AI 产品照片转视频生成器

它是什么

这个 n8n 工作流接收一张产品照片和一句话的视频需求，交回一段广告片风格的短视频。八个节点依次运行。表单接收照片，Cloudinary 把它存到一个公开地址，Gemini 2.5 Pro 用 YAML 写出产品描述，包括品牌，颜色写成十六进制色值。名为 Creative Director 的智能体根据这份描述和你的一句话，用 JSON 写出分镜方案。你自己准备的子工作流把方案和照片交给 Kie.ai 上的 Veo 3.1 Fast，最后一个节点把视频下载下来。

适合谁

想给每件商品都配一段动态广告、又不想约拍摄的店主和小品牌，以及替他们做这些广告的营销人员和代理公司。

你需要会一点 n8n：导入文件、添加凭据、搭一个小的子工作流。如果这些对你来说很陌生，又不想学，就别选它。作者估计设置要 11 分钟左右，前提是四个账号都已经开好。

用在哪里

你运行的任何 n8n 都行，只要能访问 Cloudinary、Google、OpenRouter 和 Kie.ai。

• n8n Cloud：在那里新建一个工作流，把文件导入进去
• 你自己的 n8n 服务器：同一个文件，同样的步骤
• 广告和社交渠道：视频以文件的形式交回，可以直接做 Instagram 广告、Reel 或 Short
• 网盘或其他应用：在 Download Video 后面加一个节点，把视频存起来或转发出去

设置

点“获取”会把一个压缩包存到你的下载文件夹，里面有 workflow.json 和 Mindket 写的设置说明。导入之前先准备好下面这些。

1. 在 n8n 里新建一个工作流，打开它的菜单，选 Import from File，选中 workflow.json。
2. 打开 Upload *Photo1，在它的地址里把 <YOUR_CLOUD_NAME> 换成你的 cloud name。
3. 在同一个节点里，把 YOUR_PRESET_NAME 换成你的预设，把 YOUR_FOLDER_NAME 换成一个文件夹。
4. 添加 Google Gemini (PaLM) API 凭据，在 Analyze an image 里选中它。
5. 添加 OpenRouter 凭据，在 OpenRouter Chat Model 里选中它。
6. 打开 Creative Director 后面那个标红的节点，也就是调用 Kie.ai 子工作流的节点，选上你自己的视频子工作流。
7. 保存，用表单的测试地址发一张测试照片，再点 Publish 发布工作流。

文件里没有这个子工作流。它的节点原本指向作者自己 n8n 里的一个工作流，所以导入后是空的，并且标红。你的子工作流会收到下面四个字段，并以 resultUrls 返回视频地址：

{
  "video_prompt": "<分镜方案，JSON 文本>",
  "aspect_ratio": "16:9",
  "imageUrls": ["<照片的 Cloudinary 地址>"],
  "generationType": "REFERENCE_2_VIDEO"
}

我们在 2026 年 11 月 2 日读过 Kie.ai 的 Veo 文档，里面写了子工作流要发的两个请求。先把这些字段发到 generate 接口，密钥作为 Bearer token，再用任务的 ID 反复查询 record-info，直到它报告成功。resultUrls 字段返回的是一个 JSON 字符串，返回之前先解析它。

POST https://api.kie.ai/api/v1/veo/generate
GET  https://api.kie.ai/api/v1/veo/record-info?taskId=<taskId>

签名预设也可以用：添加一个 HTTP Basic Auth 凭据，填你的 Cloudinary API key 和 secret，在上传节点的 Authentication 里选中它。

如何使用

从 On form submission 打开表单，附上一张产品照片，在 Description 里用一句话写你想要的视频。表单会立刻确认收到。运行在后台继续：上传、分析、分镜方案、渲染、下载。视频作为文件留在这次运行的执行数据里，到 Executions 里打开这次运行就能看到。

示例

一张冷萃咖啡瓶的照片，Description 里写：

晴朗的咖啡馆吧台上，冰块落进瓶子旁边的玻璃杯，慢动作，温暖的早晨光线

Gemini 的 YAML 写出产品类型、品牌（标签上能看到的话）和瓶子的十六进制颜色。Creative Director 按解析器的结构回答，这里做了删减。它不在方案里描述瓶子的样子，因为它的提示词说 Veo 会从照片里取这些。

{
  "scene": "…",
  "style": "…",
  "camera": { "type": "…", "angle": "…", "lens": "…", "movement": "…" },
  "lighting": { "type": "…", "mood": "…", "time": "…" },
  "audio": { "music": "…", "effects": ["…"] },
  "motion": { "pace": "…", "style": "…", "transitions": "…" },
  "technical": { "resolution": "…", "duration": "…", "color_palette": "…", "effects": "…" },
  "narrative": { "beginning": "…", "middle": "…", "end": "…" }
}

Kie.ai 根据方案和照片渲染视频，Download Video 从 resultUrls 取回它。

新手与专家

新手：n8n 把工作流画成用线连起来的方框，每个方框叫一个节点，只做一件事。凭据是 n8n 替你保管的密钥，你在哪个节点里选中它，就交给哪个节点用。先用表单的测试地址跑一次。之后每个节点都会显示它收到了什么、发出了什么，预设或密钥填错了，就在这里看得出来。

专家：三个模型分担这些工作，每一步用哪个都写在下面。

你也可以让 OpenRouter 用别的模型。智能体会把 YAML 里的 color_palette_hex 带进方案的 color_palette，品牌的颜色就能出现在画面里。

注意事项

每次运行都要花钱，其余的风险来自公开的表单和公开的照片。

• 费用：Google、OpenRouter 和 Kie.ai 各自收一次运行里自己那部分的费用
• 公开的表单：工作流发布之后，任何拿到表单地址的人都能用你的密钥发起运行，所以要么打开表单触发器的基本认证，要么别把地址给别人
• 照片：Unsigned 上传会让照片在 Cloudinary 上公开，照片也会发给 Google、OpenRouter 和 Kie.ai
• 文件类型：表单的文件字段接受任何文件类型，所以只发照片
• 凭据：这个 JSON 里没有任何凭据，也没有作者账号里的任何东西