Image vers vidéo

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La génération image vers vidéo combine votre image d’entrée avec la génération de mouvement. La sortie conserve la cohérence visuelle avec votre image source tout en ajoutant un mouvement réaliste.

Étape 1 : préparer votre image

Vous devez d’abord fournir l’image source. Vous pouvez soit téléverser un fichier, référencer une URL, soit fournir un data URI base64.

// npm install @krea-ai/sdk
import { openAsBlob } from "node:fs";
import { Krea } from "@krea-ai/sdk";

const krea = new Krea({ apiKey: process.env.KREA_API_KEY });

// Option 1: Upload a local file and use the hosted asset URL
const file = await openAsBlob("./input-image.jpg", { type: "image/jpeg" });
const asset = await krea.assets.upload(file, {
  description: "Input image",
});
const imageUrl = asset.image_url;

// Option 2: Using image URL
// const imageUrl = "https://example.com/input-image.jpg";

import requests

API_BASE = "https://api.krea.ai"
API_TOKEN = "YOUR_API_TOKEN"

# Option 1: Upload a local file and use the hosted asset URL
with open("input-image.jpg", "rb") as image_file:
    upload = requests.post(
        f"{API_BASE}/assets",
        headers={"Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}"},
        files={"file": ("input-image.jpg", image_file, "image/jpeg")},
        data={"description": "Input image"},
    )
upload.raise_for_status()
image_url = upload.json()["image_url"]

# Option 2: Using image URL
# image_url = "https://example.com/input-image.jpg"

Étape 2 : générer la vidéo

Effectuez une requête POST vers /generate/video/kling/kling-2.5 avec votre image et vos paramètres de mouvement.

// npm install @krea-ai/sdk
import { Krea } from "@krea-ai/sdk";

const krea = new Krea({ apiKey: process.env.KREA_API_KEY });

const job = await krea.video("kling/kling-2.5", {
  start_image: imageUrl,
  prompt: "gentle camera pan from left to right, subtle depth",
  duration: 5,
  aspect_ratio: "16:9"
});

console.log(`Job ID: ${job.job_id}`);

curl -X POST https://api.krea.ai/generate/video/kling/kling-2.5 \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "start_image": "https://example.com/input-image.jpg",
    "prompt": "gentle camera pan from left to right, subtle depth",
    "duration": 5,
    "aspect_ratio": "16:9"
  }'

response = requests.post(
    f"{API_BASE}/generate/video/kling/kling-2.5",
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}",
        "Content-Type": "application/json"
    },
    json={
        "start_image": image_url,
        "prompt": "gentle camera pan from left to right, subtle depth",
        "duration": 5,
        "aspect_ratio": "16:9"
    }
)

job = response.json()
print(f"Job ID: {job['job_id']}")

package main

import (
    "bytes"
    "encoding/json"
    "fmt"
    "net/http"
)

func main() {
    apiBase := "https://api.krea.ai"
    apiToken := "YOUR_API_TOKEN"

    payload := map[string]interface{}{
        "start_image": "https://example.com/input-image.jpg",
        "prompt": "gentle camera pan from left to right, subtle depth",
        "duration": 5,
        "aspect_ratio": "16:9",
    }

    jsonData, _ := json.Marshal(payload)
    req, _ := http.NewRequest("POST", apiBase+"/generate/video/kling/kling-2.5", bytes.NewBuffer(jsonData))
    req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+apiToken)
    req.Header.Set("Content-Type", "application/json")

    client := &http.Client{}
    resp, _ := client.Do(req)
    defer resp.Body.Close()

    var job map[string]interface{}
    json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&job)
    fmt.Printf("Job ID: %s\n", job["job_id"])
}

Remplacez par votre jeton d’APIPour remplacer l’espace réservé YOUR_API_TOKEN dans les exemples ci-dessus, vous devez générer un jeton d’API sur krea.ai/settings/api-tokens. Suivez les instructions de la page Clés d’API et facturation si vous avez besoin d’aide.

Exemple de réponse

{
  "job_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "status": "queued",
  "created_at": "2025-01-15T10:30:00.000Z",
  "estimated_time": "60-120 seconds"
}

Étape 3 : interroger les résultats

Interrogez /jobs/{job_id} toutes les 5 secondes pour vérifier la progression de la génération vidéo.

// npm install @krea-ai/sdk
import { Krea } from "@krea-ai/sdk";

const krea = new Krea({ apiKey: process.env.KREA_API_KEY });

async function waitForVideo(jobId) {
  const completed = await krea.jobs.wait(jobId, { intervalMs: 5000 });
  return completed.result.urls[0];
}

const videoUrl = await waitForVideo(job.job_id);
console.log(`Video ready: ${videoUrl}`);

curl -X GET https://api.krea.ai/jobs/YOUR_JOB_ID \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN"

import time

def wait_for_video(job_id):
    while True:
        response = requests.get(
            f"{API_BASE}/jobs/{job_id}",
            headers={"Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}"}
        )
        job = response.json()

        if job["status"] == "completed":
            return job["result"]["urls"][0]
        if job["status"] in ("failed", "cancelled"):
            raise Exception(f"Job failed: {job['status']}")

        # Show progress if available
        if "progress" in job:
            print(f"Progress: {job['progress']}%")
        else:
            print(f"Status: {job['status']}")

        time.sleep(5)

video_url = wait_for_video(job["job_id"])
print(f"Video ready: {video_url}")

func waitForVideo(jobID string) (string, error) {
    for {
        req, _ := http.NewRequest("GET", apiBase+"/jobs/"+jobID, nil)
        req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+apiToken)

        resp, _ := client.Do(req)
        var job map[string]interface{}
        json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&job)
        resp.Body.Close()

        switch job["status"] {
        case "completed":
            result := job["result"].(map[string]interface{})
            urls := result["urls"].([]interface{})
            return urls[0].(string), nil
        case "failed", "cancelled":
            return "", fmt.Errorf("job failed: %s", job["status"])
        }

        // Show progress if available
        if progress, ok := job["progress"]; ok {
            fmt.Printf("Progress: %.0f%%\n", progress)
        } else {
            fmt.Printf("Status: %s\n", job["status"])
        }

        time.Sleep(5 * time.Second)
    }
}

Exemple de réponse terminée

{
  "job_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "status": "completed",
  "created_at": "2025-01-15T10:30:00.000Z",
  "completed_at": "2025-01-15T10:31:45.000Z",
  "result": {
    "urls": ["https://gen.krea.ai/videos/your-video.mp4"]
  }
}

Webhooks disponibles !Configurez des webhooks pour recevoir des notifications lorsque les tâches sont terminées. Consultez le guide des Webhooks pour commencer.

Paramètres courants

Pour une liste détaillée des paramètres de tous les modèles, consultez la page API des modèles.

Paramètre	Type	Description
`start_image`	string	URL de l’image source
`prompt`	string	Description du mouvement souhaité et du mouvement de caméra
`duration`	number	Durée de la vidéo en secondes. Les valeurs prises en charge dépendent du modèle.
`aspect_ratio`	string	Ratio d’aspect de la vidéo, par exemple `16:9`, `9:16` ou `1:1`
`end_image`	string	URL facultative de l’image de fin pour les modèles compatibles
`mode`	string	Mode de qualité facultatif pour les modèles qui en exposent un

Conseils pour le prompt de mouvement :

Décrivez le mouvement de caméra (panoramique, zoom, travelling, inclinaison)
Précisez la direction et la vitesse du mouvement
Mentionnez la profondeur et les effets de parallaxe
Utilisez un langage de caméra retenu pour les animations subtiles
Utilisez des verbes d’action plus forts pour des effets spectaculaires

Premiers pas

Krea 2

Concepts clés

Exemples de code

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