Dévoilement du processus complet de production IA du chaton dansant viral : guide complet sur la cohérence d’image Nano Banana Pro et le workflow de danse RunningHub

Sur les réseaux sociaux, les vidéos de petits chats qui dansent deviennent complètement virales. Leurs mouvements hypnotiques et leur fluidité sont tels qu'il est difficile de croire qu'ils sont générés par IA. Comment cette technologie fonctionne-t-elle concrètement ? Cet article dévoile le processus de production complet, en mettant l'accent sur les capacités de cohérence d'image de l'API Nano Banana Pro et l'application pratique du workflow de danse de RunningHub.

Valeur ajoutée : En lisant cet article, vous maîtriserez la solution technique complète pour créer des vidéos de danse IA virales à partir de zéro. Vous apprendrez à utiliser Nano Banana Pro pour maintenir la cohérence des personnages et à exploiter le workflow RunningHub pour obtenir des résultats de niveau professionnel.

Points techniques clés des vidéos IA de chats qui dansent

Pourquoi ces vidéos de chats qui dansent cartonnent-elles autant ?

En 2026, les vidéos de danse générées par IA ont envahi les plateformes sociales mondiales. Sur TikTok, Instagram Reels et YouTube Shorts, les vues se comptent par milliards. Ce succès fulgurant s'explique par plusieurs facteurs :

1. Fort impact visuel : Voir des animaux de compagnie réaliser des chorégraphies humaines crée un contraste visuel saisissant.
2. Démocratisation de la production : Les outils d'IA permettent à n'importe quel utilisateur de créer sans compétences techniques préalables.
3. Résonance émotionnelle : Le contenu animalier possède naturellement un fort potentiel de partage et une valeur affective élevée.
4. Prouesse technique : La fluidité des mouvements et le réalisme des éclairages rendent la frontière entre réel et virtuel presque invisible.

🎯 Conseil technique : Le secret d'une vidéo de danse de haute qualité réside dans la cohérence du personnage et la fluidité des mouvements. Nous vous recommandons d'appeler l'API Nano Banana Pro via la plateforme APIYI (apiyi.com). Ce service propose un accès officiel simplifié, supporte la génération par lots et garantit une cohérence parfaite des personnages, le tout à des tarifs très compétitifs.

Technologie de pointe 1 : Génération d'images cohérentes avec Nano Banana Pro

Qu'est-ce que Nano Banana Pro ?

Nano Banana Pro est le modèle Gemini 3 Pro Image Preview lancé par Google DeepMind, conçu spécifiquement pour la production d'actifs de niveau professionnel. Ses principaux atouts sont :

Cohérence multi-personnage : Une seule génération peut mélanger jusqu'à 14 images d'entrée, tout en maintenant la cohérence d'apparence pour jusqu'à 5 personnages différents.

Cette capacité en fait l'outil de choix pour créer des storyboards d'animation, du matériel marketing et des vidéos de danse IA. Par rapport à d'autres modèles de génération d'images, Nano Banana Pro est capable de maintenir une cohérence extrême des traits du visage, de la couleur du pelage et de la morphologie d'un même personnage sur plusieurs générations de frames, évitant ainsi le problème du "chat différent à chaque image".

Paramètres techniques clés

Utiliser l'API Nano Banana Pro pour générer des images de chat multi-angles

Voici un exemple d'appel à Nano Banana Pro via la plateforme APIYI pour générer des images de chat sous plusieurs angles :

Code d'exemple minimaliste

import requests

# Configuration de l'API
api_key = "VOTRE_CLE_API_APIYI"
base_url = "https://vip.apiyi.com/v1/gemini"

# Générer des images de chat sous plusieurs angles
response = requests.post(
    f"{base_url}/generate-image",
    headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
    json={
        "model": "gemini-3-pro-image-preview",  # Nano Banana Pro
        "prompt": "Un chat orange à poil court, photo en pied, debout, fond blanc, photographie HD",
        "reference_images": ["https://votre-stockage.com/chat-reference.jpg"],
        "consistency_mode": "character",  # Mode cohérence de personnage
        "num_images": 8,  # Générer 8 angles différents
        "resolution": "1024x1024"
    }
)

# Récupérer les images générées
images = response.json()["images"]
for i, img_url in enumerate(images):
    print(f"Angle {i+1}: {img_url}")

import requests
import time
from typing import List, Dict

class NanoBananaProGenerator:
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://vip.apiyi.com/v1/gemini"
        self.headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}

    def generate_consistent_images(
        self,
        reference_image: str,
        prompt_template: str,
        angles: List[str],
        resolution: str = "1024x1024"
    ) -> List[str]:
        """
        Génère des images cohérentes sous plusieurs angles

        Paramètres :
        - reference_image : URL de l'image de référence
        - prompt_template : Modèle d'invite, utilise l'espace réservé {angle}
        - angles : Liste des angles, ex : ["face", "profil", "dos", "3/4 profil"]
        - resolution : Résolution de sortie

        Retourne :
        - Liste des URL des images générées
        """
        generated_images = []

        for angle in angles:
            prompt = prompt_template.format(angle=angle)

            response = requests.post(
                f"{self.base_url}/generate-image",
                headers=self.headers,
                json={
                    "model": "gemini-3-pro-image-preview",
                    "prompt": prompt,
                    "reference_images": [reference_image],
                    "consistency_mode": "character",
                    "num_images": 1,
                    "resolution": resolution,
                    "guidance_scale": 7.5,  # Contrôle la fidélité à l'invite
                    "consistency_strength": 0.85  # Force de la cohérence du personnage
                }
            )

            if response.status_code == 200:
                img_url = response.json()["images"][0]
                generated_images.append(img_url)
                print(f"✅ Génération de l'angle {angle} réussie : {img_url}")
            else:
                print(f"❌ Échec de la génération de l'angle {angle} : {response.text}")

            # Éviter des requêtes trop rapides
            time.sleep(1)

        return generated_images

    def batch_generate_dancing_poses(
        self,
        reference_image: str,
        dance_poses: List[Dict[str, str]]
    ) -> List[str]:
        """
        Génère par lots des images de poses de danse

        Paramètres :
        - reference_image : Image de référence du chat
        - dance_poses : Liste des poses, format [{"pose": "lève la patte", "description": "patte avant gauche levée..."}]

        Retourne :
        - Liste des URL des images de poses générées
        """
        pose_images = []

        for pose_data in dance_poses:
            prompt = f"""
Un chat exactement identique à l'image de référence, {pose_data['description']},
fond blanc, photo en pied, photographie HD, détails nets,
s'assurer que la couleur du pelage, les motifs et la morphologie sont identiques à l'image de référence
            """.strip()

            response = requests.post(
                f"{self.base_url}/generate-image",
                headers=self.headers,
                json={
                    "model": "gemini-3-pro-image-preview",
                    "prompt": prompt,
                    "reference_images": [reference_image],
                    "consistency_mode": "character",
                    "num_images": 1,
                    "resolution": "1024x1024"
                }
            )

            if response.status_code == 200:
                img_url = response.json()["images"][0]
                pose_images.append(img_url)
                print(f"✅ Génération de la pose '{pose_data['pose']}' réussie")
            else:
                print(f"❌ Échec de la génération de la pose '{pose_data['pose']}'")

            time.sleep(1)

        return pose_images

# Exemple d'utilisation
generator = NanoBananaProGenerator(api_key="VOTRE_CLE_API_APIYI")

# Exemple 1 : Générer des images multi-angles
angles = ["debout de face", "profil gauche", "profil droit", "dos", "3/4 profil", "assis de face", "couché", "en train de sauter"]
prompt_template = "Un chat orange à poil court, posture {angle}, fond blanc, photographie HD, maintenir la cohérence des caractéristiques physiques"

multi_angle_images = generator.generate_consistent_images(
    reference_image="https://votre-stockage.com/chat-reference.jpg",
    prompt_template=prompt_template,
    angles=angles
)

print(f"\n{len(multi_angle_images)} images multi-angles générées")

# Exemple 2 : Générer une séquence de poses de danse
dance_poses = [
    {"pose": "Début debout", "description": "debout sur ses quatre pattes, tête légèrement levée, prêt à danser"},
    {"pose": "Patte gauche levée", "description": "patte avant gauche levée au niveau de la tête, patte droite posée naturellement"},
    {"pose": "Deux pattes levées", "description": "les deux pattes avant levées simultanément, corps légèrement incliné vers l'arrière"},
    {"pose": "Mouvement de rotation", "description": "corps tourné à 45 degrés sur le côté, queue qui balance"},
    {"pose": "Saut", "description": "les quatre pattes décollées du sol, corps en l'air, plein de dynamisme"},
    {"pose": "Atterrissage", "description": "pattes avant touchant le sol en premier, pattes arrière pliées prêtes pour le soutien"},
    {"pose": "Balancement", "description": "le corps balance de gauche à droite, la queue suit le mouvement"},
    {"pose": "Pose finale", "description": "assis, les deux pattes avant ramenées, expression satisfaite"}
]

dancing_pose_images = generator.batch_generate_dancing_poses(
    reference_image="https://votre-stockage.com/chat-reference.jpg",
    dance_poses=dance_poses
)

print(f"\n{len(dancing_pose_images)} images de poses de danse générées")
print("Ces images peuvent être importées directement dans un workflow RunningHub pour générer une vidéo de danse")

💡 Conseil pour la cohérence de personnage : Souligner explicitement dans l'invite des phrases comme "exactement identique à l'image de référence" ou "maintenir des caractéristiques physiques cohérentes" peut améliorer significativement les résultats de Nano Banana Pro. Il est recommandé de passer par la plateforme APIYI (apiyi.com), car elle supporte le paramètre consistency_strength pour ajuster finement l'intensité de la cohérence.

Technologie Clé 2 : Atelier pratique sur les workflows de danse RunningHub

C'est quoi RunningHub ?

RunningHub est une plateforme ComfyUI basée sur le cloud, proposant des milliers de workflows prêts à l'emploi pour la création de texte-en-vidéo, image-en-vidéo et vidéo-en-vidéo. Ses principaux atouts :

• Exécution sans erreur : tous les workflows sont testés, garantissant l'absence d'erreurs rouges ou de nœuds manquants.
• Génération en ligne haute vitesse : pas besoin d'installation locale, la puissance de calcul du cloud fournit des résultats rapides.
• Workflows de danse professionnels : intègre plusieurs workflows spécifiquement conçus pour la génération de vidéos de danse.

Types de workflows de danse sur RunningHub

Utiliser RunningHub pour créer une vidéo de chat qui danse

Procédure complète :

Étape 1 : Préparer les éléments

1. Photo du chat en entier : Utilisez les images cohérentes multi-angles générées par Nano Banana Pro.

   • Résolution recommandée : 1024×1024 ou plus.
   • Exigences : Fond blanc ou uni, chat visible en entier.
   • Pose : De préférence debout ou assis, avec les membres bien distincts.

2. Vidéo de danse de référence : Préparez une vidéo d'un humain qui danse.

   • Durée : 3 à 10 secondes (soit 60 à 250 frames).
   • Mouvements : Amplitude modérée, évitez les roulades trop brusques.
   • Arrière-plan : Un fond simple facilite la reconnaissance des mouvements par l'IA.

Étape 2 : Envoyer sur RunningHub

1. Accédez à la plateforme RunningHub : runninghub.ai
2. Choisissez le workflow "AI Animals Dancing".
3. Téléchargez l'image du chat préparée.
4. Téléchargez la vidéo de danse de référence.
5. (Optionnel) Ajoutez votre propre fichier musical.

Étape 3 : Configurer les paramètres de génération

- **Paramètres de frames** : Adaptation automatique selon la vidéo (≤250 frames)
- **Intensité du mouvement** : Régler sur Medium (Moyenne)
- **Fluidité** : Régler sur High (Élevée) pour des mouvements souples
- **Traitement du fond** : Choisir "Conserver le fond original" ou "Fond transparent"
- **Résolution** : 1080p (Full HD)

Étape 4 : Génération et exportation

1. Cliquez sur le bouton "Run" pour lancer la génération.
2. Attendez 30 à 90 secondes (selon le nombre de frames).
3. Prévisualisez le résultat.
4. Téléchargez la vidéo au format MP4.

Astuce d'expert : Montage de plusieurs séquences de danse

Pour des vidéos de plus de 250 frames, vous pouvez adopter une stratégie de génération par segments :

# Exemple de pseudo-code : logique de génération multi-segments
segments = [
    {"cat_image": "pose_1.jpg", "dance_video": "dance_part_1.mp4"},
    {"cat_image": "pose_2.jpg", "dance_video": "dance_part_2.mp4"},
    {"cat_image": "pose_3.jpg", "dance_video": "dance_part_3.mp4"}
]

generated_videos = []
for segment in segments:
    video = runninghub_generate(
        image=segment["cat_image"],
        reference=segment["dance_video"]
    )
    generated_videos.append(video)

# Utilisation d'un outil de montage pour l'assemblage
final_video = merge_videos(generated_videos)

🚀 Conseil d'efficacité : Pour des besoins de production de masse, il est conseillé de générer d'abord 10 à 20 images de chat dans différentes postures via la plateforme APIYI (apiyi.com) avec Nano Banana Pro, puis de les importer par lots dans RunningHub pour créer plusieurs séquences avant de les assembler. Cette méthode permet d'obtenir des expressions gestuelles plus riches et des vidéos plus longues.

Comparaison des workflows de danse RunningHub Choisissez le workflow de génération de vidéo de danse IA qui vous convient le mieux

Dance Video Generation

Usage idéal : • Danse généraliste • Humains ou animaux

Performance : Images : ≤250 im. Durée : env. 8-10s Vitesse : 60-90s

Atouts : ✓ Simple à utiliser ✓ Haute stabilité ✓ Résultat équilibré

Limites : ⚠ Vitesse moyenne ⚠ Pas d'optimisation

Recommandation : ⭐⭐⭐⭐

AI Animals Dancing

Usage idéal : • Spécial animaux • Chats, chiens, etc.

Performance : Images : Standard Durée : env. 6-10s Vitesse : 30-60s

Atouts : ✓ Optimisé animaux ✓ Meilleur rendu ✓ Génération 1 clic ✓ Très rapide

Limites : ⚠ Animaux seulement

Recommandation : ⭐⭐⭐⭐⭐

Le plus recommandé

WAN 2.2 + LightX2V

Usage idéal : • Besoin de vitesse • Production de masse

Performance : Images : Adaptatif Durée : env. 5-8s Vitesse : 15-30s

Atouts : ✓ Accélération 4 pas ✓ Ultra rapide ✓ Algorithme fluide ✓ Idéal pour lots

Limites : ⚠ Qualité un peu moindre

Recommandation : ⭐⭐⭐⭐

WAN 2.1 Dancing System

Usage idéal : • Transfert de style • Rendu artistique

Performance : Images : Vidéo complète Durée : Illimitée Vitesse : Plutôt lent

Atouts : ✓ Styles variés ✓ Effets artistiques ✓ Anti-plagiat

Limites : ⚠ Besoins spécifiques ⚠ Vitesse lente

Recommandation : ⭐⭐⭐

💡 Solution recommandée : Pour un chat qui danse, préférez AI Animals Dancing, pour la production de masse, choisissez WAN 2.2. Utilisation en ligne sur runninghub.ai

Cas pratique : Processus complet de création

Cas d'usage : Créer une vidéo d'un chat roux dansant le breakdance

Objectif du projet : Produire une vidéo de 15 secondes d'un chat roux faisant du breakdance, avec des mouvements fluides et une cohérence de personnage, idéale pour une diffusion sur TikTok.

Choix technologiques :

• Génération d'images : Nano Banana Pro (via APIYI apiyi.com)
• Génération de vidéo : Workflow RunningHub "AI Animals Dancing"
• Post-traitement : Ajout de musique et de sous-titres

Étapes détaillées :

Étape 1 : Générer des images de chat cohérentes (Nano Banana Pro)

# 使用前面的 NanoBananaProGenerator 类
generator = NanoBananaProGenerator(api_key="YOUR_APIYI_API_KEY")

# 定义街舞姿势序列
street_dance_poses = [
    {"pose": "起始", "description": "站立姿态,双前爪自然下垂,准备跳舞"},
    {"pose": "左爪指天", "description": "左前爪笔直上举,右爪叉腰,头部微扬"},
    {"pose": "蹲下准备", "description": "身体下蹲,双前爪撑地,蓄力姿态"},
    {"pose": "跃起", "description": "四肢离地跳跃,身体舒展"},
    {"pose": "转身", "description": "空中转体90度,尾巴摆动"},
    {"pose": "单爪支撑", "description": "左前爪着地,右爪上举,身体倾斜"},
    {"pose": "双爪交叉", "description": "双前爪在胸前交叉,酷炫姿态"},
    {"pose": "结束pose", "description": "坐下,一只爪子举起,表情得意"}
]

# 生成8张姿势图
cat_poses = generator.batch_generate_dancing_poses(
    reference_image="https://your-storage.com/orange-cat-ref.jpg",
    dance_poses=street_dance_poses
)

Étape 2 : Préparer une vidéo de danse de référence

1. Recherchez des "tutoriels de breakdance" ou des vidéos courtes sur YouTube ou TikTok.
2. Choisissez un segment avec des mouvements clairs et un arrière-plan simple.
3. Utilisez un outil de montage vidéo pour le couper à une durée de 8 à 10 secondes.
4. Assurez-vous que la vidéo contient une boucle complète de mouvements de danse.

Étape 3 : Générer la vidéo de danse sur RunningHub

1. Accédez à runninghub.ai/ai-detail/1882704909102469121/hid (Workflow AI Animals Dancing).
2. Téléchargez la première image de pose du chat (cat_poses[0]).
3. Téléchargez la vidéo de breakdance de référence.
4. Configurez les paramètres :
   • Nombre de frames : Détection automatique (environ 200-240 frames, soit 8-10 secondes).
   • Intensité du mouvement (Motion Intensity) : High (Élevée).
   • Lissage (Smoothness) : High (Élevé).
5. Cliquez sur "Run" et attendez 60 à 90 secondes.

Étape 4 : Optimisation post-production

1. **Ajouter de la musique** :
   - Choisissez une musique de breakdance avec un rythme marqué.
   - Utilisez DaVinci Resolve ou Premiere Pro pour synchroniser l'audio et la vidéo.
   - Assurez-vous que les mouvements sont calés sur le beat de la musique.

2. **Ajouter des sous-titres et des effets** :
   - Ajoutez un titre "Le Maître du Breakdance : Chat Roux" au début.
   - Ajoutez des effets d' "explosion" ou de "flash" sur les mouvements clés.
   - Ajoutez un appel à l'action "Aimez et abonnez-vous pour en voir plus" à la fin.

3. **Ajustements colorimétriques** :
   - Augmentez la saturation et le contraste de l'image.
   - Ajoutez un léger effet de netteté (sharpening).
   - Assurez-vous que le pelage du chat est vif et attire l'œil.

4. **Paramètres d'exportation** :
   - Résolution : 1080x1920 (Portrait 9:16).
   - Fréquence d'images : 30 fps.
   - Encodage : H.264, bitrate élevé.
   - Adapté aux spécifications TikTok / Instagram Reels.

Estimation des coûts et du temps

💰 Optimisation des coûts : En passant par la plateforme APIYI (apiyi.com) pour appeler l'API Nano Banana Pro en masse, vous pouvez bénéficier de tarifs personnalisés pour les entreprises. Pour les créateurs de contenu et les studios, la plateforme propose des forfaits mensuels permettant de réduire le coût par image à 0,05 $ – 0,10 $, ce qui diminue considérablement les frais de production.

Questions fréquentes et solutions

Résumé technique de la création de vidéos de chats dansants par IA

Retour sur les technologies clés :

1. La cohérence de l'image est la clé : Utilisez les capacités de cohérence multi-personnages de Nano Banana Pro pour garantir que le même chat conserve la même apparence d'une image à l'autre.
2. Le choix du workflow : Le workflow "AI Animals Dancing" de RunningHub est spécialement optimisé pour les animaux qui dansent, offrant de meilleurs résultats que les workflows génériques.
3. La qualité des ressources détermine le résultat : Des images de chat de haute qualité (fond uni, caractéristiques nettes) et des vidéos de référence de danse appropriées sont la base du succès.
4. L'optimisation en post-production est indispensable : L'ajout de musique, de sous-titres et d'effets spéciaux peut multiplier par plusieurs fois l'impact viral de la vidéo.
5. Des coûts maîtrisés : Le coût de production d'une seule vidéo se situe entre 0,80 $ et 2,00 $, ce qui est idéal pour les créateurs individuels et la production en série des studios.

Conseils pratiques : Pour les créateurs souhaitant générer des vidéos de danse par IA en série, nous recommandons la combinaison suivante : "Nano Banana Pro (via la plateforme APIYI) + RunningHub + Montage post-production". En appelant l'API Nano Banana Pro via la plateforme APIYI (apiyi.com), vous pouvez bénéficier de remises sur volume et de fonctions de cohérence améliorées, boostant considérablement l'efficacité et la qualité de la production. Couplé au workflow haute vitesse de RunningHub, une seule personne peut produire 10 à 20 vidéos de danse de haute qualité par jour, permettant ainsi une production de contenu à grande échelle.

Ressources de référence :

1. Google AI for Developers – Documentation de génération d'images Nano Banana

   • Lien : ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
   • Description : Documentation officielle de l'API et guide d'utilisation de Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image).

2. Google DeepMind – Page produit Nano Banana Pro

   • Lien : deepmind.google/models/gemini-image/pro
   • Description : Paramètres techniques, présentation des capacités et cas d'utilisation de Nano Banana Pro.

3. RunningHub – Plateforme cloud ComfyUI

   • Lien : runninghub.ai
   • Description : Plateforme ComfyUI basée sur le cloud proposant des workflows de génération de vidéos de danse prêts à l'emploi.

4. RunningHub – Workflow AI Animals Dancing

   • Lien : runninghub.ai/ai-detail/1882704909102469121/hid
   • Description : Workflow spécialisé pour la génération de vidéos d'animaux qui dansent, avec support du téléchargement en un clic.

5. FlexClip – Analyse technique AI Cat Dancing

   • Lien : flexclip.com/learn/ai-cat-dancing.html
   • Description : Guide des techniques de production et des meilleures pratiques pour les vidéos de chats dansants par IA.

6. GoEnhance – Générateur AI Cat Dancing

   • Lien : goenhance.ai/ai-dance/cat-dancing
   • Description : Outil de génération de vidéos de chats dansants par IA et principes techniques.

Auteur : Équipe technique APIYI
Support technique : Si vous avez besoin d'une solution d'appel d'API en masse pour Nano Banana Pro ou de conseils techniques sur la génération de vidéos par IA, n'hésitez pas à visiter APIYI (apiyi.com) pour obtenir un support professionnel et des services personnalisés. La plateforme offre des crédits de test gratuits pour vous aider à valider rapidement la faisabilité de votre projet technique.