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Kling V3

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Alias:kling-v3

可灵 3.0 面向图像、视频和动作创作,适合用参考主体组织多镜头短片,并把人物动作、运镜与原生声音结合起来,制作广告和故事素材。

可灵视频生成运镜控制
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1080p · 有聲或動作控制
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720p · 無聲且無動作控制
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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44 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

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

可灵 3.0 适合把视觉素材推进成有动作和声音的内容。可以探索图像创意,也可以围绕商品、人物与场景制作视频,或用动作参考明确表达运动方式。它适合广告短片、角色片段和需要主体延续的故事分镜。

先确定主角,再安排镜头

清晰的主体参考能帮助交代人物形象、服装和商品外观。视频里可以安排跟拍、推近、特写与场景变化,多镜头则需要让每一段都服务于同一个表达。例如户外服装短片,先交代人物行走,再展示面料和环境,不必在每个镜头里同时加入大量动作。

原生声音可以与画面一起设计,环境声、动作声和对白应有明确来源。想突出人物情绪时,简短台词和克制运镜通常更容易检查;想展示商品时,则可以让材质、接触和使用动作成为重点。复杂动作要留意手部、遮挡和物体之间的接触关系。

图像创作、视频生成与动作控制各自服务于不同阶段:先找满意的视觉起点,再把它延伸成镜头,或以已有动作素材表达运动。不要把所有控制方式一次混在一起,先确定当前最需要解决的是外观、镜头还是动作。

生成结果仍需检查人物身份、商品标识、动作连贯与声画对应。连续镜头应复用统一的主体参考,并比较服装、配件、光线与空间;一次生成更多镜头,不会自动替代剪辑和细节检查。

Use cases and prompting

户外服装的行走镜头

参考图中的人物穿着原有绿色外套,沿林间小路缓慢前行。镜头从侧后方平稳跟随,晨光从树叶间透下,衣料随着步伐轻微摆动。保持人物发型、外套剪裁和背包外观。声音为脚步、衣料摩擦与轻微鸟鸣,不加入对白和字幕。

先检查走路与服装,再另做面料细节镜头,避免一个片段同时承担全部展示任务。

人物怎样在多个镜头里保持一致? 复用同一主体参考,明确服装与配件,再逐段比较。

动作参考适合什么情况? 需要表达特定运动方式时,比单靠形容词更直观;先用简单动作验证。

声音怎样写? 对应到实际动作与环境,说明是否需要对白,避免声音层次过满。

API access

API 介面文件

kling-v3

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

What is kling-v3?

可灵 3.0 面向图像、视频和动作创作,适合用参考主体组织多镜头短片,并把人物动作、运镜与原生声音结合起来,制作广告和故事素材。

How do I call kling-v3?

Create an API key with access to kling-v3, 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 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 for my project?

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