Tự động hóa tạo video AI Sora với n8n: Tạo hàng trăm video không watermark

Chia sẻ bởi MCB AI

Trong kỷ nguyên số, việc tạo nội dung video chất lượng cao đang trở thành một lợi thế cạnh tranh không nhỏ, đặc biệt khi AI bắt đầu xâm nhập sâu vào lĩnh vực này. Tuy nhiên, thách thức về chi phí, thời gian và đặc biệt là watermark của các công cụ AI video thường khiến nhiều người chùn bước. Mình đã dành thời gian khám phá và xây dựng một quy trình tự động hóa đột phá sử dụng N8N kết hợp với AI Sora 2 mới nhất, giúp tạo ra hàng trăm, thậm chí hàng nghìn video AI mà không có watermark, tiết kiệm tối đa nguồn lực.

Trong bài viết này, mình sẽ chia sẻ chi tiết cách mình đã thực hiện điều đó, từng bước một, để bất kỳ ai – kể cả những người mới bắt đầu với N8N – cũng có thể tự mình thực hiện.

Tự động hóa tạo video AI Sora không watermark với N8N: Quy trình đột phá cho hàng trăm video chất lượng cao

Việc tự động hóa quy trình tạo video AI không chỉ là một tiện ích mà còn là một chiến lược hiệu quả, giúp bạn khai thác toàn bộ tiềm năng trong việc sản xuất nội dung quy mô lớn. Đặc biệt, với sự xuất hiện của Sora 2 và những cải tiến đáng kể, việc tận dụng tối đa công cụ này là điều mình luôn khuyến khích.

Tại sao nên tự động hóa việc tạo video AI Sora?

Trước khi đi sâu vào các bước kỹ thuật, mình muốn chia sẻ lý do tại sao quy trình này lại đáng để đầu tư thời gian và công sức.

1. Vượt trội hơn so với cách thủ công

Thông thường, để sử dụng các công cụ AI video như Sora, bạn có thể phải đối mặt với một số rào cản:

• Yêu cầu sử dụng VPN: Để truy cập và sử dụng dịch vụ ở một số khu vực.
• Lag và giật: Trải nghiệm sử dụng trực tiếp thường không mượt mà, đặc biệt khi cần tạo nhiều video.
• Watermark khó chịu: Hầu hết các bản dùng thử hoặc công cụ miễn phí đều để lại watermark, ảnh hưởng đến tính chuyên nghiệp của video. Việc xóa watermark cũng tốn thêm thời gian và chi phí.

Với quy trình tự động hóa, bạn sẽ loại bỏ hoàn toàn những vấn đề này. Mình sẽ hướng dẫn bạn cách tạo ra video Sora 2 không watermark, giúp nội dung của bạn giữ được vẻ chuyên nghiệp ngay từ đầu.

2. Tối ưu chi phí và thời gian

Tưởng tượng bạn cần 50, 100, hay thậm chí 200 video mỗi ngày. Việc thao tác thủ công từng video sẽ tiêu tốn hàng giờ đồng hồ và công sức đáng kể. Quy trình tự động hóa sẽ giúp bạn:

• Tiết kiệm thời gian: Một khi workflow được thiết lập, nó sẽ tự động chạy, giải phóng bạn khỏi các thao tác lặp đi lặp lại.
• Giảm chi phí nhân sự: Thay vì thuê người làm video, bạn có thể để AI và N8N đảm nhận phần lớn công việc.
• Chi phí cực kỳ cạnh tranh: Mình đã tìm thấy một công cụ API tên là Kie.ai cho phép gọi đến Sora mà không có watermark, với chi phí chỉ khoảng 0,15 đô la cho mỗi video 10 giây. So với các nền tảng khác như V3 hay 4AI (chi phí có thể gấp đôi, gấp ba), đây là một con số cực kỳ hấp dẫn, chỉ khoảng 3.000 VNĐ cho mỗi video.

3. Hỗ trợ mạnh mẽ tiếng Việt với Sora 2

Một điểm cộng lớn của Sora 2 mà mình đã thử nghiệm là khả năng hiểu và tạo video từ prompt tiếng Việt rất tốt. Trong khi nhiều công cụ khác thường yêu cầu prompt tiếng Anh để có kết quả tối ưu, Sora 2 cho phép mình sử dụng tiếng Việt hoàn toàn mà không gặp vấn đề gì. Điều này đặc biệt hữu ích cho cộng đồng người Việt, giúp việc sáng tạo nội dung trở nên dễ dàng và tự nhiên hơn.

Chuẩn bị những gì để bắt đầu?

Để xây dựng quy trình này, chúng ta sẽ cần một vài công cụ và nền tảng chính.

1. N8N: Nền tảng tự động hóa mạnh mẽ

N8N là trái tim của workflow này. Đây là một công cụ mã nguồn mở cho phép bạn tự động hóa các tác vụ bằng cách kết nối các ứng dụng và dịch vụ khác nhau mà không cần viết code phức tạp.

• Yêu cầu phiên bản: Đảm bảo N8N của bạn có phiên bản từ 1.114 trở lên để sử dụng tính năng Data Table mới.

2. Sora 2: Công cụ tạo video AI hàng đầu

Sora 2 là công nghệ AI tạo video mới nhất, với khả năng biến văn bản hoặc hình ảnh thành các đoạn video sống động, chân thực. Dù vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm, chất lượng video mà nó tạo ra đã rất ấn tượng.

3. Kie.ai: Chìa khóa tạo video không watermark

Đây là công cụ bí mật giúp chúng ta gọi API đến Sora 2 và nhận về video không watermark.

• Lấy API Key: Truy cập dashboard của Kie.ai, vào phần API Key và tạo một khóa API mới. Khóa này sẽ được sử dụng để xác thực các yêu cầu của chúng ta đến Kie.ai.

4. Data Table trong N8N: Quản lý dữ liệu đầu vào

Data Table là một tính năng mới trong N8N, cho phép bạn quản lý dữ liệu trực tiếp trong workflow, tương tự như Google Sheets nhưng tích hợp ngay trên nền tảng.

• Thiết lập cột: Mình khuyên bạn nên tạo các cột sau trong Data Table:
  • prompt: Chứa prompt mô tả video bạn muốn tạo.
  • ratio: Tỉ lệ khung hình (ví dụ: portrait cho video dọc, landscape cho video ngang).
  • link_image: (Tùy chọn) Đường dẫn URL của hình ảnh nếu bạn muốn tạo video từ ảnh (image to video).
  • final_url: Nơi lưu trữ đường dẫn video cuối cùng sau khi tạo thành công.
  • status: Trạng thái của video (ví dụ: empty, generating, done, failed).
  • id_number: Một trường ID duy nhất cho mỗi hàng dữ liệu.

Hướng dẫn chi tiết xây dựng quy trình tự động hóa video AI với N8N

Bây giờ, chúng ta sẽ đi sâu vào việc xây dựng workflow từng bước trên N8N.

1. Khởi tạo Workflow và Trigger

• Tạo Workflow mới: Trong N8N, tạo một workflow trống hoàn toàn.
• Thêm Trigger Node: Sử dụng node "Trigger". Mình thường cài đặt nó chạy "On a schedule" (ví dụ: 8 giờ sáng hàng ngày) để tự động tạo video mà không cần thao tác thủ công. Tuy nhiên, để tiện cho việc thử nghiệm ban đầu, bạn có thể để là "Manually".

2. Quản lý dữ liệu đầu vào với Data Table

• Thêm Data Table Node (Get Rows): Sau Trigger, thêm node "Data Table" và chọn "Get Rows".
• Chọn Data Table: Chọn Data Table mà bạn đã tạo (ví dụ: "Demo Sora").
• Thiết lập điều kiện: Để tránh xử lý lại các video đã tạo, mình sẽ thêm một điều kiện lọc:
  • status phải là empty (nghĩa là video chưa được tạo).
  • Bạn có thể thêm điều kiện id_number nếu cần thiết để đảm bảo tính duy nhất.
• Giới hạn số lượng (Return Limit): Tùy thuộc vào nhu cầu, bạn có thể giới hạn số lượng video được tạo trong mỗi lần chạy (ví dụ: chỉ 2 video để thử nghiệm, hoặc "Return All" nếu muốn chạy hết).

3. Phân loại yêu cầu (Image-to-Video và Text-to-Video)

• Thêm Switch Node: Để phân loại yêu cầu tạo video từ văn bản hay từ hình ảnh, mình sẽ thêm một node "Switch" sau "Get Rows".
• Thiết lập điều kiện Switch:
  • Output 1 (Image-to-Video): Nếu trường link_image exists (tức là có tồn tại đường dẫn hình ảnh).
  • Output 2 (Text-to-Video): Nếu trường link_image does not exist.
• Quan trọng: Chọn "Send data to all matching outputs" để đảm bảo dữ liệu được chuyển đúng luồng.

4. Tối ưu Prompt với AI Agent

• Thêm AI Agent Node: Sau mỗi nhánh của Switch (Image-to-Video và Text-to-Video), thêm một node "AI Agent".
• Thiết lập Prompt:
  • User Prompt: Kéo dữ liệu prompt từ Data Table vào đây (prompt ban đầu của bạn).
  • System Prompt: Cung cấp cho AI một hướng dẫn để nó "xào nấu" prompt của bạn thành một prompt chi tiết, hấp dẫn và tối ưu hơn cho Sora 2. Ví dụ: "Bạn là một chuyên gia viết kịch bản video AI. Hãy mở rộng và làm chi tiết prompt sau đây để tạo ra một video cuốn hút, thêm các chi tiết về bối cảnh, hành động và cảm xúc."
  • Chọn Chat Model: Sử dụng các mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ như GPT-4.
• Mục tiêu là biến một prompt đơn giản thành một mô tả phong phú, giúp Sora 2 tạo ra video chất lượng hơn.

5. Gọi API đến Kie.ai để tạo video

• Thêm HTTP Request Node: Đây là bước quan trọng nhất, nơi chúng ta gửi yêu cầu đến Kie.ai để tạo video. Thêm một node "HTTP Request" sau mỗi "AI Agent" (tức là có hai node HTTP Request cho Image-to-Video và Text-to-Video).
• Cấu hình HTTP Request:
  • Import cURL: Kie.ai cung cấp một mẫu cURL API trên trang tài liệu của họ. Sao chép mẫu cURL này và dán vào phần "Import cURL" của node HTTP Request. N8N sẽ tự động điền các thông số cơ bản (URL, method, headers, body).
  • Authentication (Xác thực):
    • Chọn Generic Credential Type.
    • Chọn Header Auth.
    • Name: Authorization.
    • Value: Bearer YOUR_KI_AI_API_KEY. Thay YOUR_KI_AI_API_KEY bằng API Key bạn đã tạo ở Kie.ai.
    • Lưu thông tin xác thực này để có thể tái sử dụng.
  • Body (Payload):
    • Kie.ai sẽ yêu cầu các thông số như prompt, aspect_ratio, image_url (nếu có), remove_watermark (luôn đặt là true).
    • prompt: Lấy kết quả prompt đã được AI Agent tối ưu.
    • aspect_ratio: Lấy từ trường ratio trong Data Table.
    • image_url: Chỉ thêm vào cho nhánh Image-to-Video, lấy từ trường link_image trong Data Table.
    • Loại bỏ callback_url: Nếu không sử dụng webhook, bạn có thể xóa trường này khỏi payload để đơn giản hóa.
• Khi chạy bước này, Kie.ai sẽ trả về một task_id. Đây là ID của tác vụ tạo video và chúng ta sẽ dùng nó để kiểm tra trạng thái sau này.

6. Chờ đợi và kiểm tra trạng thái video

Quá trình tạo video AI mất một khoảng thời gian nhất định (thường từ 60 đến 180 giây). Chúng ta cần thiết lập một cơ chế chờ và kiểm tra.

• Thêm Wait Node: Sau mỗi HTTP Request gọi đến Kie.ai, thêm một node "Wait".
  • Thời gian chờ: Đặt khoảng 60 giây.
• Thêm HTTP Request Node (Get Task Status): Sau node Wait, thêm một HTTP Request mới. Node này sẽ gọi API đến Kie.ai để lấy trạng thái của task_id đã tạo.
  • URL: Sử dụng URL của Kie.ai để lấy trạng thái task, và truyền task_id từ kết quả của HTTP Request trước đó vào URL.
  • Authentication: Sử dụng lại thông tin xác thực đã lưu.
• Thêm If Node: Sau HTTP Request lấy trạng thái, thêm một node "If".
  • Điều kiện: Kiểm tra xem json.data.state có bằng success không.
  • Nếu True: Video đã tạo thành công, chuyển sang bước cập nhật Data Table.
  • Nếu False: Video chưa xong hoặc gặp lỗi. Mình khuyên bạn nên kết nối nhánh "False" này trở lại node "Wait" để tạo một vòng lặp chờ đợi cho đến khi video thành công.

7. Cập nhật kết quả vào Data Table

• Thêm Data Table Node (Update Row): Khi video đã tạo thành công, thêm một node "Data Table" và chọn "Update Row".
• Cấu hình Update Row:
  • Chọn Data Table: "Demo Sora".
  • ID Number: Kéo id_number từ node "Get Rows" ban đầu để xác định hàng cần cập nhật.
  • Cập nhật các cột:
    • final_url: Lấy đường dẫn video từ json.data.result của HTTP Request cuối cùng. Để lấy đúng URL mà không bị lẫn các trường khác, bạn có thể dùng Expression {{ $json.data.result.url }}.
    • status: Cập nhật thành done.
    • Bạn cũng có thể cập nhật lại prompt, ratio, link_image nếu muốn giữ lại thông tin chính xác sau khi AI đã xử lý.

Sau khi hoàn thành các bước trên, workflow của bạn sẽ có khả năng tự động lấy prompt, tối ưu hóa, tạo video không watermark, và cập nhật kết quả.

Nâng cao chất lượng video AI sau khi tạo

Mặc dù Sora 2 đã tạo ra những video ấn tượng, nhưng độ phân giải ban đầu có thể chỉ ở mức 480p đến 720p. Để có được chất lượng cao hơn, mình có một mẹo nhỏ:

• Sử dụng CapCut: Đây là một công cụ chỉnh sửa video miễn phí và mạnh mẽ.
  • Nhập video vào CapCut: Đơn giản chỉ cần nhập video đã tải về từ Kie.ai vào CapCut.
  • Tính năng cải thiện chất lượng: CapCut có các tính năng AI giúp nâng cao chất lượng video:
    • Ổn định hình ảnh: Giúp giảm rung lắc nếu có.
    • Giảm nhiễu hình ảnh: Làm sạch hình ảnh, giảm các hạt nhiễu.
    • Cải thiện chất lượng: Chọn tùy chọn HD hoặc cao hơn để CapCut tự động upscale video.
  • Mình đã thử nghiệm và thấy rằng CapCut có thể nâng độ phân giải video Sora 2 lên đáng kể, thậm chí lên đến 720p hoặc cao hơn mà vẫn giữ được độ nét.

Kết luận

Việc tự động hóa quy trình tạo video AI Sora không watermark bằng N8N là một giải pháp cực kỳ hiệu quả cho bất kỳ ai muốn sản xuất nội dung video chất lượng cao với số lượng lớn mà vẫn tối ưu chi phí. Từ việc tối ưu prompt với AI Agent, gọi API đến Kie.ai để bỏ watermark, cho đến việc quản lý dữ liệu thông minh với Data Table và nâng cao chất lượng video bằng CapCut, mỗi bước đều hướng đến việc đơn giản hóa và tối đa hóa hiệu quả.

Với quy trình này, bạn không chỉ tiết kiệm được vô số thời gian và công sức mà còn mở ra cánh cửa cho các cơ hội kinh doanh mới, từ việc tạo video review sản phẩm, nội dung quảng cáo cho các chiến dịch affiliate, đến xây dựng kênh nội dung quy mô lớn. Mình tin rằng những chia sẻ này sẽ giúp bạn bắt đầu hành trình tự động hóa của riêng mình và khai thác tối đa tiềm năng của AI video. Hãy thử áp dụng và chia sẻ những thành quả của mình nhé!