Kling Transformation 视频风格重绘 API：为每条短视频统一视觉风格

如果你发布短视频，你最大的敌人不是创意——而是视觉一致性。你在不同时间、不同光线、不同来源下拍摄或生成片段，结果你的信息流看起来像是五个不同创作者的作品。通常的解决办法是在剪辑软件里花上几个小时手动调色和匹配滤镜。

kling-3.0-omni/transformation 提供了另一条路径：给它一段现有视频和一段提示词，它就会把整个画面重绘——场景、色调、质感、主体——同时完整保留原始的镜头运动和时序。最后这一点才是关键。它不是重新生成你的视频，而是给你的视频换一层皮。这意味着你可以拿一堆互不相关的片段，让它们全部跑过同一段提示词，从而强制形成单一、统一的视觉风格。

本文是我们的transformation API 使用指南的短视频制作配套文章。那篇操作指南讲的是原始的 create → poll → download 流程；本文则聚焦于对创作者真正重要的工作流：把一系列片段统一到同一视觉风格下，并用一个脚本批量重绘整个批次。下方每个视频都是真实的 /v1/tasks 输出，附带其确切提示词和费用。

关键技巧：可复用的“视觉预设”

下面是一段被重绘成手绘水彩绘本风格的视频。源素材是一只纸船在城市排水沟里的平淡、阴郁夜景——下方版本是模型返回的结果：

整个重绘完全由提示词驱动——这个端点没有 strength 或 fidelity 滑块。输出偏离源素材的程度，取决于你的文字推动的力度。这是特性，不是限制：这意味着你的提示词就是预设。写一次，保存确切的字符串，然后在每个你想匹配的片段上逐字复用。

下面就是生成上述视频的提示词，可直接复制粘贴：

Restyle this video as a hand-painted watercolor storybook illustration:
soft visible brushstroke textures, a warm golden-amber and muted teal
palette, gentle paper grain, softly glowing highlights, and a cozy
picture-book mood. Keep the exact camera motion, framing, timing, and
subject movement from the source clip completely unchanged — change only
the visual style, never the action.

注意这两半部分。前半部分是视觉风格：色调、质感、氛围——你会写进品牌风格指南的那部分。后半部分是保留运动和时序的硬性指令。去掉后半部分，你就会滑向重新生成；保留它，你就能得到忠实的换皮效果。对于短视频系列来说，这种拆分正是你想要的：视觉风格在片段之间传递，运动则保持每个镜头原生。

证据：一个预设，两段互不相关的片段

一个风格预设只有在应用于它从未设计过的素材时依然有效，才算有用。所以这里有两段完全不同的源片段，使用上述完全相同的提示词字符串重绘——除了输入视频外，两次运行之间没有任何改动。

片段 A——重绘前：一只纸船在夜晚霓虹灯照亮的城市排水沟里漂流。

片段 B——重绘前：黎明时分，薄雾笼罩的港口停泊着木制渔船。不同的主体、不同的时段、不同的色调、不同的镜头节奏。

现在看片段 B 应用同一预设后的重绘结果：

把两个重绘输出并排放在一起，它们读起来像是一套匹配的作品——同样的琥珀色与青绿色调、同样的纸纹边缘、同样的绘本柔和感——尽管一个源自寒冷的城市夜晚，另一个源自雾蒙蒙的海边清晨。这就是风格统一：互不相关的素材，一个可辨识的视觉风格。而且在两个输出中，原始运动都完好无损——纸船依然沿同样的路径漂流，港口镜头依然以同样的方式平移。

重绘整个素材库：异步批处理

任何真正有量的短视频都意味着几十上百个片段，而不是两个。你不会想用一次一个阻塞调用的方式来重绘它们。任务 API 是异步的，所以正确的模式是：先一次性提交所有片段，然后在它们完成时收集结果。

schema 很小——input 里只有三个字段：prompt、video_urls（恰好一个公开源 URL）和 resolution（720p、1080p 或 4k）。下面是一个紧凑的批量运行器，将同一个预设应用到一组片段上：

import os, time, json, requests

API = "https://api.hiapi.ai/v1/tasks"
TOKEN = os.environ["HIAPI_API_KEY"]
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {TOKEN}", "Content-Type": "application/json"}

PRESET = (
    "Restyle this video as a hand-painted watercolor storybook illustration: "
    "soft visible brushstroke textures, a warm golden-amber and muted teal palette, "
    "gentle paper grain, softly glowing highlights, and a cozy picture-book mood. "
    "Keep the exact camera motion, framing, timing, and subject movement from the "
    "source clip completely unchanged — change only the visual style, never the action."
)

# Your clip library — the SAME preset is applied to every one of them.
SOURCE_CLIPS = [
    "https://example.com/clips/hook-01.mp4",
    "https://example.com/clips/hook-02.mp4",
    # ...dozens more
]

def submit(video_url: str) -> str:
    body = {
        "model": "kling-3.0-omni/transformation",
        "input": {"prompt": PRESET, "video_urls": [video_url], "resolution": "720p"},
    }
    r = requests.post(API, headers=HEADERS, json=body, timeout=60)
    return r.json()["data"]["taskId"]

# 1) Fire off every task first — they run in parallel on the platform.
tasks = {submit(url): url for url in SOURCE_CLIPS}
print(f"submitted {len(tasks)} restyle tasks")

# 2) Poll until each one reaches a terminal state, then grab the output URL.
pending = set(tasks)
outputs = {}
while pending:
    for task_id in list(pending):
        r = requests.get(f"{API}/{task_id}", headers=HEADERS, timeout=40)
        data = r.json().get("data", {})
        status = data.get("status")
        if status == "success":
            outputs[task_id] = data["output"][0]["url"]
            pending.discard(task_id)
        elif status == "fail":
            print(f"{task_id} failed: {data.get('error')}")
            pending.discard(task_id)
    if pending:
        time.sleep(8)

# 3) Download immediately — output URLs are short-lived signed links.
for task_id, url in outputs.items():
    dest = f"restyled-{task_id}.mp4"
    with open(dest, "wb") as f:
        f.write(requests.get(url, timeout=120).content)
    print("saved", dest)

有两点值得特别指出，操作指南中对这两点都有深入讲解：立即下载输出（返回的 URL 会过期），对于大批量任务，优先使用 callback 而不是频繁轮询，这样你就不会反复冲击详情端点。异步任务文档中有请求/响应的结构说明。

短视频实用建议

• 保持源片段简短。费用按秒计算，所以短的钩子既更便宜也更快。上面两段 3 秒片段在 720p 下每段约 $0.43（定价见下文）。
• 根据平台选择分辨率，而不是你的虚荣心。截至 2026 年 10 月，kling-3.0-omni/transformation 的价格为 720p 每秒 $0.143、1080p 每秒 $0.193、4K 每秒 $0.479。对于反正会被重新压缩的竖屏信息流，720p–1080p 通常是甜点区间；4K 用于主打作品。请始终在定价页面确认当前数字。
• 锁定预设，然后不要碰它。一旦你针对每个片段微调措辞，你就失去了当初做重绘所要的一致性。像对待代码一样给你的预设字符串做版本管理。
• 运动是继承来的，不是创作出来的。输出时长和运动跟随源片段。如果你需要模型根据提示词或静态图创建运动，那是另一种工具——参见文生视频或图生视频。

常见问题

我能控制重绘的强度吗？ 不能通过参数控制——没有 strength 或 fidelity 字段。通过措辞来控制。对于轻微的调色，描述一个轻微的色彩/质感变化，并强调“其余保持原始外观”；对于像水彩示例那样的完全重绘，堆叠风格词汇。重绘强度完全存在于你的提示词中。

它会保留我的原始运动，还是重新动画化场景？ 它会保留源运动和时序——这是 transformation 端点的定义性行为。提示词中明确的“保持确切的镜头运动和时序”条款会强化这一点。输出时长与输入片段匹配。

这与图生视频或参考生视频有何不同？ 图生视频将静态图动画化为运动；参考生视频从参考媒体中借用元素到新生成的片段中。Transformation 从成品视频出发，只改变其风格，保留你已经拥有的运动。关于其他模式，参见参考生视频提示词配方。

对于短视频，什么源分辨率和长度效果最好？ 输入干净、光线充足的源素材——模型会重绘它能看见的内容，所以模糊的源素材会得到模糊的重绘结果。钩子和 B-roll 保持几秒钟；批量处理许多短片段，而不是一个长片段，这既是为了成本，也是为了上面展示的逐片段并行性。

我可以在整个系列中使用一个预设吗？ 可以——这正是重点。对每个片段复用完全相同的提示词字符串，它们就会共享同一视觉风格。上面的批处理脚本正是这样做的：一个 PRESET 常量，应用于列表中的每个源素材。

给你的信息流一个统一的视觉风格

如果你的短视频看起来像是来自不同账号，kling-3.0-omni/transformation 是把它们拉到一起的最快方式：写一个视觉预设，应用到所有内容，保留每个片段的原生运动。拿一段样片，复制上面的水彩预设（或写你自己的），然后在 kling-3.0-omni/transformation 模型页面上运行它。当你准备好编写批处理脚本时，操作指南有完整的客户端。