Kling 3.0 AI 비디오 생성기

주요 기능

Kling 3.0 비디오 사용 방법

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   prompt로 시작할지 frame으로 시작할지 정하기

   현재 페이지의 Kling 3.0은 text 기반과 image 기반의 short-video generation을 모두 지원합니다. 아이디어가 아직 열려 있으면 text-to-video, continuity가 더 중요하면 reference frame에서 시작하세요.

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   mode, frame shape, duration, audio를 먼저 정하기

   현재 FreeGPT2 workbench에서 Kling 3.0은 std/pro, 16:9/9:16/1:1, 5~15초, optional audio를 제공합니다. 첫 실행 전에 이 값을 정하면 결과를 목표 배포 형태에 더 가깝게 만들 수 있습니다.

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   negative prompt와 CFG는 방향을 더 분명히 할 때만 쓰기

   Kling 3.0은 현재 페이지에서 negative prompt와 CFG scale을 제공합니다. 첫 패스에 더 선명한 제외 규칙이나 더 강한 prompt 밀착이 필요할 때 유효하며, 그렇지 않으면 모델의 해석 여지를 줄일 수 있습니다.

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   sequence가 중요하면 storyboard를 켜기

   clip이 하나의 continuous motion idea가 아니라 여러 beat에 의존한다면 storyboard mode로 여러 개의 짧은 shot을 계획하세요. image-led workflow에서는 최대 2장의 reference image로 motion을 고정할 수도 있습니다.

사용 사례

Kling 3.0은 더 나은 consistency, native audio, 그리고 실용적인 compact control set을 갖춘 short-form cinematic video가 필요할 때 가장 강한 모델입니다. 거대한 production stack보다는 prompt-led clip과 frame-led motion test를 같은 family 안에서 빠르게 돌리고 싶을 때 특히 잘 맞습니다.

• 01

  concept trailer와 광고 방향 테스트

  글로 쓴 아이디어나 storyboard를, pacing·framing·전체 방향을 검토할 수 있는 short cinematic clip으로 빠르게 바꾸고 싶을 때 적합합니다.

• 02

  승인된 frame에서 출발하는 reference-led motion

  product frame, character frame, key visual이 이미 있고, 그 composition을 알아볼 수 있게 유지하면서 animation하고 싶을 때 강한 선택지입니다.

• 03

  audio-visual short scene

  sound를 나중에 얹는 것이 아니라 first review에 포함시키고 싶을 때 유용합니다. short social clip, hook, ad test에서 특히 실용성이 높습니다.

• 04

  storyboard 기반 short sequence

  하나의 clip에 여러 beat, camera change, 작은 서사 전환이 필요하다면 단일 motion loop보다 storyboard mode가 더 적합합니다.

출력 및 품질

요금 및 크레딧

Kling 3.0을(를) 사용하는 각 세대는 FreeGPT2 내에서 크레딧을 소비합니다.

FAQ