Qu’est-ce qu’une API de vidéo d’avatar IA ?

Une API de vidéo d’avatar IA transforme un présentateur numérique, avec du texte ou un audio enregistré, en une vidéo synchronisée sur les lèvres qu’une application peut générer de manière programmatique. VisionStory accepte des requêtes authentifiées côté serveur, renvoie immédiatement un identifiant de vidéo, exécute la tâche de rendu de façon asynchrone et fournit une URL MP4 lorsque la génération est terminée.

Comment générer une vidéo d’avatar IA avec l’API VisionStory ?

Créez une clé API VisionStory, vérifiez vos crédits, récupérez les identifiants du modèle, de l’avatar et de la voix en cours, puis soumettez soit un text_script soit un audio_script à POST /api/v1/video. L’API renvoie immédiatement un identifiant de vidéo. Interrogez la tâche environ toutes les cinq secondes jusqu’à ce que son statut soit created, puis téléchargez le MP4 depuis video_url.

Dois-je utiliser l’API REST, le SDK Python ou la CLI ?

Utilisez REST lorsque vous avez besoin d’un contrôle indépendant du langage, le SDK Python lorsque vous créez un service ou un notebook Python, et la CLI pour l’automatisation en terminal, l’intégration continue (CI) ou la génération par lots. Les trois interfaces utilisent les mêmes ressources VisionStory et le même workflow vidéo asynchrone.

Codex, Claude Code ou Cursor peuvent-ils générer des vidéos d’avatar pour moi ?

Oui. Installez la compétence VisionStory Agent Skill ou connectez le serveur MCP VisionStory. Un agent de code compatible peut vérifier les crédits, lister les modèles, avatars et voix disponibles, préparer une requête valide, lancer la tâche vidéo, la surveiller et télécharger le résultat, tandis que la clé API reste dans votre environnement ou dans le stockage de secrets MCP.

Puis-je générer des vidéos d’avatar à partir d’audio plutôt que de texte ?

Oui. Envoyez un audio_script lorsque vous voulez que l’avatar parle à partir d’un audio enregistré, ou envoyez un text_script avec un identifiant de voix lorsque VisionStory doit synthétiser la parole. Utilisez un seul type de script par requête plutôt que d’envoyer les deux.

Comment une intégration en production doit-elle gérer la génération vidéo ?

Traitez la création vidéo comme une tâche asynchrone. Conservez l’identifiant de requête client et l’identifiant de vidéo renvoyé, interrogez environ toutes les cinq secondes, puis arrêtez lorsque la tâche atteint created ou failed. Les URL des vidéos terminées sont conservées pendant sept jours ; copiez donc les médias finalisés vers votre propre stockage permanent si nécessaire.

Où dois-je stocker ma clé API VisionStory ?

Conservez VISIONSTORY_API_KEY dans une variable d’environnement serveur, un secret CI ou un coffre de secrets client MCP, et envoyez-la via l’en-tête de requête X-API-Key. N’intégrez jamais la clé dans du code navigateur, un bundle d’application mobile, un dépôt public, des captures d’écran, des logs ou un message de chat IA.

Que puis-je combiner avec l’API de vidéo d’avatar ?

Vous pouvez combiner la vidéo d’avatar avec le texte en parole, des voix publiques ou clonées, des ressources image et audio réutilisables, la transcription, la génération d’images IA et des modèles vidéo de pointe. Ces briques permettent de créer des vidéos explicatives localisées, de la prospection personnalisée, du contenu de formation automatisé et des workflows médias pilotés par des agents IA.

API VisionStory
conçue pour les développeurs

Créez des vidéos d’avatar parlant avec synchronisation labiale à partir de texte ou d’audio avec l’API REST VisionStory ou le SDK Python. Découvrez les modèles, avatars et voix disponibles, lancez une tâche asynchrone et téléchargez le MP4 final — ou automatisez le même flux de travail avec la CLI, le serveur MCP ou l’Agent Skill.

Explorer la documentation développeur

POST /api/v1/video

REST API
Python SDK
CLI
MCP
Agent Skill

Prêt pour les agents

Fonctionne là où vos agents travaillent.

Copiez un message de configuration pour votre agent de code, ou connectez le serveur MCP et exposez VisionStory comme un outil réutilisable.

VisionStory CLI

Installez une fois. Utilisez toutes les API depuis votre terminal.

L’installateur passe à la dernière version sur PyPI dans un environnement isolé. Vos projets Python existants restent donc intacts.

curl -fsSL https://developers.visionstory.ai/cli | bash

macOS · Linux · WSLOptions d’installation

Envoyez ce prompt de configuration à Claude Code

Help me set up VisionStory and generate a talking-avatar video.1. Install or update the CLI and Agent Skill:   curl -fsSL https://developers.visionstory.ai/cli | bash   npx skills add visionstory-ai/skills --skill visionstory-api2. Run visionstory doctor. If I need a key, send me to https://developers.visionstory.ai/api-keys, wait while I create one, then ask me to run visionstory login in my terminal. Never ask me to paste the key into chat or expose it.3. Verify access with visionstory credits. Stop and help me if it fails.4. Discover current models, avatars, and voices, then use the CLI and visionstory-api skill to create and download the video. Never delete anything unless I explicitly request and confirm it.

Vous débutez ?

Créez une clé API, puis envoyez ce prompt à votre agent de code. Il vous guidera dans la connexion à VisionStory, vérifiera les crédits et créera la vidéo sans exposer votre clé.

Outils développeur VisionStory

Choisissez l’intégration API adaptée à votre stack.

REST, le SDK Python, la CLI, le serveur MCP et l’Agent Skill utilisent tous la même API VisionStory authentifiée et les mêmes IDs de ressources. Commencez avec une interface, puis déplacez le même flux de travail de vidéo d’avatar vers un backend, un pipeline CI ou un agent de code.

01REST

Appeler l’API REST

Appelez VisionStory depuis n’importe quel langage backend. Listez les modèles, avatars et voix disponibles ; envoyez un text_script ou un audio_script à POST /api/v1/video ; interrogez la tâche jusqu’à sa création ; puis téléchargez le MP4.

Voir la référence de l’API REST 02PYTHON

Développer avec le SDK Python

Utilisez le client Python typé et sans dépendances pour l’authentification via variables d’environnement, la construction des payloads, les uploads, l’interrogation des tâches et les téléchargements. Il convient aux applications Python, aux notebooks et aux services média internes.

Lire le guide de démarrage du SDK Python 03CLI

Automatiser avec la CLI

Exécutez visionstory doctor, vérifiez vos crédits, découvrez les IDs de ressources, générez des vidéos d’avatar, inspectez les tâches et téléchargez les résultats depuis un terminal, un script shell ou un job CI, sans avoir à créer une application au préalable.

Installer et vérifier la CLI 04MCP / SKILL

Connecter un agent de code IA

Connectez le serveur MCP VisionStory ou installez l’Agent Skill afin que Codex, Claude Code, Cursor, Windsurf, Cline et Gemini puissent découvrir les ressources, générer des médias et télécharger les résultats, tandis que la clé API reste stockée dans un coffre local de secrets.

Connecter MCP ou l’Agent Skill

Démarrage rapide de l’API d’avatar parlant

Générez votre première vidéo d’avatar parlant.

Créez une clé API côté serveur, vérifiez votre solde de crédits et récupérez les IDs actuels du modèle, de l’avatar et de la voix. Envoyez un text_script ou un audio_script à POST /api/v1/video, interrogez environ toutes les cinq secondes jusqu’à la création de la tâche, puis téléchargez le MP4. Les URL des vidéos terminées sont conservées pendant sept jours.

create_video.py

from pathlib import Pathfrom visionstory import VisionStoryClient, build_video_payload client = VisionStoryClient.from_env()payload = build_video_payload(    avatar_id="YOUR_AVATAR_ID",    text="Hello from my product.",    voice_id="YOUR_VOICE_ID",)video = client.generate_video(payload)client.download(video["video_url"], Path("result.mp4"))

Catalogue des modèles VisionStory

Choisissez le modèle adapté au rendu dont vous avez besoin.

Partez de la tâche à accomplir, puis récupérez à l’exécution le catalogue des modèles à jour. La réponse de l’API fait foi pour les IDs disponibles, les paramètres acceptés et les limites de sortie.

Avatar parlantVisionStory

V-Character 4.0

vs_character_v4

Le modèle de personnage natif de VisionStory transforme un portrait, plus du texte ou un audio enregistré, en une performance fidèle à l’identité, avec des mouvements expressifs et une synchronisation labiale naturelle.

Texte ou audio enregistré
720p, 1080p ou 2K
Jusqu’à 10 minutes

Une séquence cinématographique de voiture générée avec le modèle de Vidéo IA Seedance

Vidéo IAByteDance

Seedance 2.5

seedance-2.5

Créez des vidéos guidées par prompt ou par image, avec un mouvement cohérent, des mouvements de caméra cinématographiques et des clips uniques plus longs.

Texte vers vidéo
Image vers vidéo
Clips de 4 à 30 secondes

Une grenade en verre détaillée générée avec le modèle d’image Nano Banana

Image IAGoogle

Nano Banana 2

nano-banana-2

Générez des images haute résolution, affichez du texte de manière fiable et affinez les résultats grâce à des modifications conversationnelles guidées par référence.

Prompt vers image
Édition guidée par référence
Sortie 1K et 2K

API de médias IA composables

Combinez les API d’avatar, de voix et de Vidéo IA.

Utilisez une seule clé API pour créer des présentateurs parlants, synthétiser une parole naturelle, réutiliser des avatars, des voix et des médias personnalisés, et générer des clips vidéo d’accompagnement. Créez des vidéos explicatives localisées, un onboarding personnalisé, des contenus de formation, de prospection commerciale ou des médias créés par agent — sans assembler plusieurs fournisseurs.

Flux de travail d’avatar de base

API de vidéo d’avatar parlant

Générez une vidéo de présentateur avec synchronisation labiale à partir de texte ou d’audio enregistré. Choisissez un avatar public ou créez un avatar personnalisé réutilisable à partir d’un seul portrait, sélectionnez une voix publique ou clonée, puis recevez un MP4 téléchargeable lorsque la tâche asynchrone se termine.

Un script transformé en forme d’onde audio via l’API de texte en parole VisionStory

Couche voix et parole

API de texte en parole et de voix

Convertissez du texte en voix MP3 naturelle avec une voix publique ou clonée, puis réutilisez la même voix dans des vidéos d’avatar et du contenu localisé. Interrogez le catalogue de voix à l’exécution au lieu de coder en dur les identifiants de voix.

Un prompt transformé en vidéo générée via l’API de vidéo IA VisionStory

Création pilotée par agent

API de génération de vidéo IA

Générez des clips de texte en vidéo, d’image en vidéo et guidés par référence, avec un modèle sélectionné dans le catalogue en temps réel. Un agent IA peut préparer les prompts et les ressources, estimer les crédits, soumettre la tâche et combiner le résultat avec un présentateur avatar.

FAQ de l’API de vidéo d’avatar IA

Des réponses claires sur l’authentification, les requêtes, les tâches asynchrones, les SDK, l’automatisation en CLI, le MCP et l’usage en production.

Une API de vidéo d’avatar IA transforme un présentateur numérique, avec du texte ou un audio enregistré, en une vidéo synchronisée sur les lèvres qu’une application peut générer de manière programmatique. VisionStory accepte des requêtes authentifiées côté serveur, renvoie immédiatement un identifiant de vidéo, exécute la tâche de rendu de façon asynchrone et fournit une URL MP4 lorsque la génération est terminée.
Créez une clé API VisionStory, vérifiez vos crédits, récupérez les identifiants du modèle, de l’avatar et de la voix en cours, puis soumettez soit un text_script soit un audio_script à POST /api/v1/video. L’API renvoie immédiatement un identifiant de vidéo. Interrogez la tâche environ toutes les cinq secondes jusqu’à ce que son statut soit created, puis téléchargez le MP4 depuis video_url.
Utilisez REST lorsque vous avez besoin d’un contrôle indépendant du langage, le SDK Python lorsque vous créez un service ou un notebook Python, et la CLI pour l’automatisation en terminal, l’intégration continue (CI) ou la génération par lots. Les trois interfaces utilisent les mêmes ressources VisionStory et le même workflow vidéo asynchrone.
Oui. Installez la compétence VisionStory Agent Skill ou connectez le serveur MCP VisionStory. Un agent de code compatible peut vérifier les crédits, lister les modèles, avatars et voix disponibles, préparer une requête valide, lancer la tâche vidéo, la surveiller et télécharger le résultat, tandis que la clé API reste dans votre environnement ou dans le stockage de secrets MCP.
Oui. Envoyez un audio_script lorsque vous voulez que l’avatar parle à partir d’un audio enregistré, ou envoyez un text_script avec un identifiant de voix lorsque VisionStory doit synthétiser la parole. Utilisez un seul type de script par requête plutôt que d’envoyer les deux.
Traitez la création vidéo comme une tâche asynchrone. Conservez l’identifiant de requête client et l’identifiant de vidéo renvoyé, interrogez environ toutes les cinq secondes, puis arrêtez lorsque la tâche atteint created ou failed. Les URL des vidéos terminées sont conservées pendant sept jours ; copiez donc les médias finalisés vers votre propre stockage permanent si nécessaire.
Conservez VISIONSTORY_API_KEY dans une variable d’environnement serveur, un secret CI ou un coffre de secrets client MCP, et envoyez-la via l’en-tête de requête X-API-Key. N’intégrez jamais la clé dans du code navigateur, un bundle d’application mobile, un dépôt public, des captures d’écran, des logs ou un message de chat IA.
Vous pouvez combiner la vidéo d’avatar avec le texte en parole, des voix publiques ou clonées, des ressources image et audio réutilisables, la transcription, la génération d’images IA et des modèles vidéo de pointe. Ces briques permettent de créer des vidéos explicatives localisées, de la prospection personnalisée, du contenu de formation automatisé et des workflows médias pilotés par des agents IA.

Commencez avec une requête authentifiée

Créez votre première intégration de vidéo d’avatar IA.

Créez une clé API, vérifiez vos crédits et suivez le démarrage rapide en 5 étapes pour un avatar parlant. Commencez avec REST ou Python, puis ajoutez l’automatisation en CLI, les outils MCP ou l’Agent Skill à mesure que votre workflow grandit. Interrogez les endpoints de ressources en temps réel au lieu de coder en dur les identifiants de modèle, d’avatar ou de voix.

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