
مولد AI من النص إلى صورة
أنشئ صورًا مصقولة من المطالبات باستخدام نماذج صور AI رائدة، وإعدادات مرنة، وسير عمل سريع داخل المتصفح.
أنشئ فيديوهات موجهة بالمرجع عبر Alibaba Happy Horse 1.1 API مع حركة مضبوطة، وأداء مستقر، وسير عمل إنتاج إبداعي قابل للتوسع. Happy Horse AI مفتوح الأوزان لإنشاء مرن من المرجع إلى فيديو.
// Step 1: Submit generation request
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/video/task', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
body: JSON.stringify({
model_name: 'happyhorse-1.1-reference-to-video',
prompt: 'Subject moves naturally while preserving reference style and appearance',
duration: 5,
resolution: '1080p',
aspect_ratio: '16:9',
images: [
'https://example.com/ref-1.jpg',
'https://example.com/ref-2.jpg'
],
seed: 42
})
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
// Use the @ (AT) reference feature in prompt through <<<...>>> placeholders.
// Placeholder numbering is 1-based and follows the images array order:
// <<<image_1>>> = images[0], <<<image_2>>> = images[1], <<<image_3>>> = images[2]
const mediaReferenceResponse = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/video/task', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
body: JSON.stringify({
model_name: 'happyhorse-1.1-reference-to-video',
prompt: 'Show the person from <<<image_1>>> walking beside the bicycle from <<<image_2>>> through the street in <<<image_3>>>, preserving all reference details',
duration: 5,
resolution: '1080p',
aspect_ratio: '16:9',
images: [
'https://example.com/person-reference.jpg',
'https://example.com/bicycle-reference.jpg',
'https://example.com/street-reference.jpg'
],
seed: 42
})
});
const { data: mediaReferenceData } = await mediaReferenceResponse.json();
const mediaReferenceTaskId = mediaReferenceData.task_id;
// Step 2: Poll for results
const taskId = data.task_id;
const pollResult = async (taskId) => {
const res = await fetch(`https://api.flaq.ai/api/v1/video/${taskId}`, {
headers: { 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY' }
});
return res.json();
};
while (true) {
const pollResultData = await pollResult(taskId);
const status = pollResultData.data.task_status;
if (status === 'succeed') {
console.log(pollResultData.data.task_result.videos[0].url);
break;
}
if (status === 'failed') {
console.error(pollResultData.data.task_status_msg);
break;
}
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 10000));
}
# Step 1: Submit generation request
import requests
response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/video/task',
headers={
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
json={
'model_name': 'happyhorse-1.1-reference-to-video',
'prompt': 'Subject moves naturally while preserving reference style and appearance',
'duration': 5,
'resolution': '1080p',
'aspect_ratio': '16:9',
'images': [
'https://example.com/ref-1.jpg',
'https://example.com/ref-2.jpg'
],
'seed': 42
}
)
result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']
# Use the @ (AT) reference feature in prompt through <<<...>>> placeholders.
# Placeholder numbering is 1-based and follows the images array order:
# <<<image_1>>> = images[0], <<<image_2>>> = images[1], <<<image_3>>> = images[2]
media_reference_response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/video/task',
headers={
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
json={
'model_name': 'happyhorse-1.1-reference-to-video',
'prompt': 'Show the person from <<<image_1>>> walking beside the bicycle from <<<image_2>>> through the street in <<<image_3>>>, preserving all reference details',
'duration': 5,
'resolution': '1080p',
'aspect_ratio': '16:9',
'images': [
'https://example.com/person-reference.jpg',
'https://example.com/bicycle-reference.jpg',
'https://example.com/street-reference.jpg'
],
'seed': 42
}
)
media_reference_result = media_reference_response.json()
media_reference_task_id = media_reference_result['data']['task_id']
# Step 2: Poll for results
task_id = response.json()['data']['task_id']
poll_url = f"https://api.flaq.ai/api/v1/video/{task_id}"
while True:
poll_result = requests.get(poll_url, headers={'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}).json()
status = poll_result['data']['task_status']
if status == 'succeed':
print(poll_result['data']['task_result']['videos'][0]['url'])
break
if status == 'failed':
print(poll_result['data']['task_status_msg'])
break
time.sleep(10)
# Step 1: Submit generation request
curl -X POST https://api.flaq.ai/api/v1/video/task \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model_name": "happyhorse-1.1-reference-to-video",
"prompt": "Subject moves naturally while preserving reference style and appearance",
"duration": 5,
"resolution": "1080p",
"aspect_ratio": "16:9",
"images": ["https://example.com/ref-1.jpg", "https://example.com/ref-2.jpg"],
"seed": 42
}'
# Use the @ (AT) reference feature in prompt through <<<...>>> placeholders.
# Placeholder numbering is 1-based and follows the images array order:
# <<<image_1>>> = images[0], <<<image_2>>> = images[1], <<<image_3>>> = images[2]
curl -X POST https://api.flaq.ai/api/v1/video/task \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model_name": "happyhorse-1.1-reference-to-video",
"prompt": "Show the person from <<<image_1>>> walking beside the bicycle from <<<image_2>>> through the street in <<<image_3>>>, preserving all reference details",
"duration": 5,
"resolution": "1080p",
"aspect_ratio": "16:9",
"images": [
"https://example.com/person-reference.jpg",
"https://example.com/bicycle-reference.jpg",
"https://example.com/street-reference.jpg"
],
"seed": 42
}'
# Step 2: Poll for results
# Replace {task_id} with the task_id returned from the submit response
curl -X GET "https://api.flaq.ai/api/v1/video/{task_id}" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"
| المعلمات | السعر | السعر الأصلي | الخصم |
|---|
تقدم Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API توليدا مطورا للفيديو من Alibaba للفرق التي تحتاج إلى شخصيات ومنتجات ومشاهد وأصول علامة تجارية متسقة عبر المقاطع المولدة. تستخدم هذه التكاملة الاحترافية لواجهة reference-to-video API الصور المرجعية كنقاط ارتكاز بصرية، ثم تنشئ مخرجات فيديو مصقولة مع اتساق أقوى للموضوع، واتباع محسن للمطالبات، وملمس بصري أغنى مقارنة بـ Happy Horse 1.0. وبفضل بنائها للإنتاج الإبداعي القابل للتوسع على Flaq AI، تناسب Happy Horse 1.1 Reference-to-Video الإعلانات والدراما القصيرة وe-commerce وسير عمل الشخصيات وخطوط محتوى متعددة الأصول.
ملاحظة يرجى التأكد من أن مطالباتك وصورك المرجعية تمتثل لإرشادات السلامة الخاصة بـ Alibaba. إذا حدث خطأ، فراجع الإدخال بحثا عن محتوى مقيد، ثم عدله وحاول مرة أخرى.
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Happy Horse 1.0
تدعم Happy Horse 1.0 توليد فيديو عملي من النص والصورة. وتطور Happy Horse 1.1 Reference-to-Video سير العمل بتأصيل مرجعي أقوى، واتساق موضوع محسن، واتباع أفضل للمطالبات، وملمس بصري أغنى.
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Seedance 2.0 Reference-to-Video
توفر Seedance 2.0 Reference-to-Video إنشاء فيديو موجه بالمرجع من ByteDance. وتؤكد Happy Horse 1.1 Reference-to-Video على فهم Alibaba المطور للمراجع المتعددة واتساق الموضوع لسير عمل التجارة والشخصيات والحملات.
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Kling Reference-to-Video
تعد سير عمل Kling المرجعية قوية لحركة الشخصيات التعبيرية. تركز Happy Horse 1.1 على التأصيل البصري المتسق، وتحسين الالتزام بالمطالبات، وتكامل API جاهز للإنتاج للفرق التي تحتاج إلى مخرجات قابلة للتكرار.
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Runway Video Tools
توفر Runway عناصر تحكم فيديو واسعة موجهة للمبدعين. وتعد Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API أنسب للتوليد البرمجي، والأتمتة الإبداعية متعددة المراجع، والإنتاج القابل للتوسع داخل التطبيقات.
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Pika
تقدم Pika توليد فيديو سهل الوصول للمبدعين. وتوفر Happy Horse 1.1 Reference-to-Video مسار API أكثر توجها للإنتاج لمقاطع متسقة موجهة بالمرجع، وإعادة استخدام مرئية آمنة للعلامة التجارية، وأنظمة إبداعية مؤتمتة.
استكشف عدة أدوات إنشاء AI لسير عمل سريع للصور والفيديو داخل متصفحك، ثم وسّع الأفكار الناجحة باستخدام واجهات API لنماذج Flaq AI الجاهزة للإنتاج. يوفر Flaq AI طبقة API موحدة لكل النماذج، مما يسهل استخدام سير العمل وتوسيعه.

أنشئ صورًا مصقولة من المطالبات باستخدام نماذج صور AI رائدة، وإعدادات مرنة، وسير عمل سريع داخل المتصفح.

حمّل صورة مرجعية، ووجّه التعديلات بالمطالبات، وحوّل المرئيات للتصميم والتسويق والإنتاج الإبداعي.

حوّل أفكار المشاهد المكتوبة إلى فيديوهات AI قصيرة مع اختيار النموذج ومطالبات الحركة وتحكمات إنشاء عملية.

حوّل الصور المرجعية إلى مقاطع فيديو AI سلسة للمنتجات والبورتريهات والمنشورات الاجتماعية والمفاهيم الإبداعية.