動画生成のDream Machineで注目されるLuma AIがAPIを公開、APIを使ってカスタムツールをつくる方法
次に仮想環境内で、Luma AIなど必要なライブラリをインストールする。 “`bash pip install lumaai requests python-dotenv “`
ステップ2：APIキーの格納ファイル作成とAPIキー取得
次に「.env」ファイルを作成し、APIキーを追加する。 プロジェクトのルートディレクトリに.envファイルを作成し、以下の内容を追加する。your_luma_ai_api_key_hereとyour_imgbb_api_key_hereは、後に取得する実際のAPIキーを入力する（以下画像参照） “` LUMAAI_API_KEY=your_luma_ai_api_key_here IMGBB_API_KEY=your_imgbb_api_key_here “`
.envファイルとは、一般的にAPIキーなどセンシティブな情報を格納するために作成される。 Luma AIのAPIキーは以下リンクでユーザー／支払い登録を完了すると取得できる。 https://lumalabs.ai/dream-machine/api
※API利用には最低5ドル分のクレジットが必要になる。 IMGBBのAPIキーは以下リンクより取得する。こちらは無料で登録可能。 https://api.imgbb.com/ IMGBBとは、画像をホストするプラットフォーム。Luma AI APIでは、オンライン上にある画像を参照するため、IMGBBプラットフォームを利用する。他の画像ホスティングプラットフォームも利用可能だ。
ステップ3：Dream Machine APIを統合するコード
VS Codeで以下のPythonコードを「generate_video.py」というファイル名で保存する。これは、Luma AI APIのドキュメントを参考に、今回の事例向けに筆者がカスタマイズしたコードとなる。
以下でコードの役割を解説したい。 1. ツールの準備: “`python import os from dotenv import load_dotenv from lumaai import LumaAI import requests import time import sys import base64 “` これは、プログラムが使用する様々なツールを呼び出す部分。ファイル操作、API通信、時間管理などに必要なツールを準備している。 2. 環境設定: “`python load_dotenv() os.environ[“LUMAAI_API_KEY”] = os.getenv(“LUMAAI_API_KEY”) client = LumaAI() “` プログラムの正常動作に必要な設定を行っている。プロジェクトディレクトリ内で先ほど作成した.envファイルからAPIキーを読み込む部分となる。 3. メイン機能の定義: “`python def create_social_media_video(image_path, prompt): # …（関数の中身） “` この関数がプログラムの主要なタスクを担う。画像とテキスト指示（プロンプト）を受け取り、それを基に動画を作成する。 4. 画像のアップロード機能: “`python def upload_image_to_imgbb(image_path): # …（関数の中身） “` 画像をインターネット上にアップロードする機能。これによりLumaAIが画像を利用できるようになる。 5. メインの実行部分: “`python if __name__ == “__main__”: # …（メインの処理） “` プログラムの開始点である。必要な設定を確認し、画像と指示を用いて動画作成プロセスを開始する。 このプログラムの全体的な流れは以下の通りだ： 1. 必要な設定の確認 2. 指定画像のインターネットへのアップロード 3. アップロードした画像とユーザーの指示を使用し、LumaAIへの動画作成依頼 4. 作成された動画のダウンロードと保存 これにより静止画からソーシャルメディア用の動画を自動生成することが可能となるのだ。
