Générer des vidéos créatives à partir d’images avec VO 3.1

Cette leçon explique comment générer des séquences vidéo à partir d’images fixes en utilisant VO 3.1 et Nano Banana, en maîtrisant les transitions, l’ajout d’effets graphiques et la cohérence narrative pour des projets créatifs sans bruit ni musique.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Dans cette vidéo pédagogique détaillée, l’instructeur présente toutes les étapes nécessaires pour créer des vidéos animées à partir d’images fixes grâce à la fonctionnalité « image vers vidéo » de VO 3.1, complétée par Nano Banana. Le processus commence par l’importation des images principales, l’application de prompts précis (en anglais pour une efficacité maximale), et la génération d’animations sur mesure (mouvements de caméra, effets graphiques dessinés en temps réel, affichage progressif d’éléments autour du modèle).


La vidéo insiste sur la constance visuelle (notamment éviter que le modèle change d’aspect, par exemple de dos/face), l'utilisation précise des prompts pour diriger l’animation, et l’importance d’une post-production réfléchie : couper, accélérer, ou retoucher certaines séquences pour obtenir un résultat professionnel. Les interventions montrent comment s’enchaînent plusieurs séquences : plans fixes, transitions dynamiques, travelings, gros plans, et intégration d’ambiances spécifiques (bruits urbains légers ou silence total).


L’accent est également mis sur la complémentarité avec Nano Banana pour contrôler la manipulation des images d’entrée et de sortie, la création de progression visuelle et la stratégie narrative globale, ainsi que la variété des morphologies (plusieurs modèles dans différents décors urbains et intérieurs). La méthodologie proposée permet de structurer un court-métrage cohérent à partir de multiples séquences générées automatiquement puis sélectionnées, optimisées et rassemblées au montage.


À la fin, l’instructeur conseille de toujours utiliser la fonctionnalité « image vers vidéo » de VO 3.1, de combiner celle-ci avec Nano Banana pour un meilleur contrôle de la narration et de porter attention à la cohérence globale lors de l’assemblage final.

Objectifs de cette leçon

À l’issue de cette vidéo, l’apprenant saura :
- Générer et paramétrer une séquence vidéo à partir d’images fixes;
- Structurer une narration visuelle cohérente en combinant VO 3.1 et Nano Banana;
- Maîtriser la rédaction de prompts adaptés pour contrôler la caméra, les effets et l’ambiance sonore;
- Effectuer des ajustements en post-production pour optimiser rythme et fluidité des vidéos.

Prérequis pour cette leçon

Pour suivre cette vidéo dans de bonnes conditions, il est recommandé de :
- Maîtriser les bases de la création graphique numérique;
- Avoir des notions d’anglais pour rédiger des prompts efficaces;
- Disposer des logiciels VO 3.1, Nano Banana et d’un outil de montage vidéo.

Métiers concernés

Les méthodes présentées intéressent particulièrement les réalisateurs multimédia, directeurs artistiques, motion designers, agences de publicité et créateurs de contenus audiovisuels utilisant l’IA pour enrichir la narration visuelle.

Alternatives et ressources

Comme alternatives à VO 3.1, on peut envisager RunwayML, Kaiber, Pika Labs ou Stable Video Diffusion. Pour les montages vidéo basiques, des solutions telles qu’Adobe Premiere Pro ou DaVinci Resolve peuvent compléter le flux de travail.

Questions & Réponses

Il faut veiller à toujours démarrer avec des images de référence similaires sur le plan de la pose, de l’angle et du point de vue. Par exemple, si le visage du modèle n’est pas visible au départ, il est important de ne pas introduire un plan où il se retourne, afin d’éviter des changements d’aspect ou d’identité dûs à la génération IA.
Nano Banana permet de mieux contrôler l’entrée et la sortie des plans en définissant précisément la progression visuelle et les transitions d’images. Il favorise ainsi une narration fluide et cohérente entre chaque séquence générée par VO 3.1.
Il est conseillé d’effectuer des coupes (cuts), d’accélérer certaines séquences et éventuellement de modifier des voix via d’autres IA pour optimiser le rythme et l’intelligibilité des vidéos. La suppression de sons ambiants ou de début de séquence mal générée contribue également à la qualité globale.