Kling 3.0 Pro Image to Video

Обзор

Kling 3.0 от Kuaishou представлен в феврале 2026 года; эта операция использует Pro-вариант Video 3.0 для Image-to-Video: пользователь задаёт стартовый кадр, текстовое описание движения и при необходимости финальный кадр, чтобы получить управляемый переход в видео. Линейка 3.0 объединяет Text-to-Video, Image-to-Video, Reference-to-Video и редактирование в единой мультимодальной архитектуре. На фоне родственных вариантов этот эндпоинт практичен для быстрого оживления готового кадра: он проще, чем Omni-сценарии со сложными референсами и раскадровкой, но сохраняет ключевые улучшения Video 3.0 — согласованность персонажей и объектов, поддержку роликов до 15 секунд, нативный звук и более кинематографичное движение. Главное: качество результата сильнее всего зависит от исходного изображения и точного описания движения камеры, действий и финального состояния сцены.

Сильные стороны

Сценари использования (use cases)

Ограничения и недостатки

Примеры промптов

Советы

• Описывайте в промпте движение объекта и камеры, а не статичную сцену на картинке. Для Image-to-Video Kling рекомендуют формулу «объект + движение»: стартовый кадр уже задаёт композицию и внешний вид. Повторное описание фона и персонажа размывает инструкцию и увеличивает риск неестественной анимации.
• Для пары стартовый + финальный кадр выбирайте изображения с одной темой и похожей композицией. Kling предупреждает, что сильные различия между кадрами могут дать смену плана вместо плавного перехода. На коротких роликах до 5 секунд лучше держать кадры максимально близкими по сцене и освещению.
• На длительности 8–15 секунд задавайте в промпте пошаговую последовательность действий во времени. В официальных примерах длинные сцены разбивают на этапы с привязкой ко времени, чтобы модель удерживала сюжет и не тратила начало ролика на статичный разгон.
• Не комбинируйте стартовый и финальный кадры с резко разной темой, стилем или освещением. Kling прямо указывает, что большие различия между кадрами могут вызвать переключение плана, а не плавный переход между состояниями.
• Не пишите в промпте сценарий, который сильно расходится со стартовым кадром или требует сложной физики. В руководстве Kling по Image-to-Video указано: описание, сильно расходящееся с изображением, может приводить к резким переходам; отскоки, траектории бросков и другие сложные движения модель воспроизводит нестабильно.

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/pro-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/pro-image-to-video" \
  -H "Authorization: Bearer $FLIXA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "image": "https://uploads.flixa.io/media/82582f092862188d97e99157158b95303e560f220bdd72979b98dafebd690b7c.jpeg",
  "sound": false,
  "prompt": "Легкая спокойная музыка, поют птички. Легкий Zoom in на кружку. Из кружки появляется голова жирного хомяка, он цепляется лапами за края кружки и начинает обнюхивать её.",
  "duration": 3,
  "cfg_scale": 0.5,
  "end_image": "",
  "negative_prompt": ""
}'

import json
import os
import requests

url = "https://api.flixa.io/v1/video/kling-v3.0/pro-image-to-video"
payload = json.loads({"cfg_scale": 0.5, "duration": 3, "end_image": "", "image": "https://uploads.flixa.io/media/82582f092862188d97e99157158b95303e560f220bdd72979b98dafebd690b7c.jpeg", "negative_prompt": "", "prompt": "\u041b\u0435\u0433\u043a\u0430\u044f \u0441\u043f\u043e\u043a\u043e\u0439\u043d\u0430\u044f \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0430, \u043f\u043e\u044e\u0442 \u043f\u0442\u0438\u0447\u043a\u0438. \u041b\u0435\u0433\u043a\u0438\u0439 Zoom in \u043d\u0430 \u043a\u0440\u0443\u0436\u043a\u0443. \u0418\u0437 \u043a\u0440\u0443\u0436\u043a\u0438 \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0436\u0438\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0445\u043e\u043c\u044f\u043a\u0430, \u043e\u043d \u0446\u0435\u043f\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0430\u043f\u0430\u043c\u0438 \u0437\u0430 \u043a\u0440\u0430\u044f \u043a\u0440\u0443\u0436\u043a\u0438 \u0438 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0431\u043d\u044e\u0445\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0451.", "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/pro-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": 3, "end_image": "", "image": "https://uploads.flixa.io/media/82582f092862188d97e99157158b95303e560f220bdd72979b98dafebd690b7c.jpeg", "negative_prompt": "", "prompt": "\u041b\u0435\u0433\u043a\u0430\u044f \u0441\u043f\u043e\u043a\u043e\u0439\u043d\u0430\u044f \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0430, \u043f\u043e\u044e\u0442 \u043f\u0442\u0438\u0447\u043a\u0438. \u041b\u0435\u0433\u043a\u0438\u0439 Zoom in \u043d\u0430 \u043a\u0440\u0443\u0436\u043a\u0443. \u0418\u0437 \u043a\u0440\u0443\u0436\u043a\u0438 \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0436\u0438\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0445\u043e\u043c\u044f\u043a\u0430, \u043e\u043d \u0446\u0435\u043f\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0430\u043f\u0430\u043c\u0438 \u0437\u0430 \u043a\u0440\u0430\u044f \u043a\u0440\u0443\u0436\u043a\u0438 \u0438 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0431\u043d\u044e\u0445\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0435\u0451.", "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"