图生视频

POST https://api.quickrouter.ai/kling/v1/videos/image2video 在线调试 →

▼ Authorization

在 Header 添加参数 Authorization，其值为 Bearer 之后拼接 Token

示例： Authorization: Bearer ********************

请求参数

Header 参数

Content-Type string

可选

示例: application/json

Authorization string

可选

示例: Bearer {{YOUR_API_KEY}}

Body 参数 application/json

model_name string

必需

模型名称枚举值：kling-v1, kling-v1-5, kling-v1-6, kling-v2-master, kling-v2-1, kling-v2-1-master, kling-v2-5-turbo,kling-v2-6,kling-v3

image string

必需

参考图像支持传入图片Base64编码或图片URL（确保可访问）

image_tail string

可选

参考图像 - 尾帧控制支持传入图片Base64编码或图片URL（确保可访问）

prompt string

可选

正向文本提示词不能超过2500个字符用<<>>来指定音色，序号同voice_list参数所引用音色的排列顺序一次视频生成任务至多引用2个音色；指定音色时，sound参数值必须为on语法结构越简单越好，如：男人<<>>说："你好" 当voice_list参数不为空且prompt参数中引用音色ID时，视频生成任务按"有指定音色"计量计费

negative_prompt string

可选

负向文本提示词

voice_list array [object]

可选

仅V2.6及后续版本模型支持当前参数生成视频时所引用的音色的列表一次视频生成任务至多引用2个音色当voice_list参数不为空且prompt参数中引用音色ID时，视频生成任务按"有指定音色"计量计费

voice_id string

可选

sound string

可选

仅V2.6及后续版本模型支持当前参数生成视频时是否同时生成声音枚举值：on，off

cfg_scale number

可选

kling-v2.x模型不支持当前参数生成视频的自由度；值越大，模型自由度越小，与用户输入的提示词相关性越强

mode string

必需

生成视频的模式枚举值：std，pro 其中std：标准模式（标准），基础模式，性价比高其中pro：专家模式（高品质），高表现模式，生成视频质量更佳

static_mask string

可选

静态笔刷涂抹区域（用户通过运动笔刷涂抹的 mask 图片）

multi_shot boolean

可选

是否生成多镜头视频当前参数为true时，prompt参数无效当前参数为false时，shot_type参数及multi_prompt参数无效

shot_type string

可选

分镜方式枚举值：customize 当multi_shot参数为true时，当前参数必填

multi_prompt array [object]

可选

各分镜信息，如提示词、时长等 ● 通过index、prompt、duration参数定义分镜序号及相应提示词和时长，其中： ○ 最多支持6个分镜，最小支持1个分镜 ○ 每个分镜相关内容的最大长度不超过512 ○ 每个分镜的时长不大于当前任务的总时长，不小于1 ○ 所有分镜的时长之和等于当前任务的总时长

dynamic_masks array [object]

可选

动态笔刷配置列表

camera_control object

可选

控制摄像机运动的协议（如未指定，模型将根据输入的文本/图片进行智能匹配）

duration string

必需

生成视频时长，单位s 枚举值：5，10

watermark_info object

可选

是否同时生成含水印的结果 ● 通过enabled参数定义，用key:value承载，如下：："watermark_info": { "enabled": boolean // true 为生成，false 为不生成 }

callback_url string

可选

external_task_id string

可选

示例

{
    "model_name": "kling-v1",
    "image": "https://h2.inkwai.com/bs2/upload-ylab-stunt/se/ai_portal_queue_mmu_image_upscale_aiweb/3214b798-e1b4-4b00-b7af-72b5b0417420_raw_image_0.jpg",
    "image_tail": "",
    "prompt": "",
    "negative_prompt": "",
    "cfg_scale": 0.5,
    "mode": "std",
    "static_mask": "",
    "dynamic_masks": [{
        "mask": "https://h2.inkwai.com/bs2/upload-ylab-stunt/se/ai_portal_queue_mmu_image_upscale_aiweb/3214b798-e1b4-4b00-b7af-72b5b0417420_raw_image_0.jpg",
        "trajectories": [{"x": 0, "y": 0}, {"x": 1, "y": 1}]
    }],
    "duration": 5,
    "callback_url": "",
    "external_task_id": ""
}

请求示例代码

curl --location --request POST 'https://api.quickrouter.ai/kling/v1/videos/image2video' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
--data-raw '{
    "model_name": "kling-v1",
    "image": "https://h2.inkwai.com/bs2/upload-ylab-stunt/se/ai_portal_queue_mmu_image_upscale_aiweb/3214b798-e1b4-4b00-b7af-72b5b0417420_raw_image_0.jpg",
    "image_tail": "",
    "prompt": "",
    "negative_prompt": "",
    "cfg_scale": 0.5,
    "mode": "std",
    "static_mask": "",
    "duration": 5,
    "callback_url": "",
    "external_task_id": ""
}'

var myHeaders = new Headers();
myHeaders.append("Content-Type", "application/json");
myHeaders.append("Authorization", "Bearer YOUR_API_KEY");

var raw = JSON.stringify({
  "model_name": "kling-v1",
  "image": "https://h2.inkwai.com/bs2/upload-ylab-stunt/se/ai_portal_queue_mmu_image_upscale_aiweb/3214b798-e1b4-4b00-b7af-72b5b0417420_raw_image_0.jpg",
  "image_tail": "",
  "prompt": "",
  "negative_prompt": "",
  "cfg_scale": 0.5,
  "mode": "std",
  "static_mask": "",
  "duration": 5,
  "callback_url": "",
  "external_task_id": ""
});

var requestOptions = {
  method: 'POST',
  headers: myHeaders,
  body: raw,
  redirect: 'follow'
};

fetch("https://api.quickrouter.ai/kling/v1/videos/image2video", requestOptions)
  .then(response => response.text())
  .then(result => console.log(result))
  .catch(error => console.log('error', error));

import http.client
import json

conn = http.client.HTTPSConnection("api.quickrouter.ai")
payload = json.dumps({
  "model_name": "kling-v1",
  "image": "https://h2.inkwai.com/bs2/upload-ylab-stunt/se/ai_portal_queue_mmu_image_upscale_aiweb/3214b798-e1b4-4b00-b7af-72b5b0417420_raw_image_0.jpg",
  "image_tail": "",
  "prompt": "",
  "negative_prompt": "",
  "cfg_scale": 0.5,
  "mode": "std",
  "static_mask": "",
  "duration": 5,
  "callback_url": "",
  "external_task_id": ""
})
headers = {
  'Content-Type': 'application/json',
  'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
}
conn.request("POST", "/kling/v1/videos/image2video", payload, headers)
res = conn.getresponse()
data = res.read()
print(data.decode("utf-8"))

返回响应

响应参数 application/json

object string

可选

code string

可选

message string

可选

request_id string

可选

task_id string

可选

task_status string

可选

task_info string

可选

created_at string

可选

updated_at string

可选

示例

{
    "object": "chat.completion",
    "code": "success",
    "message": "",
    "request_id": "c0c2ac8bd2a9406f9e2a2f20b05b3e9a",
    "task_id": "01J9M6GK9YF7PNBGPQ0XEFJVM",
    "task_status": "submitted",
    "task_info": {},
    "created_at": 1722769557708,
    "updated_at": 1722769557708
}

图生视频

请求参数

请求示例代码

返回响应

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