Kling/V3-Omni

多模态视频生成模型,支持文本、图像和视频作为多模态输入。

异步提交任务

接口

https://api.modelverse.cn/v1/tasks/submit

输入

参数

类型

是否必选

描述

model

string

模型名称,此处为 kling-v3-omni

input.prompt

string

提示词,最多 2500 字符。当 multi_shot 为 false 时不能为空。
可通过 <<<image_1>>><<<video_1>>> 格式引用图片、视频

input.negative_prompt

string

反向提示词,最多 2500 字符。建议直接在正向 prompt 中通过否定句添加

parameters.mode

string

生成模式。std:标准模式(720P);pro:专业模式(1080P)。默认 pro

parameters.aspect_ratio

string

条件必选

视频长宽比,可选值:16:99:161:1。仅在使用视频编辑功能(refer_type: base)时可省略,其他场景均必填

parameters.duration

int

视频时长(秒),可选值:3 ~ 15,默认 5
使用视频参考时仅支持 3 ~ 10 秒。
使用视频编辑功能(refer_type: base)时,输出与传入视频时长相同,此参数无效

parameters.sound

string

是否生成声音,可选值:onoff,默认 off
有参考视频时只能为 off

parameters.multi_shot

bool

是否启用多镜头模式,默认 false
trueprompt 无效;为 falseshot_typemulti_prompt 无效

parameters.shot_type

string

镜头类型,当 multi_shottrue 时必填,可选值:customize

parameters.multi_prompt

array

多镜头提示词列表,当 multi_shottrueshot_typecustomize 时不能为空。
最少 1 个镜头,最多 6 个;每个镜头内容不超过 512 字符;每个镜头时长不小于 1 秒且不大于总时长;所有镜头时长之和需等于总时长。
每项包含:
- index:镜头序号,从 1 开始(int)
- prompt:该镜头提示词(string)
- duration:该镜头时长(string)

parameters.image_list

array

参考图片列表,支持首帧/尾帧/参考图。每项包含:
- image_url:图片 URL 或 Base64(string,必填)
- type:图片类型,可选值 first_frameend_frame(string,可选)

约束:
- 有参考视频时,图片数量 ≤ 4
- 无参考视频时,图片数量 ≤ 7
- 图片数量超过 2 时不支持设置尾帧
- 暂不支持仅尾帧(有尾帧时必须有首帧)

parameters.video_list

array

参考视频列表,最多 1 段。每项包含:
- video_url:视频 URL(string,必填,支持 MP4/MOV)
- refer_type:参考类型,feature(特征参考)或 base(待编辑),默认 base
- keep_original_sound:是否保留原声,yesno

使用视频参考时仅支持 3-10 秒。待编辑视频时不能定义首尾帧。有参考视频时 sound 只能为 off

parameters.watermark_enabled

bool

是否生成带水印的结果,暂不支持自定义水印

parameters.external_task_id

string

自定义任务 ID,不会覆盖系统生成的任务 ID,但支持通过该 ID 查询任务。请确保单用户下唯一

图片格式要求

  • 支持格式:.jpg.jpeg.png

  • 文件大小:不超过 10MB

  • 尺寸要求:宽高最小 300px,宽高比在 1:2.5 ~ 2.5:1 之间

  • 使用 Base64 编码时,不要添加 data:image/png;base64, 等前缀

视频格式要求

  • 支持格式:MP4、MOV

  • 视频时长不少于 3 秒

  • 宽高尺寸介于 720px ~ 2160px

  • 帧率 24fps ~ 60fps,生成视频输出为 24fps

  • 最多 1 段视频,大小不超过 200MB

请求示例

⚠️ 如果您使用 Windows 系统,建议使用 Postman 或其他 API 调用工具。

文生视频:

curl --location --globoff 'https://api.modelverse.cn/v1/tasks/submit' \
--header 'Authorization: <YOUR_API_KEY>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "model": "kling-v3-omni",
    "input": {
      "prompt": "A beautiful sunset over the ocean with waves gently crashing"
    },
    "parameters": {
      "mode": "pro",
      "aspect_ratio": "16:9",
      "duration": 5,
      "sound": "on"
    }
  }'

图片参考 + 首尾帧:

curl --location --globoff 'https://api.modelverse.cn/v1/tasks/submit' \
--header 'Authorization: <YOUR_API_KEY>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "model": "kling-v3-omni",
    "input": {
      "prompt": "A girl walking through a garden"
    },
    "parameters": {
      "mode": "pro",
      "aspect_ratio": "16:9",
      "duration": 5,
      "image_list": [
        {"image_url": "https://example.com/first_frame.jpg", "type": "first_frame"},
        {"image_url": "https://example.com/last_frame.jpg", "type": "end_frame"}
      ]
    }
  }'

视频编辑(待编辑视频):

curl --location --globoff 'https://api.modelverse.cn/v1/tasks/submit' \
--header 'Authorization: <YOUR_API_KEY>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "model": "kling-v3-omni",
    "input": {
      "prompt": "Add a cinematic color grading effect"
    },
    "parameters": {
      "mode": "pro",
      "video_list": [
        {
          "video_url": "https://example.com/input.mp4",
          "refer_type": "base",
          "keep_original_sound": "yes"
        }
      ]
    }
  }'

多镜头 + 图片引用:

curl --location --globoff 'https://api.modelverse.cn/v1/tasks/submit' \
--header 'Authorization: <YOUR_API_KEY>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "model": "kling-v3-omni",
    "parameters": {
      "mode": "pro",
      "aspect_ratio": "16:9",
      "duration": 5,
      "multi_shot": true,
      "shot_type": "customize",
      "multi_prompt": [
        {"index": 1, "prompt": "<<<image_1>>>A person sitting on a park bench, sunlight filtering through trees", "duration": "2"},
        {"index": 2, "prompt": "A car speeding down a rainy street, headlights glowing", "duration": "3"}
      ],
      "image_list": [
        {"image_url": "https://example.com/person.jpg"}
      ],
      "sound": "on"
    }
  }'

输出

参数

类型

描述

output.task_id

string

异步任务的唯一标识

request_id

string

请求的唯一标识

响应示例

{
  "output": {
    "task_id": "task_id"
  },
  "request_id": "request_id"
}

查询任务状态

接口

https://api.modelverse.cn/v1/tasks/status?task_id=<task_id>

请求示例

curl --location 'https://api.modelverse.cn/v1/tasks/status?task_id=<task_id>' \
--header 'Authorization: <YOUR_API_KEY>'

输出

参数

类型

描述

output.task_id

string

异步任务的唯一标识

output.task_status

string

任务状态:PendingRunningSuccessFailure

output.urls

array

视频结果的 URL 列表

output.submit_time

integer

任务提交时间戳

output.finish_time

integer

任务完成时间戳

output.error_message

string

失败时返回的错误信息

usage.duration

integer

视频时长(秒)

request_id

string

请求的唯一标识

响应示例(成功)

{
  "output": {
    "task_id": "task_id",
    "task_status": "Success",
    "urls": ["https://xxxxx/xxxx.mp4"],
    "submit_time": 1756959000,
    "finish_time": 1756959050
  },
  "usage": {
    "duration": 5
  },
  "request_id": ""
}

响应示例(失败)

{
  "output": {
    "task_id": "task_id",
    "task_status": "Failure",
    "submit_time": 1756959000,
    "finish_time": 1756959019,
    "error_message": "error_message"
  },
  "usage": {
    "duration": 5
  },
  "request_id": ""
}

错误码

错误码

描述

006001094

任务资源不足

006001095

任务响应错误

006001099

任务创建错误