ModelDukunganPerusahaanBlog
500+ API Model AI, Semua Dalam Satu API. Hanya Di CometAPI
API Model
Pengembang
Mulai CepatDokumentasiDasbor API
Sumber Daya
Model AIBlogPerusahaanCatatan PerubahanTentang
2025 CometAPI. Semua hak dilindungi undang-undang.Kebijakan PrivasiSyarat dan Ketentuan Layanan
Home/Models/Kling/Kling multi-image to image
K

Kling multi-image to image

Per Permintaan:$0.13216
Kling multi-gambar ke gambar
Penggunaan komersial
Ikhtisar
Fitur
Harga
API

Technical Specifications of kling-multi-image2image

AttributeDetails
Model IDkling-multi-image2image
CategoryImage generation
TypeMulti-image to image
Provider routingAvailable through CometAPI
Input formatMultiple input images plus optional text instructions
Output formatGenerated image
Primary use casesStyle transfer, composite image creation, reference-guided generation, iterative visual editing
Integration methodStandard API request through CometAPI endpoints
AuthenticationAPI key
Typical workflowSubmit source images and parameters, process request, retrieve generated result

What is kling-multi-image2image?

kling-multi-image2image is a CometAPI model endpoint for multi-image-to-image generation. It is designed for workflows where you provide more than one source image and generate a new image that combines, transforms, or reinterprets visual information from those references.

This model is useful when a single reference image is not enough to express the desired result. For example, one image can provide character identity, another can provide composition, and another can provide color or style guidance. The model then uses those inputs to produce a synthesized output image aligned with the provided visual direction.

Because it is exposed through CometAPI, developers can access kling-multi-image2image using a unified API integration pattern, making it easier to incorporate advanced image generation into applications, automation pipelines, creative tools, and internal production systems.

Main features of kling-multi-image2image

  • Multi-image conditioning: Accepts multiple visual references so the generated output can reflect combined attributes from several source images.
  • Reference-guided generation: Helps preserve important visual cues such as subject appearance, pose, composition, palette, or overall artistic direction.
  • Creative image synthesis: Supports generating new visuals rather than only performing narrow edits on a single source image.
  • Flexible prompting workflow: Can be used with optional text instructions to better control how the input images should influence the final result.
  • CometAPI unified access: Fits into the same API-first workflow used across CometAPI models, simplifying authentication, request handling, and deployment.
  • Application-ready output: Suitable for creative apps, design tooling, marketing asset generation, concept visualization, and iterative media production.

How to access and integrate kling-multi-image2image

Step 1: Sign Up for API Key

To get started, create a CometAPI account and generate your API key from the dashboard. This API key is required to authenticate all requests. Once you have it, store it securely and use it in the Authorization header for every API call.

Step 2: Send Requests to kling-multi-image2image API

Send a request to the CometAPI model endpoint with model set to kling-multi-image2image. Include your input images, along with any optional prompt or generation parameters required by your workflow.

curl --request POST \
  --url https://api.cometapi.com/v1/images/generations \
  --header "Authorization: Bearer $COMETAPI_API_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "model": "kling-multi-image2image",
    "input": {
      "images": [
        "https://example.com/reference-1.png",
        "https://example.com/reference-2.png"
      ],
      "prompt": "Generate a refined composite image using both references"
    }
  }'

Step 3: Retrieve and Verify Results

After submission, parse the API response and retrieve the generated image output from the returned payload. Verify that the response completed successfully, check for any API-level errors, and confirm that the generated result matches your expected format and quality requirements before using it in production workflows.

Fitur untuk Kling multi-image to image

Jelajahi fitur-fitur utama dari Kling multi-image to image, yang dirancang untuk meningkatkan performa dan kegunaan. Temukan bagaimana kemampuan-kemampuan ini dapat menguntungkan proyek Anda dan meningkatkan pengalaman pengguna.

Harga untuk Kling multi-image to image

Jelajahi harga kompetitif untuk Kling multi-image to image, dirancang untuk berbagai anggaran dan kebutuhan penggunaan. Paket fleksibel kami memastikan Anda hanya membayar untuk apa yang Anda gunakan, memudahkan untuk meningkatkan skala seiring berkembangnya kebutuhan Anda. Temukan bagaimana Kling multi-image to image dapat meningkatkan proyek Anda sambil menjaga biaya tetap terkendali.
Harga Comet (USD / M Tokens)Harga Resmi (USD / M Tokens)Diskon
Per Permintaan:$0.13216
Per Permintaan:$0.1652
-20%

Kode contoh dan API untuk Kling multi-image to image

Akses kode sampel komprehensif dan sumber daya API untuk Kling multi-image to image guna mempermudah proses integrasi Anda. Dokumentasi terperinci kami menyediakan panduan langkah demi langkah, membantu Anda memanfaatkan potensi penuh Kling multi-image to image dalam proyek Anda.

Model Lainnya

G

Nano Banana 2

Masukan:$0.4/M
Keluaran:$2.4/M
Ikhtisar Kapabilitas Inti: Resolusi: Hingga 4K (4096×4096), setara dengan Pro. Konsistensi Gambar Referensi: Hingga 14 gambar referensi (10 objek + 4 karakter), mempertahankan konsistensi gaya/karakter. Rasio Aspek Ekstrem: Rasio baru 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 ditambahkan, cocok untuk gambar panjang, poster, dan banner. Rendering Teks: Pembuatan teks tingkat lanjut, cocok untuk infografis dan tata letak poster pemasaran. Peningkatan Pencarian: Terintegrasi dengan Google Search + Pencarian Gambar. Grounding: Proses penalaran bawaan; prompt kompleks dinalar terlebih dahulu sebelum pembuatan.
D

Doubao Seedream 5

Per Permintaan:$0.028
Seedream 5.0 Lite adalah model generasi gambar multimodal terpadu yang dibekali kapabilitas pemikiran mendalam dan penelusuran online, serta menghadirkan peningkatan menyeluruh pada kemampuan pemahaman, penalaran, dan generasi.
F

FLUX 2 MAX

Per Permintaan:$0.008
FLUX.2 [max] adalah model kecerdasan visual kelas atas dari Black Forest Labs (BFL) yang dirancang untuk alur kerja produksi: pemasaran, fotografi produk, e-niaga, alur kerja kreatif, dan aplikasi apa pun yang memerlukan identitas karakter/produk yang konsisten, rendering teks yang akurat, serta detail fotorealistik pada resolusi multi-megapiksel. Arsitekturnya direkayasa untuk kemampuan mengikuti prompt yang kuat, fusi multi-referensi (hingga sepuluh gambar input), dan generasi grounded (kemampuan untuk mengintegrasikan konteks web terkini saat menghasilkan gambar).
X

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

Per Permintaan:$0.056
FLUX.2 [max] adalah varian unggulan dengan kualitas tertinggi dari keluarga FLUX.2 dari Black Forest Labs (BFL). Model ini diposisikan sebagai model generasi teks→gambar dan penyuntingan gambar kelas profesional yang berfokus pada fidelitas maksimal, kepatuhan terhadap prompt, serta konsistensi penyuntingan pada karakter, objek, pencahayaan, dan warna. BFL dan registri mitra mendeskripsikan FLUX.2 [max] sebagai varian FLUX.2 tingkat teratas dengan fitur untuk penyuntingan multi-referensi dan generasi berlandaskan konteks.
O

GPT Image 1.5

Masukan:$6.4/M
Keluaran:$25.6/M
GPT-Image-1.5 adalah model gambar OpenAI dalam keluarga GPT Image. Ini adalah model GPT yang secara native multimodal, dirancang untuk menghasilkan gambar dari prompt teks dan melakukan pengeditan dengan ketepatan tinggi pada gambar masukan sambil mengikuti instruksi pengguna dengan cermat.
D

Doubao Seedream 4.5

Per Permintaan:$0.032
Seedream 4.5 adalah model gambar multimodal dari ByteDance/Seed (teks→gambar + pengeditan gambar) yang berfokus pada fidelitas gambar kelas produksi, kepatuhan terhadap prompt yang lebih kuat, dan konsistensi pengeditan yang jauh lebih baik (pelestarian subjek, perenderan teks/tipografi, dan realisme wajah).