автоматизация n8n: Безумная автоматизация Youtube! (учебное пособие n8n)

• Создание полностью автоматизированных короткометражек с использованием n eight n.  

• Возможность использования для продвижения бизнеса или развития канала на YouTube.  

• Поддержка платформ TikTok и Instagram Reels.  

• Генерация сценария и разделение на фрагменты с отметками времени.  

• Создание изображений для каждого фрагмента.  

• Использование модели flux loras для сохранения единого стиля.  

• Превращение изображений в видеоклипы и завершение процесса.  

• Получение URL-адреса финального видео.  

• Вставка URL в новую вкладку для просмотра.  

• Медузы на 95% состоят из воды и существуют более 500 миллионов лет.  

• Некоторые медузы могут светиться в темноте благодаря биолюминесценции.  

• Видео рассказывает об удивительных фактах о медузах.  

• Видео создано на основе одной простой подсказки.  

• Рекомендация инвестировать в сообщество AI Foundations для обучения и автоматизации.  

• Сообщество предлагает курсы по n eight n и автоматизации вирусных короткометражек.  

• Разработка оригинальных средств автоматизации и архитектур агентов.  

• Подчеркивание оригинальности и уникальности в AI Foundations.  

• Призыв к подписке и поддержке для продолжения разработки.  

• AI Foundations - лучшее сообщество для изучения генеративного ИИ.  

• Автор предлагает присоединиться и обещает длинный урок по автоматизации.  

• Начинается процесс автоматизации с добавления первого шага.  

• Автор выбирает модель "сообщение а" и добавляет эмодзи "мозг".  

• Ввод учетных данных OpenAI и создание новых учетных данных.  

• Выбор модели GPT-3 и настройка системного запроса.  

• Ввод системного запроса и настройка формата вывода JSON.  

• Добавление пользовательского запроса и создание сценария.  

• Включение вывода содержимого в формате JSON и упрощенного вывода.  

• Создание скрипта в Canvas и добавление всех частей сценария.  

• Переименование скрипта в script и проверка вывода.  

• Переход к реализации звука для сценария с помощью Eleven Labs.  

• Настройка HTTP-запроса для преобразования текста в речь.  

• Получение API-ключа и идентификатора модели.  

• Тестирование различных голосов и выбор подходящего.  

• Замена текста ключом и тестирование голоса.  

• Сохранение скрипта в формате JSON и выбор модели генерации голоса.  

• Использование модели "многоязычное подчеркивание eleven underscore v two".  

• Запуск узла для генерации контента из скрипта.  

• Получение файла в виде строки с выравниванием и нормализованным выравниванием.  

• Использование шестисекундных фрагментов для модели генерации видео.  

• Написание пользовательского фрагмента кода для разбора сценария.  

• Использование ChatGPT для генерации кода.  

• Отправка HTTP-запроса через Zero CodeKit для запуска Python-кода.  

• Установка метода POST и URL для запуска кода.  

• Ввод API-ключа и заголовков для доступа к учетной записи Zero CodeKit.  

• Вставка кода и переменных для запуска скрипта.  

• Использование JSON.stringify для анализа данных.  

• Разделение скрипта на шесть 2-х фрагментов для генерации приглашений.  

• Подключение к сообществу для получения полного кода.  

• Проверка разделения скрипта на переменные данных.  

• Определение продолжительности каждого фрагмента.  

• Разделение данных на несколько элементов для независимого использования.  

• Преобразование данных в четыре разных элемента.  

• Открытие модели и отправка сообщения.  

• Создание подсказок для каждого элемента с использованием ChatGPT.  

• Переименование изображения и создание подсказок.  

• Инструкции для модели по генерации графических подсказок.  

• Ограничение длины и сложности подсказок для корректной работы модели.  

• Важно включать ключевое слово "фотография flickr" для модели Flux Lora.  

• Модель Boreal Flux Lora использует ключевое слово "фотография flickr" 2021 года.  

• Изменение роли на system и добавление переменных для запуска сценария.  

• Вставка полного сценария и идентификатора для раздела.  

• Программа выводит четыре элемента, соответствующие разделам сценария.  

• Добавление ключевого слова для фотографии с flickr 2012 года в каждую подсказку.  

• Переход к следующему шагу с HTTP-запросом.  

• Изменение метода на post и добавление URL-адреса API.  

• Аутентификация с помощью replicate и ввод API-ключа.  

• Добавление параметров content-type и preferred.  

• Отправка тела запроса в формате JSON.  

• Выбор модели Flux Lora и ввод подсказки.  

• Определение стиля и репозитория для модели.  

• Использование ключевых слов для указания репозитория.  

• Пример с репозиторием для модели Mona Lisa.  

• Добавление новой инструкции с ключевым словом.  

• Изменение репозитория для запроса изображения.  

• Запуск запроса с новыми подсказками и проверка результатов.  

• Проверка сгенерированных изображений и их соответствия стилю.  

• Корректировка подсказок для получения более точных результатов.  

• Демонстрация изменений и их влияние на конечный результат.  

• Подсказки сделаны в ночное время и имеют специфический стиль.  

• Автор копирует подсказки и включает их в инструкции для графического суфлера.  

• Тестирование показывает, что подсказки не создают нужного ночного эффекта.  

• Ввод настроек стиля для подсказок: ночная сцена, неоновая подсветка.  

• Использование широких снимков и форматов 4K и Sintill 800.  

• Тестирование показывает улучшение стиля изображений.  

• Добавление шага ожидания для завершения загрузки изображений.  

• Добавление HTTP-запроса для получения изображений.  

• Использование выражения для URL-адреса и авторизация.  

• Добавление HTTP-запроса для генерации видео с использованием изображения.  

• Использование минимаксной модели для прогнозов.  

• Добавление авторизации и параметров для запроса.  

• Использование предпочтительного веса для завершения загрузки видео.  

• Добавление шага ожидания для завершения загрузки видео.  

• Использование запроса get для получения данных видео.  

• Проверка успешности загрузки видео.  

• Запуск видео и проверка его качества.  

• Превращение изображения в видео и демонстрация результатов.  

• Видео начинается с чистого проезда машины.  

• Переход к этапу редактирования видео.  

• Использование бесплатной учетной записи Cloudinary для загрузки аудио.  

• Подключение сценария для загрузки в Cloudinary.  

• Настройка HTTP-запроса для загрузки аудио.  

• Использование предустановки ML по умолчанию в Cloudinary.  

• Закрепление данных из предыдущего выполнения.  

• Использование узла слияния для объединения данных.  

• Настройка узла слияния для включения всех непарных элементов.  

• Создание редактора JSON для обработки данных.  

• Ввод нового кода для создания программного обеспечения для редактирования видео.  

• Тестирование и настройка шага для создания кода.  

• Отправка HTTP-запроса на создание видео.  

• Авторизация и настройка заголовков отправки.  

• Тестирование и ожидание рендеринга видео.  

• Ожидание завершения рендеринга.  

• Получение URL-адреса финального видео.  

• Открытие финального видео в новой вкладке.  

• Призыв к подписке на канал для вдохновения.  

• Завершение видео и благодарность за просмотр.