curl-X POST 'https://pollo.ai/api/platform/v1/generation/kling-ai/kling-v3-image/image'\-H'Content-Type: application/json'\-H'x-api-key: YOUR_API_KEY'\-d'{ "input": { "prompt": "A cinematic shot of a golden retriever running through a field of sunflowers at sunset, warm rim light, shallow depth of field", "aspectRatio": "1:1", "resolution": "1K" }}'
Optionally include webhookUrl to receive a callback when the task succeeds or fails.
Optional request field
{"input":{"prompt":"A cinematic shot of a golden retriever running through a field of sunflowers at sunset, warm rim light, shallow depth of field","aspectRatio":"1:1","resolution":"1K"},"webhookUrl":"https://example.com/webhooks/pollo"}
Schema
Input fields for the selected endpoint and mode.
Field
Type
Required
Description
prompt
string
Yes
Text prompt describing the content to generate.
aspectRatio
string
No
Output aspect ratio, as width:height (e.g. 16:9).
resolution
string
No
Output resolution of the generated media (e.g. 720p, 1080p, 2K, 4K). Values are case-insensitive.
Gib Kling 3.0 mehrere Referenzbilder, und es hält eine Figur, ein Outfit und einen Kunststil über jedes Frame hinweg stabil, wodurch es sich für Bildsets eignet, die zusammengehören müssen.
Mit Kling Image 3.0 auf Pollo API fügen Entwickler ihren Apps Text-zu-Bild, Bearbeitung mit einzelner Referenz und Multi-Image-Komposition hinzu und rendern bis zu 2K über Seitenverhältnisse von Ultrawide 21:9 bis vertikal 9:16.
Hauptfunktionen der Kling Image 3.0 API
Multi-Image-Komposition
Kombiniere mehrere Referenzbilder in einer Anfrage, damit eine Figur, ein Produkt und ein Setting zu einer einzigen kohärenten Szene zusammengeführt werden können statt zu separaten Renderings.
Konsistenz von Figur und Stil
Wiederkehrende Motive behalten über Generationen hinweg ihr Gesicht, ihre Kleidung und ihren Look, sodass du eine zusammenhängende Sequenz statt eines Stapels unverbundener Einzelbilder erstellen kannst.
Großer Seitenverhältnis-Bereich
Die Ausgabe reicht von Ultrawide-21:9-Panoramen über Standard-Landscape- und Portrait-Formate bis zu Quadrat und vertikal 9:16, sodass ein Modell Banner, Poster und mobile-first Frames abdeckt.
2K-Detail
Renderings erreichen 2K-Auflösung und bewahren feine Texturen in Gesichtern, Stoffen und Typografie, wodurch Bilder für Print-Layouts und großformatige Platzierungen ohne Upscaling nutzbar bleiben.
Referenzgeführte Bearbeitung
Kombiniere einen Prompt mit einem bestehenden Bild, um es neu zu stylen, zu erweitern oder neu zu inszenieren, und erhalte präzise Kontrolle über eine etablierte Komposition statt jede Idee von Grund auf neu zu starten.
Anwendungsfälle der Kling Image 3.0 API
Storyboard-Frames: Erzeuge eine Reihe von Panels mit demselben Protagonisten und Setting, nützlich für Previsualisierungs-Tools und Apps zur Shot-Planung.
Illustrierte Bücher und Comic-Panels: Halte eine wiederkehrende Figur über Seiten hinweg modelltreu, damit Illustrationsplattformen konsistente sequenzielle Art erstellen können.
Charakterbögen für Spiele: Rendere einen Helden aus mehreren Blickwinkeln und in verschiedenen Outfits, während Gesicht und Proportionen für Design-Pipelines konstant bleiben.
Produkt-in-Szene-Komposits: Mische ein Produktbild mit einer Modell- oder Umgebungsreferenz zu einer inszenierten Aufnahme für Builder von E-Commerce-Listings.
Konzept- und Environment-Art: Wandle dichte Szenenbeschreibungen in detaillierte Orte und Props für Worldbuilding- und Level-Design-Workflows um.
Markenbild-Sets: Erzeuge eine passende Serie von Marketing-Visuals mit gemeinsamer Palette, Motiv und Layout für Kampagnenautomatisierungs-Tools.
Referenz-Restyling: Nimm ein hochgeladenes Foto und rendere es per Bild-zu-Bild-Bearbeitung in neuem Stil oder neuer Beleuchtung.
So verwendest du die Kling Image 3.0 API
API-Schlüssel holen: Erstelle ein Pollo API-Konto und generiere deinen API-Schlüssel im Entwickler-Dashboard.
Modell auswählen: Sende Anfragen an den Kling-3.0-Bild-Endpoint unter /generation/kling-ai/kling-v3-image/image.
Eingaben hinzufügen: Gib einen prompt für Text-zu-Bild an, füge imageUrl für Bearbeitung mit einzelner Referenz hinzu oder übergib ein images-Array für Multi-Image-Komposition und setze dann aspectRatio und resolution (1k oder 2k).
Generieren und abrufen: Reiche die Aufgabe ein, frage die zurückgegebenen taskId und status per Polling ab und lade das fertige Bild herunter, sobald sie erfolgreich ist.
Prompting-Best-Practices für die Kling Image 3.0 API
Beschreibe Motiv, Frame und Referenzbeziehung klar. Beim Kombinieren von Bildern solltest du angeben, was jede Referenz beiträgt, damit das Modell weiß, welches Element es behalten und welches es ändern soll.
Eine einfache Prompt-Formel
Motiv und seine definierenden Merkmale + was jede Referenz beiträgt + Komposition und Framing + Stil und Beleuchtung + Absicht beim Seitenverhältnis
Worauf du achten solltest
Verankere die Figur: Nenne die Identitätsmerkmale, die erhalten bleiben sollen, etwa Haare, Kleidung oder Alter, damit die Konsistenz über eine Serie hinweg erhalten bleibt.
Weise jede Referenz zu: Wenn du mehrere Bilder nutzt, sag, welches das Motiv, das Produkt oder der Hintergrund ist, um Mischfehler zu vermeiden.
Frame bewusst: Wähle ein Seitenverhältnis, das zum Einsatzzweck passt, denn 21:9 und 9:16 verändern die Komposition stärker als ein einfacher Zuschnitt.
Schreibe dichte Prompts: Das Modell liest lange, detaillierte Beschreibungen, also nutze Wörter für Layout, Materialien und Stimmung statt einer vagen Zeile.
Reserve 2K für Details: Wähle 2K, wenn Textur oder Typografie wichtig sind, und 1K für schnellere Entwürfe, während du einen Look iterierst.
Beispiel-Prompts
Sequenzielles Bilderbuch-Panel
"Ein neugieriges rothaariges Mädchen in einem gelben Regenmantel kniet in der Dämmerung neben einem leuchtenden Gezeitenbecken und untersucht einen Seestern. Weiche Aquarellillustration, warmes Kantenlicht, sanfte Tiefenschärfe, 4:3-Framing passend zur vorherigen Bilderbuchseite."
Multi-Referenz-Produktkomposit
"Platziere den Sneaker aus dem ersten Bild an dem Modell im zweiten Bild, geschnürt und getragen, während sie auf Betonstufen sitzt. Natürliches diffuses Licht, redaktioneller Katalogstil, scharfer Produktfokus, 3:4-Portrait für ein Listing."
Game-Character-Turnaround
"Ein stoischer Wüsten-Ranger mit vernarbtem Kiefer, staubabgetragenem Ledermantel und einem Kompass aus Messing, gezeigt in einer Dreiviertel-Frontpose. Konsistentes Gesicht und Outfit, malerischer Concept-Art-Stil, neutraler Studiohintergrund, 2:3-Charakterbogen-Framing."
Ultrawide-Environment-Konzept
"Ein verlassenes Gewächshaus, von Ranken zurückerobert, zerbrochene Glasscheiben streuen Nachmittagslicht über moosige Steinwege und verrostete Pflanzgefäße. Detaillierte Environment-Art, geschichtete Tiefe, kühle grüne Palette, 21:9-Panorama für eine Establishing-Einstellung."
Kling Image 3.0 vs Seedream 4.0 vs GPT Image 1
Fähigkeit
Kling Image 3.0
Seedream 4.0
GPT Image 1
Multi-Image-Komposition
✅ Führt mehrere Referenzen in einer Anfrage zusammen
✅ Starkes Referenz-Blending
✅ Unterstützt mehrere Eingaben
Figurenkonsistenz über Frames hinweg
✅ Hält das Motiv über eine Serie hinweg
✅ Gute Motivtreue
✅ Zuverlässig, weniger serienfokussiert
Maximale Auflösung
Bis zu 2K
Bis zu 4K
Hoch, modellgesteuert
Seitenverhältnis-Bereich
21:9 bis 9:16, acht Verhältnisse
Großer Bereich
Fester Satz an Größen
Prompt-Länge
Lange, detaillierte Prompts
Lange Prompts
Lange Prompts
Empfohlen für
Konsistente sequenzielle Bildsets
Hochauflösende Referenzbearbeitungen
Textrendering und konversationelle Bearbeitungen
Warum die Kling Image 3.0 API wählen?
Kling Image 3.0 passt zu Produkten, die zusammenhängende statt isolierter Bilder brauchen, und hält Figur und Stil über Storyboards, Buchpanels, Charakterbögen und Kampagnensets konsistent.
Über Pollo API erreichst du Kling Image 3.0 mit einem API-Schlüssel zusammen mit 300+ führenden Bild- und Videomodellen, mit klarer Doku, Task-Status-Polling und Generierung, die weniger kostet als Fal AI.
Integriere den Kling Image 3.0-Endpoint, um konsistente Multi-Referenz-Bildfunktionen auszuliefern, und vergleiche ihn dann mit Seedream, GPT Image und Midjourney, ohne deine Integration neu zu schreiben.
Kling Image 3.0 API – FAQs
Was ist Kling Image 3.0?
Kling Image 3.0 ist das Bildgenerierungsmodell von Kling AI, das Text-zu-Bild, Bild-zu-Bild und Multi-Image-Komposition unterstützt, mit Fokus auf Figurenkonsistenz über ein zusammenhängendes Bildset.
Unterstützt die Kling Image 3.0 API mehrere Referenzbilder?
Ja. Du kannst mehrere Bild-URLs in einer Anfrage übergeben, sodass das Modell ein Motiv, ein Produkt oder einen Hintergrund zu einer einzigen kohärenten Szene zusammenführen kann.
Welche Auflösungen und Seitenverhältnisse sind verfügbar?
Es rendert in 1K oder 2K über acht Seitenverhältnisse, von Ultrawide 21:9 über Quadrat und Portrait bis vertikal 9:16, jeweils pro Anfrage gewählt.
Wie hält es Figuren konsistent?
Durch Arbeit mit Referenzbildern und detaillierten Prompts bewahrt es Identitätsmerkmale wie Gesicht, Kleidung und Stil, was beim Aufbau sequenzieller Panels statt unverbundener Bilder hilft.
Kann es ein bestehendes Bild bearbeiten?
Ja. Gib eine Bild-URL mit Prompt an, um es neu zu stylen, neu zu inszenieren oder zu erweitern, und erhalte kontrollierte Änderungen an einer etablierten Komposition per Bild-zu-Bild.
Warum Kling Image 3.0 über Pollo API ausführen?
Pollo API bietet eine Integration für Kling Image 3.0 und 300+ weitere Modelle, mit Dokumentation, Task-Tracking und kostengünstigerer Generierung als bei vergleichbaren Anbietern.
