Un modèle de workflow n8n gratuit qui transforme une liste de sujets en clips vidéo finis de 5 secondes avec audio. Collez le JSON, ajoutez un identifiant, et laissez la boucle de vérification récupérer chaque lien MP4 pendant que vous lisez comment fonctionnent chaque nœud, chaque prompt et chaque limite.
La plupart des tutoriels d’automatisation vidéo s’arrêtent au premier appel d’API. Le vrai travail commence juste après, car une tâche vidéo prend une minute ou plus, et un workflow qui envoie une requête puis passe à la suite ne voit jamais le résultat. Ce workflow n8n de génération de vidéos comble ce manque. Il prend un sujet, construit la description d’un plan, envoie le rendu, attend, vérifie l’état de la tâche en boucle et vous livre un lien MP4 fini. Le modèle gratuit ci-dessous se colle directement dans n8n, et chaque nœud est expliqué pour que vous puissiez l’adapter à votre chaîne, à votre boutique ou à votre client.
Imaginez une chaîne d’assemblage en cinq postes. Un déclencheur planifié le réveille, une liste de sujets l’alimente, un générateur de prompt transforme chaque sujet en description de plan, une requête HTTP envoie la tâche à un modèle vidéo, et une boucle de vérification attend que le clip existe. Rien n’y nécessite un module payant, et l’ensemble tient sur un seul écran du canevas n8n.
Ce type d’automatisation sans code est rentable chaque fois qu’il faut le même type de clip encore et encore :
| Étape | Nœud n8n | Rôle |
|---|---|---|
| 1. Déclencheur | Schedule Trigger | Lance l’exécution chaque matin à 9 h 00 |
| 2. Sujets | Code | Renvoie un élément par idée de vidéo |
| 3. Prompt | Code | Transforme un sujet en description de plan cinématographique |
| 4. Rendu | HTTP Request | Envoie la tâche et reçoit un ID de prédiction |
| 5. Interrogation et sauvegarde | Wait, HTTP Request, If | Boucle jusqu’à ce que l’URL MP4 soit prête |
Le clip provient de PicassoIA Video, un modèle de texte vers vidéo et d’image vers vidéo qui génère 5 secondes à 24 images par seconde avec audio synchronisé. Vous choisissez 480p pour le rendu le plus rapide ou 720p pour une sortie plus nette, et le format peut être 16:9, 9:16, 1:1 ou plusieurs autres, si bien qu’un seul modèle sert aussi bien pour YouTube Shorts que pour les Reels ou les publications en paysage.
Trois éléments, rien d’exotique :
pia_sk_, créé depuis votre compte sur la page de l’API PicassoIA.💡 Vérifiez d’abord votre forfait. La page de l’API indique que les prédictions sont actuellement gratuites et ne consomment aucun crédit, tandis que le détail des forfaits mentionne l’accès à l’API sur certains forfaits précis. Lisez les conditions en vigueur avant de programmer des centaines de rendus, afin que le coût prévu corresponde au coût réellement payé.
Un prompt texte devient une image en une seconde environ, mais une vidéo prend beaucoup plus de temps. Les clips d’exemple de la page du modèle PicassoIA Video affichent des temps de génération d’environ 31, 40 et 78 secondes. Une seule requête HTTP ne peut donc pas renvoyer la vidéo. Elle renvoie un ID de prédiction, et vous demandez l’état de la tâche encore et encore jusqu’à ce qu’il affiche succeeded.
C’est exactement le schéma pour lequel n8n est à l’aise. Le nœud Wait met l’exécution en pause, le nœud If décide s’il faut reboucler ou passer à la suite, et Loop Over Items empêche un sujet de gêner le suivant. Vous dessinez la logique au lieu d’écrire un script d’interrogation.
n8n peut tourner sur votre propre matériel. Un petit mini PC allumé en permanence, un serveur domestique ou un VPS peu coûteux suffisent, car le workflow ne fait qu’envoyer des requêtes HTTP et attendre. Le gros du travail se fait sur les GPU du modèle vidéo, pas sur votre machine. L’édition Community ne coûte rien à faire tourner soi-même, donc le seul coût variable restant dans le pipeline est la génération vidéo elle-même. La documentation de n8n contient une courte commande Docker qui lance une instance en quelques minutes, et une politique de redémarrage la maintient active après les redémarrages, ce qui compte pour une planification qui doit se déclencher à 9 h 00 chaque matin.
Copiez le bloc ci-dessous, ouvrez un workflow vide, cliquez sur le canevas et appuyez sur Ctrl+V (Cmd+V sur Mac). n8n recrée les 11 nœuds et leurs connexions.
{
"name": "Video Generation Workflow",
"nodes": [
{
"parameters": { "rule": { "interval": [ { "field": "days", "triggerAtHour": 9 } ] } },
"name": "Schedule Trigger",
"type": "n8n-nodes-base.scheduleTrigger",
"typeVersion": 1.2,
"position": [0, 0]
},
{
"parameters": {
"jsCode": "return [\n { json: { topic: 'Pour-over coffee brewed in a sunlit kitchen', ratio: '9:16' } },\n { json: { topic: 'A desk setup tour at golden hour', ratio: '16:9' } }\n];"
},
"name": "Topics",
"type": "n8n-nodes-base.code",
"typeVersion": 2,
"position": [220, 0]
},
{
"parameters": { "options": {} },
"name": "Loop Over Items",
"type": "n8n-nodes-base.splitInBatches",
"typeVersion": 3,
"position": [440, 0]
},
{
"parameters": {
"mode": "runOnceForEachItem",
"jsCode": "const prompt = `${$json.topic}. Slow dolly-in at eye level, soft natural window light, shallow depth of field, realistic textures. Natural ambient sound that matches the scene.`;\nreturn { json: { ratio: $json.ratio, prompt } };"
},
"name": "Build Prompt",
"type": "n8n-nodes-base.code",
"typeVersion": 2,
"position": [660, 0]
},
{
"parameters": {
"method": "POST",
"url": "https://api.picassoia.com/v1/models/picassoia/picassoia-video/predictions",
"authentication": "genericCredentialType",
"genericAuthType": "httpHeaderAuth",
"sendBody": true,
"specifyBody": "json",
"jsonBody": "={{ JSON.stringify({ input: { prompt: $json.prompt, resolution: '720p', aspect_ratio: $json.ratio, save_audio: true } }) }}",
"options": {}
},
"name": "Create Video",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"typeVersion": 4.2,
"position": [880, 0]
},
{
"parameters": { "amount": 30, "unit": "seconds" },
"name": "Wait",
"type": "n8n-nodes-base.wait",
"typeVersion": 1.1,
"position": [1100, 0]
},
{
"parameters": {
"url": "=https://api.picassoia.com/v1/predictions/{{ $json.id }}",
"authentication": "genericCredentialType",
"genericAuthType": "httpHeaderAuth",
"options": {}
},
"name": "Check Status",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"typeVersion": 4.2,
"position": [1320, 0]
},
{
"parameters": {
"conditions": {
"options": { "caseSensitive": true, "leftValue": "", "typeValidation": "strict" },
"conditions": [
{
"id": "finished",
"leftValue": "={{ ['succeeded', 'failed', 'canceled'].includes($json.status) }}",
"rightValue": "",
"operator": { "type": "boolean", "operation": "true", "singleValue": true }
}
],
"combinator": "and"
},
"options": {}
},
"name": "Finished?",
"type": "n8n-nodes-base.if",
"typeVersion": 2.2,
"position": [1540, 0]
},
{
"parameters": {
"conditions": {
"options": { "caseSensitive": true, "leftValue": "", "typeValidation": "strict" },
"conditions": [
{
"id": "succeeded",
"leftValue": "={{ $json.status }}",
"rightValue": "succeeded",
"operator": { "type": "string", "operation": "equals" }
}
],
"combinator": "and"
},
"options": {}
},
"name": "Succeeded?",
"type": "n8n-nodes-base.if",
"typeVersion": 2.2,
"position": [1760, -100]
},
{
"parameters": {
"assignments": {
"assignments": [
{ "id": "url", "name": "videoUrl", "value": "={{ Array.isArray($json.output) ? $json.output[0] : $json.output }}", "type": "string" },
{ "id": "pid", "name": "predictionId", "value": "={{ $json.id }}", "type": "string" }
]
},
"options": {}
},
"name": "Save Result",
"type": "n8n-nodes-base.set",
"typeVersion": 3.4,
"position": [1980, -100]
},
{
"parameters": { "errorMessage": "={{ 'Video job ended as ' + $json.status }}" },
"name": "Stop and Error",
"type": "n8n-nodes-base.stopAndError",
"typeVersion": 1,
"position": [1980, 100]
}
],
"connections": {
"Schedule Trigger": { "main": [[{ "node": "Topics", "type": "main", "index": 0 }]] },
"Topics": { "main": [[{ "node": "Loop Over Items", "type": "main", "index": 0 }]] },
"Loop Over Items": { "main": [[], [{ "node": "Build Prompt", "type": "main", "index": 0 }]] },
"Build Prompt": { "main": [[{ "node": "Create Video", "type": "main", "index": 0 }]] },
"Create Video": { "main": [[{ "node": "Wait", "type": "main", "index": 0 }]] },
"Wait": { "main": [[{ "node": "Check Status", "type": "main", "index": 0 }]] },
"Check Status": { "main": [[{ "node": "Finished?", "type": "main", "index": 0 }]] },
"Finished?": { "main": [[{ "node": "Succeeded?", "type": "main", "index": 0 }], [{ "node": "Wait", "type": "main", "index": 0 }]] },
"Succeeded?": { "main": [[{ "node": "Save Result", "type": "main", "index": 0 }], [{ "node": "Stop and Error", "type": "main", "index": 0 }]] },
"Save Result": { "main": [[{ "node": "Loop Over Items", "type": "main", "index": 0 }]] }
}
}
💡 Commencez petit. Remplacez
resolutionpar480pet ne gardez qu’un seul sujet dans la liste pour la première exécution. Un rendu en 480p est le plus rapide, ce qui vous permet de vérifier le fonctionnement en quelques minutes au lieu d’attendre un lot complet.
Authorization.Bearer pia_sk_ suivi de votre token.L’URL de base https://api.picassoia.com/v1, le schéma Bearer et les routes de type Replicate (POST /models/{owner}/{name}/predictions pour lancer une tâche, GET /predictions/{id} pour la lire) proviennent de la documentation de l’API PicassoIA. Vérifiez les noms de champs avec les exemples de code qui s’y trouvent avant de passer à plus grande échelle, car le workflow suit la structure documentée au lieu de la deviner.
La page du modèle recommande des descriptions cinématographiques et chronologiques. Un bon prompt se lit comme un mini scénario de cinq secondes : ce qui se trouve dans le cadre, ce qui bouge, comment la caméra se comporte et ce que l’on entend.
| Élément | Exemple | Pourquoi c’est important |
|---|---|---|
| Sujet | Une bouilloire à col de cygne au-dessus d’une carafe en verre | Définit le cadre d’ouverture |
| Mouvement | L’eau coule en un mince filet, la vapeur monte | Donne un verbe au clip |
| Caméra | Travelling avant lent à hauteur de comptoir | Contrôle le cadrage et le rythme |
| Lumière | Douce lumière de fenêtre du matin | Garde un rendu cohérent |
| Son | Un versement discret, une cuillère qui touche la céramique | L’audio est généré avec le clip |
Le nœud Build Prompt intègre la caméra, la lumière et le son dans une seule phrase et ne change que le sujet. Les prompts peuvent aller jusqu’à 4 000 caractères, vous avez donc de la place pour ajouter vos propres règles de marque, comme « aucun texte à l’écran » ou « palette de couleurs chaudes ».
Quatre nœuds forment la boucle, qui s’exécutent dans cet ordre :
id et un statut initial.GET /predictions/{id}.succeeded, failed ou canceled, et le renvoie vers Wait si la tâche est toujours en cours.Une tâche bloquée ne peut pas tourner indéfiniment, car les prédictions ont un délai d’expiration de 3 heures et passent seules à l’état d’échec. Si vous voulez un plafond plus strict, ajoutez un compteur dans un nœud Code et arrêtez après 20 vérifications.
Un comportement à connaître : Stop and Error interrompt l’exécution complète, y compris les sujets qui attendent encore dans la liste. Si un mauvais clip ne doit pas bloquer les autres, remplacez ce nœud par une alerte Slack ou par e-mail, et reliez-la à Loop Over Items.
Le nœud Save Result vous laisse un videoUrl et un predictionId pour chaque sujet. Ensuite, le workflow se comporte comme un pipeline n8n classique, si bien que le clip fini peut aller partout où votre équipe travaille déjà :
| Destination | Nœud n8n | Usage courant |
|---|---|---|
| Calendrier éditorial | Google Sheets, Append Row | Consigner le sujet, l’URL et la date pour relecture |
| Canal d’équipe | Slack ou Telegram | Publier le lien dès qu’un clip est prêt |
| Stockage cloud | HTTP Request (réponse de fichier), puis Google Drive | Conserver votre propre copie du MP4 |
| Publication | Nœud YouTube ou d’un outil de planification sociale | Mettre le clip en file d’attente pour publication |
Téléchargez le fichier dans votre propre stockage si vous en avez besoin à long terme, plutôt que de dépendre indéfiniment d’un lien hébergé. Une étape de relecture humaine vaut aussi la peine d’être conservée : envoyez d’abord le lien dans un canal, et ne publiez qu’après que quelqu’un a regardé les cinq secondes, car les clips générés peuvent s’écarter du prompt.
Le nœud Build Prompt est une chaîne de modèle. Elle fonctionne, mais chaque clip finit avec la même forme. Un grand modèle de langage (LLM) peut écrire un plan distinct pour chaque sujet. Avant de le brancher dans n8n, rédigez et testez vos instructions dans le navigateur, où vous pouvez comparer les résultats côte à côte :
| Modèle | Pourquoi l’essayer |
|---|---|
| Claude Sonnet 5 | Gère de longs modèles d’instructions avec de nombreuses règles |
| GPT 5 Structured | Renvoie des réponses en JSON propre qui correspondent aux champs n8n |
| Gemini 3.5 Flash | Rapide et léger, adapté aux lots de prompts courts |
Supprimez Build Prompt et placez un nœud Basic LLM Chain à sa place, avec un sous-nœud de modèle de chat attaché. Dans n8n, ce sous-nœud utilise l’identifiant du fournisseur que vous possédez déjà, si bien que le token PicassoIA reste réservé à la vidéo. Donnez à la chaîne une instruction de ce type :
You write shot descriptions for 5-second AI video clips. Given a topic, return JSON with "prompt" (one cinematic paragraph with subject, motion, camera, light and sound) and "ratio" ("9:16" or "16:9"). No text overlays and no brand names.
Analysez la réponse JSON en deux champs nommés prompt et ratio, et le nœud Create Video continuera de fonctionner sans autre modification.
💡 Prévoyez un plan de repli. Si le LLM renvoie du JSON mal formé, dirigez cet élément vers l’ancien prompt, celui issu de la chaîne de modèle, au lieu de faire échouer l’exécution.
Les prompts en texte seul constituent la voie la plus simple. Lorsque vous avez besoin que l’image d’ouverture corresponde à une photo de produit ou à une identité visuelle de marque, partez plutôt d’une image. PicassoIA Video accepte un champ image facultatif, l’utilise comme première image et hérite de son format ; le champ aspect_ratio est donc ignoré lorsqu’une image est présente.
La façon pratique de l’alimenter consiste à ajouter un champ imageUrl à chaque sujet, généré à l’avance avec PicassoIA Image, puis à modifier le corps de Create Video ainsi :
"jsonBody": "={{ JSON.stringify({ input: { prompt: $json.prompt, image: $json.imageUrl, resolution: '720p', save_audio: true } }) }}"
Vous pouvez aussi générer l’image d’ouverture dans le workflow avec une seconde prédiction, mais elle nécessite son propre Wait et sa propre vérification d’état. Commencez donc avec des URL préparées.
Au moment de la rédaction (début octobre 2026), l’API PicassoIA recense quatre modèles : PicassoIA Image, PicassoIA Image Editor Pro, PicassoIA Video et Seedance 2.5 Lite. Les autres modèles vidéo ci-dessous fonctionnent dans l’application PicassoIA, ce qui les rend utiles pour tester un prompt avant de l’automatiser.
| Modèle | Point fort | Dans ce modèle |
|---|---|---|
| PicassoIA Video | Clips de 5 s avec audio, en 480p ou 720p, entrée texte ou image | Oui |
| Seedance 2.5 Lite | Clips jusqu’à 10 secondes | Oui, remplacez le slug et vérifiez ses entrées |
| Veo 3.1 Fast | Texte vers vidéo en 1080p | Application uniquement |
| Kling v3 Video | Mouvement cinématographique | Application uniquement |
| Wan 2.7 I2V | Anime n’importe quelle image fixe | Application uniquement |
Pour passer le modèle à Seedance 2.5 Lite, remplacez picassoia-video dans l’URL de Create Video par seedance-2.5-lite, puis ouvrez sa page de modèle et faites correspondre les champs d’entrée.
Un compte peut exécuter 5 prédictions en même temps, et cette limite est partagée entre tous les tokens et toutes les connexions MCP du compte. Loop Over Items avec une taille de lot de 1 reste bien en dessous. Si vous augmentez la taille du lot pour accélérer les choses, ne dépassez jamais 5, et gardez à l’esprit que tout autre usage du même compte se décompte du même pool.
Il est tentant de coller le token directement dans l’en-tête d’un nœud HTTP. Le JSON exporté d’un flux de travail circule : il finit dans des discussions, des dépôts et des messages de forum. Gardez le token dans le magasin d’identifiants de n8n, ne partagez que le JSON, et traitez un token pia_sk_ divulgué comme un mot de passe, en le remplaçant aussitôt.
La façon la plus rapide d’obtenir un pipeline fonctionnel est de commencer à la main. Ouvrez PicassoIA Video, rédigez un prompt au format du tableau ci-dessus et observez le résultat. Quand le clip vous paraît juste, collez ce prompt dans le nœud Topics et laissez n8n le répéter selon un planning.
Si vos clips partent d’une image fixe, créez la première image avec PicassoIA Image et essayez plusieurs seeds jusqu’à obtenir le plan d’ouverture voulu. Parcourez le catalogue complet sur picassoia.com/en/all-models, choisissez un favori, et transformez votre prochaine idée en clip que votre propre workflow génère pendant que vous faites autre chose.
Commencez par un prompt, un clip et une exécution planifiée. Une fois que cette boucle fonctionne, ajouter des sujets, une étape LLM ou un nœud de livraison ne demande que de glisser une nouvelle case sur le canevas. Votre première vidéo automatisée n’est qu’à un collage, alors ouvrez PicassoIA, lancez votre premier prompt et voyez ce que cinq secondes de mouvement peuvent apporter à votre prochaine publication.
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