ModelSokonganPerusahaanBlog
500+ API Model AI, Semua Dalam Satu API. Hanya Di CometAPI
API Model
Pembangun
Mula PantasDokumentasiPapan Pemuka API
Sumber
Model AIBlogPerusahaanLog PerubahanTentang
2025 CometAPI. Hak cipta terpelihara.Dasar PrivasiTerma Perkhidmatan
Home/Models/Kling/Kling multi-image to image
K

Kling multi-image to image

Setiap Permintaan:$0.13216
Kling berbilang imej ke imej
Penggunaan komersial
Gambaran Keseluruhan
Ciri-ciri
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.

Ciri-ciri untuk Kling multi-image to image

Terokai ciri-ciri utama Kling multi-image to image, yang direka untuk meningkatkan prestasi dan kebolehgunaan. Temui bagaimana keupayaan ini boleh memberi manfaat kepada projek anda dan meningkatkan pengalaman pengguna.

Harga untuk Kling multi-image to image

Terokai harga yang kompetitif untuk Kling multi-image to image, direka bentuk untuk memenuhi pelbagai bajet dan keperluan penggunaan. Pelan fleksibel kami memastikan anda hanya membayar untuk apa yang anda gunakan, menjadikannya mudah untuk meningkatkan skala apabila keperluan anda berkembang. Temui bagaimana Kling multi-image to image boleh meningkatkan projek anda sambil mengekalkan kos yang terurus.
Harga Comet (USD / M Tokens)Harga Rasmi (USD / M Tokens)Diskaun
Setiap Permintaan:$0.13216
Setiap Permintaan:$0.1652
-20%

Kod contoh dan API untuk Kling multi-image to image

Akses kod sampel yang komprehensif dan sumber API untuk Kling multi-image to image bagi memperlancar proses integrasi anda. Dokumentasi terperinci kami menyediakan panduan langkah demi langkah, membantu anda memanfaatkan potensi penuh Kling multi-image to image dalam projek anda.

Lebih Banyak Model

G

Nano Banana 2

Masukan:$0.4/M
Keluaran:$2.4/M
Gambaran Keseluruhan Keupayaan Teras: Resolusi: Sehingga 4K (4096×4096), setara dengan Pro. Ketekalan Imej Rujukan: Sehingga 14 imej rujukan (10 objek + 4 watak), mengekalkan ketekalan gaya/watak. Nisbah Aspek Melampau: Nisbah baharu 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 ditambah, sesuai untuk imej panjang, poster dan sepanduk. Penjanaan Teks: Penjanaan teks lanjutan, sesuai untuk infografik dan susun atur poster pemasaran. Peningkatan Carian: Carian Google + Carian Imej bersepadu. Pembumian: Proses pemikiran terbina dalam; arahan kompleks dirasionalkan sebelum penjanaan.
D

Doubao Seedream 5

Setiap Permintaan:$0.028
Seedream 5.0 Lite ialah model penjanaan imej multimodal bersepadu yang dilengkapi dengan keupayaan pemikiran mendalam dan carian dalam talian, serta menampilkan peningkatan menyeluruh dalam keupayaan pemahaman, penaakulan dan penjanaan.
F

FLUX 2 MAX

Setiap Permintaan:$0.008
FLUX.2 [max] ialah model kecerdasan visual bertaraf teratas daripada Black Forest Labs (BFL) yang direka untuk aliran kerja produksi: pemasaran, fotografi produk, e-dagang, aliran kerja kreatif, serta mana-mana aplikasi yang memerlukan identiti watak/produk yang konsisten, pemaparan teks yang tepat, dan perincian fotorealistik pada resolusi berbilang megapiksel. Seni binanya direka bentuk untuk pematuhan prompt yang kukuh, penggabungan berbilang rujukan (sehingga sepuluh imej input), dan penjanaan berlandasan (keupayaan menggabungkan konteks web terkini semasa menghasilkan imej).
X

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

Setiap Permintaan:$0.056
FLUX.2 [max] ialah varian perdana berkualiti tertinggi dalam keluarga FLUX.2 daripada Black Forest Labs (BFL). Ia diposisikan sebagai model penjanaan teks→imej dan penyuntingan imej bertaraf profesional yang menumpukan pada kesetiaan maksimum, pematuhan terhadap prompt, serta konsistensi penyuntingan merentasi watak, objek, pencahayaan dan warna. BFL dan daftar rakan kongsi menggambarkan FLUX.2 [max] sebagai varian FLUX.2 peringkat tertinggi dengan ciri penyuntingan berbilang rujukan dan penjanaan berlandasan.
O

GPT Image 1.5

Masukan:$6.4/M
Keluaran:$25.6/M
GPT-Image-1.5 ialah model imej OpenAI dalam keluarga GPT Image. Ia ialah model GPT multimodal secara natif yang direka untuk menjana imej daripada prompt teks dan melakukan suntingan kesetiaan tinggi pada imej input sambil mematuhi arahan pengguna dengan teliti.
D

Doubao Seedream 4.5

Setiap Permintaan:$0.032
Seedream 4.5 ialah model imej multimodal ByteDance/Seed (teks→imej + penyuntingan imej) yang memberi tumpuan kepada kesetiaan imej pada tahap produksi, pematuhan kepada prompt yang lebih kukuh, dan konsistensi penyuntingan yang jauh lebih baik (pengekalan subjek, pemaparan teks/tipografi, dan realisme wajah).