Kinovi
Kinoviは、統合されたAIビデオおよび画像作成スタジオとパブリックREST APIであり、透明な従量課金制料金で、主要モデルのライブカタログ全体でマルチモーダル参照（テキスト、画像、ビデオ、オーディオ）を使用して映画のようなクリップを生成、編集、拡張できます。
https://kinovi.ai/?utm_source=aipure
製品情報
更新日:2026年09月28日
Kinoviとは
Kinoviは、シンプルなテキストからビデオへのプロンプトボックスよりも詳細な制御を求めるクリエイターや開発者向けに構築された次世代AIビデオスタジオです。手作業での作成のためのブラウザベースのStudioと、プログラムによる生成のためのパブリックREST APIを組み合わせているため、実験、制作、自動化に同じワークフローを使用できます。Kinoviは、複数の主要なビデオおよび画像モデル（例：Seedanceルートやその他の主要プロバイダー）を1つのプラットフォームに集約し、現在のモデルID、サポートされている入力、バリアント、単位価格をライブカタログで公開しながら、StudioとAPI間で単一の共有クレジット残高を使用します。
Kinoviの主な機能
Kinoviは、ブラウザベースのStudioと公開REST APIを組み合わせたマルチモーダルAI作成プラットフォームです。単一の共有された従量課金制クレジット残高を使用して、ビデオ、画像、オーディオを生成および編集します。複数のトップティアモデルルート（例：Seedance 2.xおよびその他のプロバイダー）のハブとして機能し、「ディレクターズスタイル」の制御を重視しています。ユーザーはテキストプロンプトと画像/ビデオ/オーディオ参照を組み合わせたり、ショット指示（@-タグスタイルの指示を含む）を使用したり、ファースト/ラストフレーム制御、ビデオ編集、ビデオ拡張などのワークフローを適用して、クリップ全体のモーション品質と視覚的一貫性を維持できます。StudioとAPIの両方で同じタスクフローが使用されます。createTaskを介してモデルとモデル固有の入力を送信し、recordInfoをポーリングすることで、UIでのプロトタイプ作成と自動化によるスケーリングが容易になります。
複数のモデルに対応する1つのStudio + 1つのREST API: Web Studioで作成するか、公開APIを介して統合します。同じモデルカタログ、モデルID、共有クレジット残高を使用することで、統合のオーバーヘッドを削減し、ツール間の個別のサブスクリプションを回避します。
マルチモーダル、参照駆動型生成: テキストと参照画像、ビデオクリップ、オーディオトラックを組み合わせて出力を指示します。参照に役割を割り当てて、スタイル、モーション、リズム、連続性をガイドすることで、プロンプトのみの生成よりも制御可能な結果を得られます。
ディレクターズスタイルショット制御（自然言語カメラ指示）: 自然言語を使用して、カメラの動き（パン/チルト/ズーム/トラッキング）、構図、照明、ショットの意図を指定します。ドリフトを減らし、時間的整合性を向上させるためのファースト＆ラストフレーム制御などのワークフローをサポートします。
ビデオ編集＆拡張ワークフロー: テキストからビデオ、画像からビデオだけでなく、Kinoviはビデオ編集およびビデオ拡張ルート（例：Seedance 2.5 Edit/Extend）をサポートしており、既存のクリップを反復したり、セグメントを連結してより長いシーケンスを作成したりできます。
バリアントレート付きライブモデルカタログ: 現在のモデルルート、サポートされている入力、およびバリアントごとの従量課金制の単価（例：解像度ティアと参照ビデオオプション）を参照することで、チームはジョブごとに適切な品質/コストのトレードオフを選択できます。
ウォーターマークなし、商用利用に優しいポジショニング: ウォーターマークなしの出力と強力な商用利用メッセージ、さらにNSFWコンテンツの厳格な禁止により、真剣なクリエイターや代理店向けに位置付けられています。
Kinoviのユースケース
マーケティング＆広告クリエイティブ制作: ブランド参照画像/ビデオでシーンをガイドし、高解像度の最終版をレンダリングする前に高速/ミニルートで反復することで、短編広告、製品プロモーション、ブランドソーシャルクリップを迅速に生成します。
インディーズ映画制作＆プリビジュアライゼーション: ストーリーテラーは、スクリプト/プロンプトから映画のようなショットをプロトタイプ化し、カメラ言語を制御し、一貫した参照でクリップを連結および拡張することで、シーン全体の連続性を維持できます。
Eコマースおよび製品デモアセット: 参照駆動型ワークフローを使用して、繰り返し可能な製品ビデオ（スピン、ライフスタイルシーン、機能の呼び出し）を作成します。低コストのバリアントでバッチドラフトを作成し、高解像度でヒーローショットを洗練します。
コンテンツパイプライン向け開発者統合: 製品チームは、REST APIをヘッドレス生成バックエンドとして使用できます。createTaskジョブを送信し、recordInfoをポーリングし、A/Bテスト、ローカライゼーション、または自動アセット生成のためにバリアントをプログラムで生成します。
一貫性のあるキャラクター/シリーズのクリエイターワークフロー: 参照スタック（およびレビューでベータ版として記載されているキャラクター再利用機能）を使用して、エピソード、ミーム、または連続短編全体で、繰り返し登場するキャラクターと視覚スタイルを安定させます。
メリット
統合ハブ：Studio + APIアクセスにより、多くのモデルルートに1つの共有残高と一貫したタスクフローでアクセスできます。
強力な制御：マルチモーダル参照とディレクターズスタイルショット指示により、ランダム性を減らし、一貫性を向上させます。
透明な選択：モデルID、サポートされている入力、バリアント価格のライブカタログにより、品質とコストを最適化できます。
実用的な反復：生成だけでなく、反復的な制作のためのビデオ編集/拡張ワークフローもサポートします。
デメリット
価格とモデルの可用性は変更される可能性があります。ユーザーは最新のレート/バリアントについてライブカタログに頼る必要があります。
クリップベースの生成の制約は残ります（より長い物語のために連結/拡張が必要な短いセグメント）。
厳格なNSFW制限は、特定のクリエイティブまたは成人向けコンテンツのユースケースを制限する可能性があります。
モデル固有の入力はルートによって異なるため、統合ではモデルごとのパラメータの違いを処理する必要があります。
Kinoviの使い方
1) Kinoviアカウントを作成し、無料クレジットを取得する: https://kinovi.ai/ にアクセスしてサインアップ/ログインします。新規ユーザーは無料クレジット（例：Kinovi資料に記載されている200クレジット）から始めて、StudioとAPIの生成をテストできます。
2) モデルカタログを探索し、モデルとユースケースを選択する: https://kinovi.ai/models でライブカタログを開き、モデルID、サポートされている入力、バリアント（例：480p/720p/1080p、参照ビデオの有無）、および従量課金制の料金を比較します。目標（テキストからビデオ、画像からビデオ、参照からビデオ、テキストから画像、画像編集など）に合ったモデルを選択します。
3) Kinovi Studio（ノーコード）を使用して最初の出力を生成する: Kinovi Studioで、モデルルート（例：ビデオ用Seedance 2.0/2.5、画像用Midjourney/NanoBanana/GPT Image）を選択します。シーン、照明、カメラの動きを説明するプロンプトを入力します。サポートされている場合は、期間（多くのワークフローで一般的に4～15秒。一部のルートではより長く、例：Seedance 2.5 Previewでは最大約30秒）を設定し、出力解像度（例：モデル/バリアントに応じて480p/720p/1080p）を選択します。生成を送信し、完了したら結果をダウンロードします。
4) より詳細な制御のために参照（画像/ビデオ/オーディオ）を追加する（Omni-Referenceワークフロー）: 参照アセット（画像、ビデオクリップ、オーディオ）をアップロードします。KinoviのOmni-Referenceコンセプトで説明されているように、@-style参照を使用してプロンプトでタグ付けすることで役割を割り当てます。参照を使用して、キャラクター/製品の一貫性、スタイル、動き、またはタイミングをガイドします。選択したワークフローで利用可能な場合は、First Frame / Last Frameコントロールを使用して、ショットの開始と終了を正確に指示します。
5) 反復：新しい指示でクリップを拡張または編集する: 修正が必要な場合は、編集/拡張ルート（例：Seedance 2.5 Video EditまたはSeedance 2.5 Video Extend）を使用して別の生成を実行し、以前の出力を参照として、更新された指示を提供します。これにより、反復全体で動き、連続性、ショットの方向を調整できます。
6) 複数ショットのプロジェクトを外部でエクスポートおよび組み立てる: Kinoviは短いクリップの生成に焦点を当てています。複数ショットのシーケンスの場合、クリップをダウンロードし、タイムラインエディター（外部NLE）で結合します。ショット全体で同じ参照と一貫したプロンプトを再利用することで、連続性を維持します。
7) 自動化のためのAPIキーを取得する: Kinoviダッシュボード（Kinoviサイトからリンク）のAPIキーページを開き、APIキーを作成します。環境変数（例：KINOVI_API_KEY=...）として保存します。
8) 統合REST API（createTask）を介して生成タスクを送信する: すべてのモデルは1つのエンドポイントを使用します。POST https://kinovi.ai/api/v1/jobs/createTask をヘッダー Authorization: Bearer <KINOVI_API_KEY> および Content-Type: application/json とともに送信します。JSONボディで、モデルIDとモデル固有の入力（プロンプト、期間、outputResolution、およびそのモデルでサポートされている参照フィールド）を渡します。200応答は、タスクが作成され、クレジットが予約されたことを意味します。出力が準備できたことを意味するものではありません。
9) 完了をポーリングする（recordInfo）か、Webhookを使用する: GET https://kinovi.ai/api/v1/jobs/recordInfo?taskId=<TASK_ID> をポーリングし、ステータスがwaiting/generatingからsuccess/failに変わるまで待ちます。ポーリングの代わりにWebhookを受信するために、createTaskにトップレベルのcallBackUrlをオプションで含めます。
10) 出力を取得し、失敗を処理する: タスクが成功したら、task.outputを読み取り、生成されたビデオ/画像/オーディオの結果URLまたはペイロードを取得します。ステータスがfailの場合、task.error.message（存在する場合）を検査し、調整された入力（プロンプト、参照、期間、解像度、または異なるモデルルート）で再試行します。
11) 公式の例を使用して統合を加速する: Kinoviの例のリポジトリ（Kinovi資料で参照）をクローンします：git clone https://github.com/kinovi-ai/kinovi-models.git。目的のモデルフォルダー（モデルごとに1つのフォルダー、ユースケースごとに1つのスクリプト）に移動し、提供されているPython/TypeScript/cURLスクリプトを実行します。これらの例は、タスクを送信し、完了までポーリングし、結果を保存します。
12) モデルバリアントと共有クレジットでコストを管理する: Kinoviは、StudioとAPI間で共有される従量課金制のクレジットを使用します。低コストのバリアント（例：480p vs 720p/1080p、参照ビデオの有無）を選択し、より強力なプロンプトと一貫した参照によって試行錯誤を最小限に抑えることで、支出を管理します。
Kinoviのよくある質問
Kinoviは、パブリックREST APIを備えたAIビデオおよび画像生成スタジオであり、クリエイターはブラウザでコンテンツを生成したり、モデルルートを独自のアプリに統合したりできます。
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