Vidéo

Générez des vidéos à partir d'un texte ou d'une image. La plateforme propose deux moteurs : fal est le principal (de nombreux modèles), et Higgsfield est une option image-vers-vidéo de style DoP.

Ce que vous pouvez faire

Trois façons de générer une vidéo :

• Texte → vidéo (t2v) — décrivez une scène, obtenez un clip.
• Image → vidéo (i2v) — animez une image fixe.
• Première image → dernière image — interpolez un mouvement entre deux images fixes.

Certains modèles prennent aussi en charge la référence-vers-vidéo, l'extension/continuation, et l'édition. Les modes disponibles dépendent du modèle choisi :

Choisir un modèle

fal_generate_video est le cheval de bataille : un seul point d'entrée vers de nombreux modèles de premier plan. Choisissez un modèle avec model_id, et passez les paramètres de ce modèle dans input. Chaque famille prend en charge des modes et des champs différents :

higgsfield_generate_video — image-vers-vidéo de style DoP. Modèles : higgsfield-ai/dop/lite / dop/standard / dop/turbo (chacun avec une variante /first-last-frame). Il n'a aucun texte-vers-vidéo pur — pour texte → vidéo, tissez d'abord une image (voir ci-dessous).

Interface

fal_generate_video — soumet une tâche. Entrées : model_id (un id d'endpoint) et input (l'objet de paramètres complet de ce modèle, transmis tel quel). Retourne un request_id.

fal_get_video_status — interroge une tâche. Passez à la fois model_id et request_id. Retourne IN_QUEUE / IN_PROGRESS, ou COMPLETED avec l'URL de la vidéo.

higgsfield_generate_video — soumet. Entrées : prompt, image_url (obligatoire), model_id, params (spécifique au modèle, transmis tel quel). Retourne un request_id.

higgsfield_get_video_status — interroge. Passez uniquement request_id. Retourne in_progress, completed (avec l'URL de la vidéo), ou failed / nsfw.

Utilisation dans un Skill

La génération vidéo est asynchrone — en deux étapes :

1. Soumettez avec *_generate_video → obtenez un request_id.
2. Interrogez *_get_video_status jusqu'à COMPLETED → obtenez l'URL de la vidéo.

La génération peut prendre quelques minutes — continuez à interroger jusqu'à ce que ce soit terminé. Pour fal, passez à la fois model_id et request_id lors de l'interrogation ; pour Higgsfield, seulement request_id.

Texte → vidéo sur un moteur qui ne fait que de l'image-vers-vidéo (ou chaque fois que vous voulez un cadrage art-directed) : générez d'abord une image, puis injectez-la comme première image.

# Texte → vidéo (Veo 3.1, avec audio, 8 secondes)
fal_generate_video(
  model_id="fal-ai/veo3.1",
  input={ "prompt": "A cinematic drone shot over a misty mountain lake at dawn",
          "duration": "8s", "resolution": "1080p", "generate_audio": true }
)

# Image → vidéo (Kling — notez start_image_url, pas image_url)
fal_generate_video(
  model_id="fal-ai/kling-video/v3/pro/image-to-video",
  input={ "prompt": "the character slowly turns and smiles",
          "start_image_url": "https://…", "duration": "5" }
)

Tissage pour image → vidéo :

1. google_generate_image / openai_generate_image(prompt)        → image
2. fal_generate_video(model_id=".../image-to-video",
     input={ prompt: mouvement, image_url: <image> })           → request_id
   (ou higgsfield_generate_video avec image_url)
3. interroger *_get_video_status jusqu'à COMPLETED               → URL de la vidéo