Make 22. 小红书与 Instagram 自动化运营：一键生成真实感美女图片与视频

引言

Instagram 和小红书的运营，核心在于持续输出高质量的视觉内容。但对于个人创作者来说，每天拍照、修图、剪视频的时间成本太高了，更别说还要写配文、选发布时间。

我是翔宇。翔宇测试了多种 AI 图像生成方案后总结出了真实感图片的关键提示词技巧和平台合规注意事项。

我一直在想，能不能把从图片生成到视频制作再到自动发布的整个流程，都交给 Make 工作流来完成？经过这段时间的测试，我搭建出了一套完整的 Instagram 自动化运营方案——从 Notion 知识库触发，经过 AI 大模型生成配图提示词，再通过 Fal AI 生成真实感图片，甚至还能把图片转成短视频，最终自动发布到 Instagram。

这期视频信息量比较大，重点介绍三个新工具和技巧：免费的 Mistral AI 大模型、Fal AI 平台的图片和视频生成、以及 Make 路由器的数据调度方法。

你将学到

• Notion Webhook 实时触发工作流的配置方法
• Mistral AI 大模型的 API 调用与结构化输出
• 使用 Fal AI + Flux 自定义 LoRA 生成真实感图片
• Make 路由器的编排与调度——如何用筛选条件控制不同流程
• 利用 Kling Pro 模型实现图片转视频
• Variable 模块跨路由数据传递机制
• Instagram 图片和 Reels 视频的自动化发布

视频教程

本教程配套视频已发布在 YouTube，建议搭配视频一起学习效果更佳。

详细教程

工作流整体架构

这套工作流通过四个路由实现四种操作模式：制作图片、发布图片、制作视频、发布视频。在 Notion 知识库中设置状态字段，通过不同状态触发不同的工作流路径，一套工作流覆盖全部需求。

核心流程：外部 Webhook 触发 → 从 Notion 获取需求 → Mistral AI 生成 Flux 提示词和 Instagram 配文 → Fal AI 生成图片 → 上传 Cloudinary 图床 → 保存到 Variable 变量 → 发布到 Instagram。视频流程在此基础上增加 Kling 模型的图片转视频环节。

Notion 自动化触发与 Webhook 配置

传统方式需要打开 Make 后台才能运行工作流，而通过 Webhook，只需在 Notion 中点击一个按钮就能触发。

配置步骤：在 Make 中创建 Custom Webhook 获取接收地址，复制到 Notion 的函数字段中（格式：Webhook 地址?ID=prop（"ID"））。将 Make 工作流设为 Immediately as data arrives 模式并开启运行，之后在手机上操作 Notion 即可触发工作流，完全不需要打开 Make 后台。

Notion 自带的自动化功能也支持"发送到外部 Webhook"操作，可以设置当状态变更为"制作图片"时自动触发。不过这需要 Notion 付费版，免费方案用函数触发就够了。

Mistral AI：免费的大模型利器

今天重点推荐的新工具——Mistral AI，法国公司开发，来自 Meta 和 DeepMind 的资深专家团队。最大的优势：免费且在 Make 上有原生模块支持。

Mistral AI 的能力相当全面：支持联网搜索（类似 Perplexity）、Canvas 代码预览（类似 Claude Artifacts）、PDF 文档处理、图表数据提取、公式识别，甚至还能生成图片（基于 Flux 模型）。

对于 Make 工作流来说，它最重要的特性是支持 JSON 结构化输出，而且是原生模块不需要 HTTP 调用。这意味着我之前所有视频中用到的 OpenAI 模块，都可以免费替换成 Mistral AI。特别适合新手入门——不需要花钱买 API，就能跑通完整的工作流。

在 Make 中配置 Mistral AI 模块

搜索 Mistral 模块，添加 API Key 即可使用。模型选择 Mistral Large Latest。配置要点：

1. System Prompt 填入提示词（本期使用的是 Flux 真实感美女图片生成的专业提示词）
2. User Message 映射 Notion 中的图片需求文本
3. 打开高级选项中的 JSON 结构化输出开关

提示词输出结构包含：英文标题、正向提示词、反向提示词、Instagram 配文（中英文双语）。运行后 Mistral 几乎能保证百分之百的 JSON 解析成功率。

Fal AI 生成 Flux 图片

图片生成使用 Fal AI 平台的 Flux 模型，通过 HTTP 模块调用。关键参数：

• 图片尺寸：1680 x 1024
• LoRA 模型：从 Civitai 上选择真实感 LoRA（Flux 模型生态非常丰富，各种风格的 LoRA 应有尽有）
• Safety Checker：关闭
• 图片格式：JPEG

由于 Fal AI 的图片生成不是实时返回，需要添加 Sleep 模块等待200秒，然后通过另一个 HTTP 请求获取生成结果。生成的图片质量非常高——头发丝、皮肤纹理、手部细节都渲染得相当真实，肉眼很难判断是 AI 生成的。

省钱技巧：利用之前运行过的输出数据，可以不运行模块就完成参数映射，大幅节省测试成本。

Variable 跨路由数据传递

这是本期的关键技巧。Make 的不同路由之间无法直接传递数据，需要通过 Set Variable / Get Variable 实现跨路由调用。

在图片生成路由中，图片上传到 Cloudinary 图床后，用 Set Variable 保存图床 URL（变量名："image"）。在图片发布路由中，用 Get Variable 获取同名变量，就能拿到图片链接。视频流程同理，变量名改为"video"。

这是 Make 中三种跨路由数据传递方案之一：

1. Google Docs 方案：保存到谷歌文档，其他路由读取（早期视频介绍过）
2. Data Store 方案：使用 Make 内置数据存储（上期视频介绍过）
3. Variable 方案：最简洁，适合简单的链接存储（本期方案）

路由器筛选条件设置

四个路由的筛选逻辑：

通过这种组合筛选，一套工作流就实现了四种独立操作，省去了创建四个工作流的麻烦。

图片转视频（Kling 模型）

视频生成同样通过 Fal AI 调用 Kling 1.5 Pro 模型。提示词保持简单——"微笑"就够了，因为半身照配合简单动作的成功率最高。视频生成时间较长，需要两个300秒的 Sleep 模块。

生成的视频效果包括：镜头晃动、背景树叶摆动、人物表情变化等，动作流畅度相当不错。

延伸阅读

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常见问题

Q：Mistral AI 的 API 真的完全免费吗？
A：目前所有模型和功能都是免费的。注册需要手机验证，可以通过接码平台完成。免费额度足够个人使用。

Q：Fal AI 的图片和视频生成费用高吗？
A：图片生成单次几美分，视频会贵一些。建议先用少量测试确认效果，再批量运行。

Q：能否只做图片流程不做视频？
A：完全可以。视频部分是额外扩展，直接删掉第三和第四路由就是一个纯图片自动化工作流。

总结

这期视频通过三个新方向的内容——Mistral AI 免费大模型、Fal AI 图片视频生成、Variable 跨路由数据调度——搭建了一套完整的 Instagram 自动化运营方案。从提示词生成到图片创作，再到视频制作和自动发布，全程在 Make 中完成。

整套方案同样适用于小红书运营，只需要调整发布模块即可。下期视频我会继续带来更多自动化内容创作的实战技巧。

资源下载

• AI 编程实操课：国内版-FlowUS | 国际版-BMC
• YouTube 频道：翔宇工作流