МоделиПоддержкаПредприятиеБлог
500+ API моделей ИИ, всё в одном API. Только в CometAPI
API моделей
Разработчик
Быстрый стартДокументацияПанель управления API
Ресурсы
AI МоделиБлогПредприятиеЖурнал измененийО нас
2025 CometAPI. Все права защищены.Политика конфиденциальностиУсловия обслуживания
Home/Models/Kling/Kling multi-image to image
K

Kling multi-image to image

За запрос:$0.13216
Kling преобразование нескольких изображений в изображение
Коммерческое использование
Обзор
Функции
Цены
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.

Функции для Kling multi-image to image

Изучите ключевые функции Kling multi-image to image, разработанные для повышения производительности и удобства использования. Узнайте, как эти возможности могут принести пользу вашим проектам и улучшить пользовательский опыт.

Цены для Kling multi-image to image

Изучите конкурентоспособные цены на Kling multi-image to image, разработанные для различных бюджетов и потребностей использования. Наши гибкие планы гарантируют, что вы платите только за то, что используете, что упрощает масштабирование по мере роста ваших требований. Узнайте, как Kling multi-image to image может улучшить ваши проекты, сохраняя при этом управляемые расходы.
Цена Comet (USD / M Tokens)Официальная цена (USD / M Tokens)Скидка
За запрос:$0.13216
За запрос:$0.1652
-20%

Пример кода и API для Kling multi-image to image

Получите доступ к исчерпывающим примерам кода и ресурсам API для Kling multi-image to image, чтобы упростить процесс интеграции. Наша подробная документация предоставляет пошаговые инструкции, помогая вам использовать весь потенциал Kling multi-image to image в ваших проектах.

Больше моделей

G

Nano Banana 2

Ввод:$0.4/M
Вывод:$2.4/M
Обзор основных возможностей: Разрешение: до 4K (4096×4096), на уровне Pro. Согласованность референс-изображений: до 14 референс-изображений (10 объектов + 4 персонажа), с сохранением согласованности стиля/персонажей. Экстремальные соотношения сторон: добавлены новые соотношения 1:4, 4:1, 1:8, 8:1, подходят для длинных изображений, постеров и баннеров. Рендеринг текста: продвинутая генерация текста, подходит для инфографики и макетов маркетинговых постеров. Расширение поиска: интегрированы Google Search + Image Search. Граундирование: встроенный процесс рассуждения; сложные запросы анализируются перед генерацией.
D

Doubao Seedream 5

За запрос:$0.028
Seedream 5.0 Lite — единая мультимодальная модель генерации изображений, обладающая возможностями глубокого мышления и онлайн-поиска, с всесторонним улучшением возможностей понимания, рассуждения и генерации.
F

FLUX 2 MAX

За запрос:$0.008
FLUX.2 [max] — модель визуального интеллекта высшего уровня от Black Forest Labs (BFL), предназначенная для производственных рабочих процессов: маркетинг, товарная фотография, электронная коммерция, креативные пайплайны и любые приложения, которым требуется последовательная идентичность персонажа/продукта, точный рендеринг текста и фотореалистичная детализация при многомегапиксельных разрешениях. Архитектура спроектирована для точного следования промптам, слияния нескольких референсов (до десяти входных изображений) и контекстно обоснованной генерации (возможности учитывать актуальный веб-контекст при генерации изображений).
X

Black Forest Labs/FLUX 2 MAX

За запрос:$0.056
FLUX.2 [max] — флагманский, самый качественный вариант семейства FLUX.2 от Black Forest Labs (BFL). Он позиционируется как профессиональная модель генерации «текст→изображение» и редактирования изображений, ориентированная на максимальную верность, строгое следование промпту и согласованность правок для персонажей, объектов, освещения и цвета. BFL и партнёрские реестры описывают FLUX.2 [max] как вариант высшего уровня в линейке FLUX.2 с функциями многореференсного редактирования и grounded‑генерации.
O

GPT Image 1.5

Ввод:$6.4/M
Вывод:$25.6/M
GPT-Image-1.5 — это модель OpenAI для изображений в семействе GPT Image . Это нативно мультимодальная модель GPT, предназначенная для генерации изображений по текстовым подсказкам и выполнения высокоточного редактирования входных изображений при точном следовании инструкциям пользователя.
D

Doubao Seedream 4.5

За запрос:$0.032
Seedream 4.5 — мультимодальная модель изображений ByteDance/Seed (текст→изображение + редактирование изображений), сфокусированная на качестве изображений производственного уровня, более строгом следовании промптам и значительно улучшенной консистентности редактирования (сохранение объекта, рендеринг текста/типографики и реалистичность лиц).