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Continúa con guías relacionadas, notas de producto y desgloses de flujo de trabajo del equipo de Rivya.
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Video es donde la gente siente más rápido la diferencia entre un producto de IA de demo y un producto de flujo de trabajo.
Eso pasa porque video le pide más al sistema:
mayor costo
esperas más largas
más parámetros
más sensibilidad al material fuente y a la configuración
El flujo de video de Rivya está construido alrededor de esa realidad.
Esta página es la guía de capa de decisión para trabajo de video. Si necesitas la referencia de flujo de trabajo más estricta sobre cómo Rivya divide text-to-video, movimiento guiado por imagen, transformación y resultado consciente del audio, flujos de trabajo de video en Rivya es la referencia de flujo de trabajo complementaria.
Esta guía se revisó frente a las rutas y documentos de video activos de Rivya el 17 de abril de 2026.
rutas públicas de video revisadas: /video, /ai-models, /video y las páginas actuales de modelos de video activos
ruta de continuidad con sesión iniciada verificada en docs: /studio/video/[modelSlug], historial y ciclo de vida de tareas
guías de producto relacionadas revisadas: funciones activas actuales en Rivya, flujos de trabajo de video en Rivya, referencias y subidas en Rivya
Los puntos de entrada públicos más limpios son:
/video si quieres explorar las páginas públicas de video
AI Models si quieres comparar primero el catálogo
Esas páginas son útiles para comparación y selección.
Ahora mismo, la generación real y la continuidad guardada siguen dependiendo del inicio de sesión. Así que las páginas públicas te ayudan a elegir, mientras que el producto con sesión iniciada es donde la ejecución se vuelve real.
La primera pregunta útil no es "¿qué modelo es más grande?"
Es si la ejecución empieza desde:
texto
una imagen estática
footage en movimiento existente
Esa pregunta reduce la elección mucho más rápido que la reputación.
Los flujos de trabajo de video se rompen más rápido que los flujos de trabajo de imagen cuando:
las instrucciones todavía cambian, pero la ejecución ya es costosa
se elige el tipo de fuente equivocado antes de elegir el modelo
duración, ratio u opciones de audio se tratan como relleno en vez de restricciones reales
Los distintos modelos de video en Rivya están construidos para primeras restricciones diferentes.
Algunos encajan mejor con:
valores predeterminados amplios
acabado premium
movimiento consciente de referencias
pruebas baratas de primera ejecución
transformación video-to-video
El modelo correcto suele depender de la etapa del proyecto, no solo del prestigio bruto.
Si quieres la versión a nivel de flujo de trabajo de esa elección, flujos de trabajo de video en Rivya es la mejor página complementaria.
Los formularios de video en Rivya son específicos por modelo.
Según el modelo seleccionado, puedes ver controles para:
duración
resolución
relación de aspecto
comportamiento de cámara
opciones relacionadas con audio
No son decorativos. Cambian tanto el costo como la forma del resultado, así que vale la pena tratarlos como parte de la decisión creativa, no solo como relleno de formulario.
La duración es un campo de presupuesto tanto como un campo creativo.
Un buen prompt de video normalmente necesita más que un sujeto.
Los detalles útiles suelen incluir:
qué es la escena
cómo se comporta la cámara
el ritmo o la sensación
si el plano debe sentirse estático o dinámico
cómo se usará realmente el resultado
Eso importa aún más cuando el clip forma parte de un flujo de trabajo de lanzamiento, anuncio o presentación.
El trabajo de video en Rivya no es resultado instantáneo de chat. Se convierte en una tarea de generación rastreada.
Eso significa que el sistema:
valida la solicitud
crea la tarea
consume los créditos requeridos
envía el trabajo aguas arriba
lo rastrea por WAITING, GENERATING, SUCCESS o FAILED
Esa es una de las diferencias más claras entre una demo ligera y un flujo de trabajo de video usable.
Cuando un video se completa, no tiene que desaparecer en la memoria del navegador.
Rivya empuja las ejecuciones completadas y fallidas al historial de generación para que puedas:
revisar el resultado después
comparar qué funcionó
reabrir el Studio con la misma dirección
continuar sin reconstruir contexto desde cero
Eso importa especialmente en video, porque el mejor siguiente prompt muchas veces depende de un clip anterior específico.
Las tareas de video a menudo tardan lo suficiente como para que ya no estés mirando la misma página cuando llega el resultado.
Por eso las notificaciones importan aquí. Éxito, fallo o problemas de créditos bajos pueden seguir visibles después de que pasa el momento.
Si solo quieres la versión limpia del flujo, usa esta:
compara uno o dos modelos probables en AI Models
decide si la ejecución empieza desde texto, una imagen o footage existente
inicia sesión antes del paso real de ejecución
usa los controles reales en vez de ignorarlos
envía la tarea
revisa historial después de que la ejecución se asiente
usa la siguiente iteración desde lo que aprendiste, no desde cero
Esa suele ser la diferencia entre "generé un clip una vez" y "tengo un flujo de trabajo de video repetible".
Si el trabajo real es un clip de campaña más amplio o un recurso de marketing, generador de videos con IA para marketing es la mejor página de decisión.
Si aún estás eligiendo la familia de modelo, ve a mejor generador de video con IA en 2026.
Si audio es el requisito real, generador de video con IA y audio es la mejor página siguiente.
Para el flujo desde el producto, mantén flujos de trabajo públicos y autenticados en Rivya, referencias y subidas en Rivya y flujos de trabajo de video en Rivya abiertos juntos.
En Rivya, una ejecución de video es una tarea rastreada. Prepárala como tal.
Antes de enviar, decide:
si la ejecución empieza desde texto, una imagen o footage existente
por qué el modelo seleccionado encaja con esta etapa
duración, relación de aspecto, calidad y expectativas de audio
qué debe probar el primer clip
dónde revisarás la tarea asentada
qué debería pasar si la tarea tiene éxito o falla
Esto hace que la generación de video se sienta menos como una demo aislada y más como un paso de producción con estado visible.
Cuando la tarea termine, revisa juntos el resultado y el estado registrado.
Comprueba:
si la tarea tuvo éxito, falló o necesita revisión de créditos
si los primeros segundos comunican la idea
si movimiento, sujeto y audio se mantuvieron alineados
si el historial conserva suficiente contexto para la siguiente ejecución
si el siguiente paso es un prompt más ajustado, otro modelo u otro tipo de entrada
Si el clip es útil, continúa desde el resultado guardado en vez de reconstruir el proyecto de memoria. Si falla, usa el estado de la tarea y las instrucciones para decidir qué cambiar primero.
