Kling 图像全能
告别手动抠图。用 Kling Image O1 智能融合主体与背景，轻松实现高保真、参考图编辑。
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Kling Image O1 是什么
Kling Image O1 不再是随机生成图片，而是专注于精准、逻辑驱动的编辑。普通 AI 模型往往难以理解物体之间的关系，而 Kling O1 被专门设计成能「理解场景的语义」。它不仅仅是简单地把像素拼接起来，还明白一个人应该坐在椅子上，一辆车理应行驶在马路上。
在 Somake 平台上，Kling O1 特别适合需要融合不同图片元素、又不想学习复杂 Photoshop 操作的用户。对那些追求高保真合成效果、对光影、透视和一致性非常讲究的专业人士来说，这就是理想工具。
核心功能
逻辑驱动的合成
模型亮点在于「深度语义理解」。你无需手动绘制遮罩或圈选区域，Kling O1 能自然地理解你的指令。
它能分析多达 10 张源图片的视觉逻辑（目前在 Somake 平台优化为最多同时处理 3 张图片），支持复杂的编辑需求。
自适应高保真输出
Kling Image O1 支持标准 1K 和高分辨率 2K 图片生成。它可以智能检测 9 种常用比例，确保最终效果满足专业项目的画面需求，放大时不会丢失细节或产生杂点。
画面风格一致性
模型特别擅长「主体移植」。当你将某个物体或人物从一张图片移到另一张时，Kling O1 会自动保持目标场景的视觉统一。
它会自动调整光线、阴影和透视，让插入的主体自然融入新环境，大大减少你后期修图的时间。
提示词指南
要在 Somake 上用 Kling Image O1 得到理想效果，你必须使用特定的参考图片语法。模型会用更长的生成时间来换取更准确的语义理解，所以精准指令非常重要。
语法格式：用 @Image1、@Image2、@Image3 来代表你上传的参考图片。
基本结构： [操作] [主体图片引用] [介词] [环境图片引用] [描述性修饰]
提示词示例：
把 @Image1 里的女人放到 @Image2 里的皮沙发上，确保她手里拿着 @Image3 的咖啡杯，并保持电影感光效和真实的材质表现。
使用建议：
说明清楚： 明确每张图片的角色（如“用 @Image1 做背景”）。
避免遮罩： 不用描述像素坐标，只说出语义关系。
顺序一致： 提示词的图片次序要和在 Somake 上传的顺序一致。
应用场景
电商产品植入
营销团队可以把产品照片自然放进多种生活场景，无需实地拍摄。上传产品图为 @Image1，生活场景背景为 @Image2，就能生成真实感十足的宣传素材，让产品和环境的光影、空间完美融合。
角色一致性的分镜绘制
开发者和美术可以让角色在不同场景中保持造型一致。角色图固定为 @Image1，背景图换成 @Image2，就能批量生成角色属性一致、环境变化的图片，很适合分镜或漫画制作。
风格融合与自由合成
用户可以将不同视觉元素融合成新作品。例如，把 @Image1 的质感或艺术风格应用到 @Image2 的结构上。非常适用于概念图创作，满足特定美术要求下的草图或立体拼合。
为什么选择 Somake
精心设计的用户体验
我们尽量去掉开发端术语，只为你打造简洁、富有创意的界面。 Somake 会在后台自动管理复杂的 API 连接，你只需专注于你的提示词和图片本身。
灵活参考图片支持
从基础应用到企业级能力，我们都做好了准备。普通用户可以用 3 张图片，企业用户如果需要支持最多 10 张参考图片，Somake 也有专属支持渠道。
高保真架构保障
我们的平台专为 2K 语义合成的大算力任务优化。 Somake 确保 Kling O1 在资源密集逻辑下依然连接稳定，大幅减少复杂任务中生成失败的情况。
常见问题
Kling O1 的核心是语义准确和多图片间的关联（用特定引用 @Image），而普通生成器通常只靠纯文本提示或基础的全局风格转移。
目前界面只允许同时上传 3 张图片，这是为了保证最快响应和稳定体验。实际上底层模型可支持更多图片，企业定制可联系我们。
Kling O1 为了语义理解牺牲了速度，需要进行更复杂的上下文和透视计算，因此比普通生成器耗时更长。
不用，你不需要手动抠图。只要用提示词语法（例如“put @Image1 in @Image2”），模型会自动识别边界和语境。
可以，用 Kling O1 通过 Somake 生成的图片，遵循我们的标准服务条款后就可商用。
如果不按指定语法写，模型可能会把输入图片当作普通风格参考，而不会把它们当作需要操作的具体语义对象。
