Kling 3.0 Standard Image to Video

Обзор

Kling 3.0 — видеогенеративная модель компании Kuaishou (KwaiVGI), запущенная в феврале 2026 года. Построена на единой мультимодальной архитектуре MVL, которая обрабатывает изображение, видео и звук в одной системе без цепочки отдельных инструментов. Эндпоинт Standart Image-to-Video — базовая версия семейства Kling 3.0 для генерации видео из стартового кадра. Принимает изображение и текстовый промпт, поддерживает необязательный конечный кадр для управляемых переходов между двумя точками, а также негативные промпты и CFG Scale для точной настройки следования промпту. Длительность видео — от 3 до 15 секунд, с необязательной нативной генерацией звука. По сравнению с Pro-вариантом, Standard работает примерно в 3 раза быстрее с меньшими вычислительными затратами, но уступает в визуальной детализации, плавности движений и точности следования сложным сценам. Image-to-Video — наиболее сильная сторона Kling 3.0: модель стабильно получает наивысшие оценки среди конкурентов в этой задаче. С момента запуска в июне 2024 года Kling AI обслуживает более 60 млн создателей по всему миру и произвела свыше 600 млн видеороликов.

Сильные стороны

Сценари использования (use cases)

Ограничения и недостатки

Примеры промптов

Советы

• Пишите промпт по схеме объект + действие + движение фона или камеры. Стартовое изображение уже задаёт сцену, поэтому важнее уточнить, что именно движется и как. Это снижает шанс, что модель заменит нужное действие случайным панорамированием или статичным кадром.
• Если задаёте последний кадр, подбирайте его максимально похожим на стартовый и описывайте переход. Kling предупреждает, что сильное расхождение между первым и последним кадром может дать резкую смену сцены вместо плавного движения. Это особенно полезно для поля end_image, когда нужен управляемый финал.
• Для камеры выбирайте один главный манёвр с понятным темпом и стабильностью. Короткий клип Image-to-Video лучше держит один наезд, панораму или наклон, чем набор конфликтующих движений камеры. Формулировки про медленный темп, стабильный кадр и отсутствие резких рывков помогают контролю.
• Не просите движение, которое противоречит исходному кадру или физике сцены. Когда описание далеко от изображения, Kling чаще делает резкую смену кадра или визуальные артефакты. Сложные траектории, броски, невозможные позы и слишком резкие изменения лучше упрощать.
• Не загружайте кадр с неподходящей композицией для нужного формата. Пользователи часто сталкиваются с обрезкой, растяжением и скачками при продолжении ролика из последнего кадра. Держите важные детали дальше от краёв и заранее подгоняйте кадр под будущий формат.

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/standard-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/standard-image-to-video" \
  -H "Authorization: Bearer $FLIXA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "image": "https://uploads.flixa.io/media/8e1b9e9c1bf01fad1160e3cab4c156a8ab5f10a5c15332eecc8562a690551b0c.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/standard-image-to-video"
payload = json.loads({"cfg_scale": 0.5, "duration": 5, "end_image": "", "image": "https://uploads.flixa.io/media/8e1b9e9c1bf01fad1160e3cab4c156a8ab5f10a5c15332eecc8562a690551b0c.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/standard-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/8e1b9e9c1bf01fad1160e3cab4c156a8ab5f10a5c15332eecc8562a690551b0c.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"