МодельдерҚолдауКәсіпорынБлог
500+ AI Model API, Барлығы Бір API-да. Тек CometAPI-де
Модельдер API
Әзірлеуші
Жылдам бастауҚұжаттамаAPI Бақылау Тақтасы
Ресурстар
AI МодельдеріБлогКәсіпорынӨзгерістер журналыБіз туралы
2025 CometAPI. Барлық құқықтар қорғалған.Құпиялылық саясатыҚызмет көрсету шарттары
Home/Models/Kling/Kling multi-image to image
K

Kling multi-image to image

Сұраным бойынша:$0.13216
Kling бірнеше суреттен суретке
Коммерциялық пайдалану
Шолу
Мүмкіндіктер
Баға белгілеу
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.

Kling multi-image to image үшін мүмкіндіктер

[Модель атауы] негізгі мүмкіндіктерін зерттеңіз, олар өнімділік пен пайдалану ыңғайлылығын арттыруға арналған. Бұл мүмкіндіктердің сіздің жобаларыңызға қалай пайда әкелетінін және пайдаланушы тәжірибесін қалай жақсартатынын біліңіз.

Kling multi-image to image үшін баға белгілеу

[Модель атауы] үшін әртүрлі бюджеттер мен пайдалану қажеттіліктеріне сәйкес келетін бәсекеге қабілетті баға белгілеуді зерттеңіз. Біздің икемді жоспарларымыз сіз тек пайдаланған нәрсеңіз үшін ғана төлеуіңізді қамтамасыз етеді, бұл сіздің талаптарыңыз өскен сайын масштабтауды жеңілдетеді. [Модель атауы] шығындарды басқарылатын деңгейде ұстай отырып, сіздің жобаларыңызды қалай жақсарта алатынын біліңіз.
Комета бағасы (USD / M Tokens)Ресми баға (USD / M Tokens)Жеңілдік
Сұраным бойынша:$0.13216
Сұраным бойынша:$0.1652
-20%

Kling multi-image to image үшін үлгі код және API

[Модель атауы] үшін кешенді үлгі кодтары мен API ресурстарына қол жеткізіп, интеграция процесіңізді жеңілдетіңіз. Біздің толық құжаттама қадам-қадаммен нұсқаулық береді, жобаларыңызда [Модель атауы] мүмкіндіктерін толық пайдалануға көмектеседі.

Көбірек модельдер

G

Nano Banana 2

Енгізу:$0.4/M
Шығыс:$2.4/M
Негізгі мүмкіндіктерге шолу: Ажыратылымдылығы: 4K-ға дейін (4096×4096), Pro-мен деңгейлес. Үлгі суреттердің бірізділігі: 14-ке дейін үлгі сурет (10 объект + 4 кейіпкер), стиль/кейіпкер бірізділігін сақтайды. Экстремалды жақтар арақатынастары: Жаңа 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 қатынастары қосылды, ұзын суреттерге, постерлер мен баннерлерге жарамды. Мәтінді кескіндеу: Жетілдірілген мәтін генерациясы, инфографика мен маркетингтік постер макеттеріне жарайды. Іздеуді жетілдіру: Google Search + Image Search біріктірілген. Негіздеу: Кірістірілген ойлау үдерісі; күрделі сұраныстар генерацияға дейін пайымдалады.
D

Doubao Seedream 5

Сұраным бойынша:$0.028
Seedream 5.0 Lite — терең ойлау және онлайн іздеу мүмкіндіктеріне ие, біртұтас көпмодальды кескін генерациялау моделі, түсіну, пайымдау және генерациялау мүмкіндіктері жан-жақты жаңартылған.
F

FLUX 2 MAX

Сұраным бойынша:$0.008
FLUX.2 [max] — Black Forest Labs (BFL) әзірлеген, өндірістік жұмыс процестеріне арналған жоғары деңгейлі визуалды интеллект моделі: маркетинг, өнім фотосуреті, электрондық коммерция, шығармашылық процестер және тұрақты кейіпкер/өнім сәйкестілігін, мәтінді дәл рендерлеуді, көп мегапиксельді ажыратымдылықтарда фотореалистік егжей-тегжей талап ететін кез келген қолданба. Архитектурасы промптты нақты орындау, көп референсті біріктіру (онға дейін кіріс кескіні) және негізделген генерация (кескіндерді жасау кезінде вебтегі өзекті контекстті енгізу қабілеті) үшін әзірленген.
X

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

Сұраным бойынша:$0.056
FLUX.2 [max] — Black Forest Labs (BFL) компаниясының FLUX.2 қатарындағы флагмандық, ең жоғары сапалы нұсқа. Ол максималды дәлдікке, промптқа қатаң сәйкестікке және кейіпкерлер, нысандар, жарықтандыру мен түс бойынша өңдеудің бірізділігіне басымдық беретін кәсіби деңгейдегі мәтін→кескін генерациялау және кескінді өңдеу моделі ретінде позицияланады. BFL және серіктес тіркелімдер FLUX.2 [max]-ті көп референсті өңдеу мен негізделген генерациялау мүмкіндіктері бар FLUX.2-дің ең жоғарғы деңгейлі нұсқасы ретінде сипаттайды.
O

GPT Image 1.5

Енгізу:$6.4/M
Шығыс:$25.6/M
GPT-Image-1.5 — GPT Image family-дегі OpenAI-дің кескін моделі. Ол мәтіндік промпттерден кескіндерді генерациялауға және енгізілген кескіндерге жоғары дәлдікпен өңдеулерді орындауға арналған, пайдаланушы нұсқауларын мұқият әрі дәл ұстанатын нативті көпмодальды GPT моделі.
D

Doubao Seedream 4.5

Сұраным бойынша:$0.032
Seedream 4.5 ByteDance/Seed-тің мультимодальды кескін моделі (мәтін→кескін + кескінді өңдеу) болып табылады, ол өндірістік деңгейдегі кескін шынайылығына, промптқа берік сәйкестікке және өңдеудің айтарлықтай жақсарған бірізділігіне (нысанды сақтау, мәтін/типографияны көрсету және бет-әлпеттің шынайылығы) назар аударады.