flixa.io/v1/predictions/{id}/result с тем же API-ключом. Рекомендуемый интервал — 1–2 секунды; остановитесь при completed, failed или cancelled.

• queued / processing — продолжайте опрос.
• completed — заберите URL из outputs.
• failed — смотрите error в теле ответа.

curl "https://api.flixa.io/v1/predictions/{id}/result" \
  -H "Authorization: Bearer $FLIXA_API_KEY"