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Kling V3 Omni

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Alias:kling-v3-omni

可灵 3.0 Omni 结合文字、图片和视频参考进行视觉创作,适合延续人物与商品形象、重组场景和修改素材,制作连贯的图像与短片内容。

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1080p · 有參考影片
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720p · 無參考影片 · 有聲
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720p · 無參考影片 · 無聲
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刪除線金額為標準價。效能統計涵蓋最近 24 小時,實際表現隨請求變化。

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能力 / 支援的模態

函數呼叫工具JSON 模式結構化輸出視覺
輸入
輸出

廠商與數據私隱

供應商
Unknown
分詞器
BPE (vendor-specific)
許可證
Provider-specific未知
數據保留31 日預設不會用於上游訓練

效能

基準測試

標準化評測得分。百分比越高越好,並展示排名百分位。

指標來源:Artificial Analysis 2026-09-30·Kling V3 Omni

目前基準快照不包含此模型。

缺少模型或測量值不代表零分。

基準圖表保留來源中的模型選擇和推理設定。缺少模型或測量值不代表零分,基準成本或速度也不是本站的服務承諾。

About Kling V3 Omni

可灵 3.0 Omni 适合手里已经有多种素材的创作者。人物照片、产品图、场景图片与视频片段,可以帮助明确你希望生成或修改的内容,再由文字说明它们各自的作用。比起重新从零描述,参考素材能更直接地表达外观、动作与视觉气氛。

让素材围绕同一个目标配合

可以先用图片确定人物和商品,再用参考片段说明动作方向或镜头感觉;也可以在已有视觉上改变场景与风格。重要的是明确保留什么、改变什么,以及哪份素材决定哪项内容。例如人物图负责身份,服装图负责衣着,视频只参考运动,不应把它的主角也带进新画面。

从一致的视觉起点推进内容

图像创作适合先探索主体、构图与场景关系,视频则继续加入动作与镜头。已有视频的修改,应把编辑范围说清楚,避免一次改变人物、背景、动作和风格。系列内容可以复用同一套主体参考,让不同场景围绕同一个角色或商品展开。

多模态参考让表达更具体,却不意味着每个细节都被锁定。人物面部、商品标识、服装配件、遮挡与物体接触,仍需要检查整个片段。先用少量用途明确的素材完成主要任务,再逐渐增加复杂度,能更容易判断是哪项参考影响了结果。

Use cases and prompting

用角色与动作参考做短片

人物图提供角色身份与发型,服装图提供米白色外套,视频只参考缓慢转身的动作。角色站在明亮走廊里,慢慢转向镜头并轻轻微笑。保留人物特征与外套剪裁,镜头固定,背景简洁,不复制参考视频中的其他人物或文字。

先确认角色与动作,再决定是否增加新的场景或运镜。

参考视频里的所有内容都会使用吗? 应明确只参考动作、机位或风格中的哪一项,避免混入不需要的主体。

很多素材怎样不混乱? 给每份素材分配单一职责,冲突时明确主体外观以哪张图为准。

修改已有视频应先做什么? 先限定一个变化目标,再检查主体和原有动作是否保留。

API access

API 介面文件

kling-v3-omni

請查看對應文件,了解此模型的請求參數與呼叫範例。

身份驗證

所有請求必須攜帶 Authorization: Bearer <TOKEN> 請求頭。Anthropic 格式的端點也接受 x-api-key 請求頭。

在「令牌」頁面生成 API Key,可以按模型、分組、IP、速率等維度精細化授權。

速率限制

供應商RPMTPMRPD
kling無限制無限制無限制

無限制

Frequently asked questions about kling-v3-omni

What is kling-v3-omni?

可灵 3.0 Omni 结合文字、图片和视频参考进行视觉创作,适合延续人物与商品形象、重组场景和修改素材,制作连贯的图像与短片内容。

How do I call kling-v3-omni?

Create an API key with access to kling-v3-omni, then use the exact model ID and a supported endpoint from the API access section. Request fields depend on the selected endpoint.

How is kling-v3-omni priced?

Pricing depends on the selected provider group and the model billing unit. The current input, output, request, or media prices are shown on this page before sign-up.

How should I evaluate kling-v3-omni for my project?

Start with the use cases and prompting guidance on this page, then evaluate the model with representative inputs from your project.