Kling 3.0 Motion Control API
快手 Kling 3.0 Motion Control——从参考视频迁移动作,让静态角色图像动起来。上传角色图像和动作片段(舞蹈、动作、手势),模型提取动作并生成流畅、逼真的视频。提供 Standard 和 Pro 档位。
提供 Standard 和 Pro 档位,价格随参考视频时长(3-30 秒)而变。将角色图像与动作参考搭配使用;输出为角色执行参考动作的流畅、逼真视频。
概览
关于 Kling 3.0 Motion Control API
Kling 3.0 Motion Control 能做什么、它在 Kuaishou 模型阵容中的定位,以及团队选择它的原因。
Kling 3.0 Motion Control 是 Kuaishou 推出的视频生成模型,可通过 WaveSpeedAI REST API 使用。快手 Kling 3.0 Motion Control——从参考视频迁移动作,让静态角色图像动起来。上传角色图像和动作片段(舞蹈、动作、手势),模型提取动作并生成流畅、逼真的视频。提供 Standard 和 Pro 档位。
提供 Standard 和 Pro 档位,价格随参考视频时长(3-30 秒)而变。将角色图像与动作参考搭配使用;输出为角色执行参考动作的流畅、逼真视频。
WaveSpeedAI 上的 Kling 3.0 Motion Control 系列提供 1 个 REST 端点,涵盖 Motion-Control 个工作流。每个变体都有各自的定价、参数选项和示例输出——请选择与你的输入模态和生产约束相匹配的那一个,或使用同一个 API 密钥调用多个变体,组合成多步骤流水线。
使用与 WaveSpeedAI 上其他 1,000 多个 AI 模型相同的 API 密钥、账单账户和速率限制来运行 Kling 3.0 Motion Control。无需单独对接供应商,无需各家 SDK,也无需应对各家不同的速率限制——一次集成即可覆盖从文生图、文生视频到音频合成、3D 生成、放大和编辑的全部能力。
端点
全部 Kling 3.0 Motion Control API 端点
WaveSpeedAI 现已提供 1 个 Kling 3.0 Motion Control 端点——请选择适合你工作流的变体。
示例
看看 Kling 3.0 Motion Control 的实际效果
由 Kling 3.0 Motion Control API 生成的真实输出。悬停在任意视频上即可预览,点击可打开全尺寸查看器。
使用方法
如何使用 Kling 3.0 Motion Control API
从注册到完成一次生成,只需四步。完整的 Python、Node.js 和 cURL 示例见下方的 API 部分。
- 01
获取 API 密钥
注册 WaveSpeedAI 账号,并从控制台复制你的 API 密钥。新账号附带免费体验额度——足够在开始计费前把 Playground 运行几十次。
- 02
提交预测
把你的输入以 JSON 形式 POST 到 https://api.wavespeed.ai/api/v3/kwaivgi/kling-v3.0-std/motion-control。端点会立即返回预测 ID——生成是异步的,因此推理期间你无需保持连接。
- 03
轮询完成状态
GET https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{request_id}/result。状态为 completed 时返回输出;状态为 failed、cancelled、timeout 或 deleted 时以错误终止;其他任何状态都继续轮询。
- 04
读取输出 URL
状态变为 "completed" 后,从 data.outputs[0] 读取 URL。该 URL 指向 WaveSpeedAI CDN 上你生成的媒体——具体是图片、视频、音频还是 3D 文件,取决于你调用的 Kling 3.0 Motion Control 变体。
应用场景
用 Kling 3.0 Motion Control 可以构建什么
开发者和创作者使用 Kling 3.0 Motion Control API 的常见工作流。
舞蹈和编舞视频
目录示例:「舞蹈」。将角色图像与舞蹈参考片段搭配使用,模型会把编舞迁移到角色身上。适合音乐视频、社交内容和品牌角色动画。
动作和手势迁移
目录示例:「动作、手势」。用参考视频中的体育动作、富有表现力的手势或特技风格动作来驱动任意角色。
在现有动作中替换角色
以参考视频作为动作来源,以另一个角色图像作为主体。实际上就是在现有片段的动作上做角色替换的工作流。
独立创作者的动捕替代方案
一张角色图像加一段手机拍摄的动作参考,即可在许多场景中替代专业动捕——尤其适合以动作为主角、对骨骼绑定质量要求不高的内容。
Std 与 Pro 档位的选择
Standard 档位为默认;Pro 档位提供顶级输出。Pro 运动控制端点的价格与 Kling 系列中的标准 Pro 定价一致。
技巧
Kling 3.0 Motion Control 提示词技巧
让 Kling 3.0 Motion Control 输出更好结果的实用建议——总结自生产流水线中各类视频模型都适用的做法。
- 01
让参考片段中的运动单一明确
参考片段中的主体越少,向目标角色迁移的动作就越干净。如果参考视频里有多个人在动,请裁剪或重新录制,使动作来源毫不含糊。
- 02
让目标角色的姿势与参考的起始姿势一致
如果参考以站立姿势开始,就提供站立姿势的角色图像。起始姿势越接近,衔接越平滑,首帧伪影越少。
- 03
编舞类内容使用竖屏画幅
大多数使用场景是舞蹈 / 体育 / TikTok 风格——以 9:16 生成,以匹配发布平台。模型对竖屏训练得很好,也避免了后期裁剪造成的画质损失。
- 04
作为动捕设备的替代方案
一张角色图像加一段手机拍摄的动作片段,可在许多场景中替代专业动捕——特技内容、舞蹈短视频、以角色为主的品牌作品——比传统方式制作动作快得多、便宜得多。
- 05
与标准 Kling 结合,制作情境镜头
先用标准的 Kling 3.0(文生视频)生成定场镜头或场景情境,再用运动控制制作动作段落。把它们剪辑在一起,能得到比任何单一工具更长、叙事更连贯的作品。
定价
Kling 3.0 Motion Control API 定价
按输出计费。最终费用会随你在各变体 Playground 中设置的参数(分辨率、时长、输出数量、参考素材)而变化。
| 端点 | 类型 | 起步价 |
|---|---|---|
| kwaivgi/ | motion-control | $0.63 |
API
调用 Kling 3.0 Motion Control API
在 wavespeed.ai/accesskey 注册并获取 API 密钥,然后通过 REST 提交预测。Playground 可以为任意输入组合生成可直接粘贴的示例代码。
POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/kwaivgi/kling-v3.0-std/motion-control
# 1. Submit the prediction.
SUBMIT_RESPONSE=$(curl --silent --show-error --fail-with-body \
-X POST "https://api.wavespeed.ai/api/v3/kwaivgi/kling-v3.0-std/motion-control" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY" \
-d '{
"image": "https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-images/painted-hand-298-332.jpg",
"video": "https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-videos/flower.mp4",
"character_orientation": "video",
"keep_original_sound": true
}')
TASK=$(printf '%s' "$SUBMIT_RESPONSE" | jq 'if has("data") then .data else . end')
PREDICTION_ID=$(printf '%s' "$TASK" | jq -r '.id')
if [ -z "$PREDICTION_ID" ] || [ "$PREDICTION_ID" = "null" ]; then
printf 'Submission response did not contain a prediction id
' >&2
exit 1
fi
RESULT_URL="https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/$PREDICTION_ID/result"
# 2. Poll until the prediction finishes.
while true; do
RESPONSE=$(curl --silent --show-error --fail-with-body "$RESULT_URL" \
-H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY")
RESULT=$(printf '%s' "$RESPONSE" | jq 'if has("data") then .data else . end')
STATUS=$(printf '%s' "$RESULT" | jq -r '.status')
case "$STATUS" in
completed) printf '%s\n' "$RESULT" | jq '.outputs'; break ;;
failed|cancelled|timeout|deleted) printf '%s\n' "$RESULT" | jq . >&2; exit 1 ;;
*) sleep 2 ;;
esac
doneconst submitUrl = "https://api.wavespeed.ai/api/v3/kwaivgi/kling-v3.0-std/motion-control";
const apiKey = process.env.WAVESPEED_API_KEY;
if (!apiKey) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
async function requestJson(url, options = {}) {
const response = await fetch(url, options);
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
return response.json();
}
// 1. Submit the prediction.
const body = await requestJson(submitUrl, {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${apiKey}`,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
"image": "https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-images/painted-hand-298-332.jpg",
"video": "https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-videos/flower.mp4",
"character_orientation": "video",
"keep_original_sound": true
}),
});
const task = body.data ?? body;
const resultUrl = `https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/${task.id}/result`;
// 2. Poll until the prediction finishes.
while (true) {
const resultBody = await requestJson(resultUrl, {
headers: { "Authorization": `Bearer ${apiKey}` },
});
const result = resultBody.data ?? resultBody;
if (result.status === "completed") {
console.log(result.outputs);
break;
}
if (["failed", "cancelled", "timeout", "deleted"].includes(result.status)) throw new Error(JSON.stringify(result));
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 2000));
}import json
import os
import time
from urllib.request import Request, urlopen
api_key = os.environ["WAVESPEED_API_KEY"]
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json"}
payload = {
"image": "https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-images/painted-hand-298-332.jpg",
"video": "https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-videos/flower.mp4",
"character_orientation": "video",
"keep_original_sound": True
}
def request_json(url, data=None):
request = Request(url, data=data, headers=headers, method="POST" if data else "GET")
with urlopen(request) as response:
return json.load(response)
# 1. Submit the prediction.
body = request_json("https://api.wavespeed.ai/api/v3/kwaivgi/kling-v3.0-std/motion-control", json.dumps(payload).encode())
task = body.get("data", body)
result_url = f"https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{task['id']}/result"
# 2. Poll until the prediction finishes.
while True:
result_body = request_json(result_url)
result = result_body.get("data", result_body)
status = result.get("status")
if status == "completed":
print(result.get("outputs", []))
break
if status in {"failed", "cancelled", "timeout", "deleted"}:
raise RuntimeError(result)
time.sleep(2)对比
Kling 3.0 Motion Control 与其他方案对比
在 WaveSpeedAI 上,何时应选择 Kling 3.0 Motion Control 而不是同类模型。
Kling 3.0 Motion Control 对比 Wan 2.2 Animate
两者都能迁移姿态/动作来驱动角色。Wan 2.2 Animate 可生成最长 120 秒的 720p 片段,源自开放权重模型。Kling Motion Control 受参考视频时长(3-30 秒)限制,但基于快手的视频语料构建,具备运动先验。
Kling 3.0 Motion Control 对比 Standard Kling 3.0
标准的 Kling 3.0(文生视频 / 图生视频)根据文本或图像生成,没有明确的动作参考。Motion Control 接受并遵循驱动视频——当需要特定动作而非生成的近似动作时,这是合适的选择。
Kling 3.0 Motion Control 对比 Wan 2.2 Fun-Control
Wan 2.2 Fun-Control 使用 Control Codes(预设动作模板),并采用 Apache 2.0 许可,可商用。Kling Motion Control 接受任意动作参考视频,而非预设代码——控制机制不同,许可条款也不同。
常见问题
Kling 3.0 Motion Control API — 常见问题
定价、许可、集成——关于在 WaveSpeedAI 上运行 Kling 3.0 Motion Control 的常见问题。
Kling 3.0 Motion Control API 是什么?
Kling 3.0 Motion Control 是 Kuaishou 的视频生成模型,在 WaveSpeedAI 上以 REST API 形式提供。快手 Kling 3.0 Motion Control——从参考视频迁移动作,让静态角色图像动起来。上传角色图像和动作片段(舞蹈、动作、手势),模型提取动作并生成流畅、逼真的视频。提供 Standard 和 Pro 档位。你可以通过编程方式调用它,也可以在上方链接的 Playground 中试用。
如何调用 Kling 3.0 Motion Control API?
注册 WaveSpeedAI 账号,从 /accesskey 复制你的 API 密钥,然后把输入以 JSON 形式 POST 到 https://api.wavespeed.ai/api/v3/kwaivgi/kling-v3.0-std/motion-control。端点会返回预测 ID。从大约每 2 秒一次开始轮询结果端点,长耗时任务可适当拉长间隔,并在任何终止状态时停止。上方有面向生产环境的 Python / Node.js / cURL 示例。
Kling 3.0 Motion Control API 的费用是多少?
Kling 3.0 Motion Control 每次调用 $0.63 起。实际费用会随你设置的参数(分辨率、时长、输出数量、参考素材)而变化。Playground 中“生成”按钮旁的实时费用预览会显示你当前输入对应的准确价格。
有哪些 Kling 3.0 Motion Control 变体可用?
WaveSpeedAI 托管了 1 个已上线的 Kling 3.0 Motion Control 端点:kwaivgi/kling-v3.0-std/motion-control。每个变体都有自己的 Playground 页面和定价。
Kling 3.0 Motion Control 的输出可以商用吗?
商用权利遵循 Kuaishou 的模型许可。大多数 Kuaishou 模型允许商用输出;具体许可摘要请查看各模型的 Playground 页面,平台层面的条件请参阅 WaveSpeedAI 的服务条款。
为什么要在 WaveSpeedAI 上使用 Kling 3.0 Motion Control,而不是直接对接?
一个 API 密钥、一个账单账户,即可使用 Kling 3.0 Motion Control 以及来自其他提供方的 1,000 多个 AI 模型。无需逐家配置 SDK,无需应对各自独立的速率限制,也无需为每家重写集成代码。价格通常与 Kuaishou 直接提供的 API 持平或更低。
提供方
关于 Kuaishou
Kling 3.0 Motion Control 及 WaveSpeedAI 上 Kuaishou 更多模型背后的团队。
快手是中国领先的短视频平台,也是 Kling 系列视频生成模型背后的团队。Kling 3.0 提供 Standard、Pro 和 4K 档位,具备原生音频合成(每个变体都有 sound 参数),另有专用的运动控制端点,可从参考视频迁移动作,让静态角色图像动起来。
在 WaveSpeedAI 上用 Kling 3.0 Motion Control 开始构建
注册即送免费体验额度。一个 API 密钥,即可使用来自 Kuaishou 及其他所有提供方的 1,000 多个 AI 模型。
/filters:quality(82)/media/images/20260408113043_9bp6l97o.webp)