인기 모델
이미지 투 비디오 생성은 입력 이미지와 모션 생성을 결합합니다. 출력은 원본 이미지와의 시각적 일관성을 유지하면서 사실적인 움직임을 더합니다.
1단계: 이미지 준비
먼저 원본 이미지를 제공해야 합니다. 파일을 업로드하거나, URL을 참조하거나, base64 데이터 URI를 제공할 수 있습니다.// 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"
API 토큰으로 교체하세요위 예제에서 YOUR_API_TOKEN 자리표시자를 교체하려면 krea.ai/settings/api-tokens에서 API 토큰을 생성해야 합니다. 도움이 필요하면 API 키 및 결제 페이지의 안내를 따르세요.
2단계: 비디오 생성
이미지와 모션 매개변수를 포함하여/generate/video/kling/kling-2.5로 POST 요청을 보냅니다.
// 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"])
}
API 토큰으로 교체하세요위 예제에서 YOUR_API_TOKEN 자리표시자를 교체하려면 krea.ai/settings/api-tokens에서 API 토큰을 생성해야 합니다. 도움이 필요하면 API 키 및 결제 페이지의 안내를 따르세요.
{
"job_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
"status": "queued",
"created_at": "2025-01-15T10:30:00.000Z",
"estimated_time": "60-120 seconds"
}
3단계: 결과 폴링
5초마다/jobs/{job_id}를 폴링하여 비디오 생성 진행 상황을 확인하세요.
// 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)
}
}
{
"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"]
}
}
웹훅을 사용할 수 있습니다!작업이 완료되면 알림을 받도록 웹훅을 설정하세요. 시작하려면 웹훅 가이드를 참조하세요.
공통 매개변수
모든 모델의 상세 매개변수 목록은 모델 API 페이지를 참조하세요.
| 매개변수 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|
start_image | string | 원본 이미지의 URL |
prompt | string | 원하는 움직임과 카메라 워크에 대한 설명 |
duration | number | 비디오 길이(초). 지원되는 값은 모델에 따라 다릅니다. |
aspect_ratio | string | 비디오 화면 비율(예: 16:9, 9:16, 1:1) |
end_image | string | 지원 모델용 종료 프레임 URL(선택 사항) |
mode | string | 지원 모델용 품질 모드(선택 사항) |
모션 프롬프트 팁:
- 카메라 움직임(팬, 줌, 돌리, 틸트)을 설명하세요
- 움직임의 방향과 속도를 지정하세요
- 깊이감과 시차 효과를 언급하세요
- 미세한 애니메이션에는 절제된 카메라 표현을 사용하세요
- 극적인 효과에는 강한 동작 동사를 사용하세요