Автоматизация создания видео в KlingAI.com

[SAT]

Введение

В современном цифровом мире видеоконтент стал одним из ключевых инструментов продвижения бренда, обучения и вовлечения аудитории. Однако создание качественных роликов вручную требует значительных ресурсов и времени.


Предлагаемый кейс демонстрирует, как превратить этот процесс в полностью автоматизированный конвейер — от идеи до готового видео. Решение основано на связке Zennoposter и API KlingAI.com, что позволяет объединить простоту визуальной автоматизации с гибкостью прямого взаимодействия через код.

Цели и задачи

• Автоматизировать процесс генерации видео в двух режимах:
  1. Текст → Видео
  2. Изображение + описание → Видео
• Исключить рутинные операции за счёт полной автономности.
• Обеспечить масштабируемость за счёт многопоточности и прокси.
• Предоставить пользователю выбор между веб-автоматизацией (Zennoposter) и прямой интеграцией (API).

Подход 1. Автоматизация через Zennoposter
Архитектура проекта

• profiles/ – профили браузера для авторизации на KlingAI.com.
• text_to_video/ – текстовые промпты для генерации роликов.
• image_to_video/ – изображения и описания для их анимации.
• ready/ – папка, куда сохраняются готовые видео.
• proxy.txt – список прокси для многопоточной работы.
• setting.txt – переключение режимов (0 – Text-to-Video, 1 – Image-to-Video).

Режим «Текст в видео»

• Пользователь создаёт prompt.txt с идеями.
• Дополнительно может использовать negative_prompt.txt для фильтрации нежелательных элементов.
• Zennoposter автоматически выполняет цепочку: вход → ввод промпта → генерация → скачивание видео → сохранение.

Режим «Картинка в видео по описанию»

• Изображения размещаются в image_to_video/images.
• Описания указываются в prompt.txt, в порядке соответствия файлам.
• Шаблон загружает картинку + описание → инициирует анимацию → сохраняет готовое видео.

Подход 2. Автоматизация через API KlingAI
Основные шаги

1. Получение Access Key и Secret Key в кабинете KlingAI.com.
2. Настройка Python-скрипта:
   • установка зависимостей (PyJWT, requests);
   • настройка словаря video_payload (промпт, модель, соотношение сторон и др.);
   • генерация JWT-токена для аутентификации.
3. Запуск цикла:
   • отправка запроса на /v1/videos/text2video;
   • получение task_id;
   • регулярная проверка статуса задачи;
   • скачивание готового видео при статусе succeed.

Преимущества кейса

• Гибкость: выбор между визуальной автоматизацией (без кода) и API-интеграцией (для разработчиков).
• Масштабируемость: возможность запуска в многопоточном режиме.
• Надёжность: автоматическая авторизация и сохранение прогресса.
• Универсальность: подходит для маркетинга, обучения, соцсетей, игровых проектов.

Итог

Рассмотренный кейс демонстрирует, как можно объединить силу Zennoposter и API KlingAI.com для создания умного, масштабируемого и полностью автономного процесса генерации видео.


Такой подход позволяет:

• минимизировать ручной труд,
• увеличить скорость производства контента в разы,
• обеспечить гибкую настройку под любые задачи бизнеса.

 

[Alex.A]

В PM работает, а в ZP как обстоят дела? Какую версию рекомендуете?
И второй вопрос это Вы работали в бесплатной версии Kling AI?

 

[heks]

В PM работает, а в ZP как обстоят дела? Какую версию рекомендуете?
И второй вопрос это Вы работали в бесплатной версии Kling AI?

В бесплатной по 2 дня генерировать будешь!