Happy Horse 1.1 API

Vollständige API-Referenz für die Happy Horse 1.1 Videogenerierungsmodelle von Alibaba.

Modellvarianten

Diese API unterstützt drei Modellvarianten:

Schnellvergleich

Unterstützte Seitenverhältnisse (Text zu Video & Referenz zu Video)

Happy Horse 1.1 Text to Video

Endpunkt

POST /api/v1/video/task

Anfrageparameter

Erforderlich

Fakultativ

Beispielanfrage

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const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/video/task', {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
    model_name: 'happyhorse-1.1-text-to-video',
    prompt: 'A cat playing with a ball of yarn on a sunny windowsill',
    duration: 5,
    resolution: '1080p',
    aspect_ratio: '16:9',
    seed: 42,
  }),
});

const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;

Happy Horse 1.1 Image to Video

Anfrageparameter

Erforderlich

Fakultativ

Hinweis: aspect_ratio wird für Image-to-Video nicht unterstützt. Der Ausgaberahmen folgt dem hochgeladenen Erstbild.

Beispielanfrage

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const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/video/task', {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
    model_name: 'happyhorse-1.1-image-to-video',
    image_url: 'https://example.com/first-frame.jpg',
    prompt: 'Gentle motion; cinematic lighting',
    duration: 5,
    resolution: '1080p',
    seed: 42,
  }),
});

const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;

Happy Horse 1.1 Reference to Video

Anfrageparameter

Erforderlich

@ (AT)-Referenzplatzhalter

Die @ (AT)-Referenzfunktion verknüpft Referenzbilder über nummerierte <<<image_N>>>-Platzhalter mit dem Prompt. Die Nummerierung beginnt bei 1 und folgt der Reihenfolge des images-Arrays.

Fakultativ

Anforderungen an Referenzbilder

• Unterstützte Formate: JPEG, JPG, PNG, WEBP
• Maximale Dateigröße: 20 MB pro Bild
• Minimale kurze Seite: 400 px
• Anzahl: mindestens 1, bis zu 9 Bilder

Beispielanfrage

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const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/video/task', {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  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;

Beispielanfrage für @ (AT) Reference-to-Video

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const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/video/task', {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  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 } = await response.json();
const taskId = data.task_id;

Antwortformat

Erste Antwort

jsonKopieren
{
  "code": 0,
  "message": "success",
  "data": {
    "task_id": "{task_id}",
    "response_url": "https://api.flaq.ai/api/v1/video/{task_id}",
    "task_status": "submitted"
  }
}

Polling-Antwort

Rufe GET /api/v1/video/{taskId} ab, um den Status zu prüfen:

jsonKopieren
{
  "code": 0,
  "message": "success",
  "data": {
    "task_id": "{task_id}",
    "response_url": "https://api.flaq.ai/api/v1/video/{task_id}",
    "task_status": "succeed",
    "task_status_msg": null,
    "task_result": {
      "videos": [
        {
          "url": "https://example.com/generated-video.mp4"
        }
      ]
    }
  }
}

Statuswerte

• submitted: Aufgabe akzeptiert und wartet auf Verarbeitung
• processing: Videogenerierung läuft
• succeed: Videogenerierung abgeschlossen
• failed: Videogenerierung fehlgeschlagen

Verarbeitungszeit

Typische Verarbeitungszeit: 2-5 Minuten, abhängig von Dauer und Warteschlangenlast.

Bewährte Vorgehensweisen

1. Bewegung klar beschreiben: Ergänze Motivbewegung, Kamerabewegung und Szenenverlauf, um die Videodynamik zu verbessern.
2. Zuerst kurze Iterationen verwenden: Beginne mit Generierungen von 3-5 Sekunden, um die Prompt-Richtung zu validieren, bevor längere Clips ausgeführt werden.
3. Das richtige Eingabebild wählen: Verwende für Image-to-Video ein klares, gut beleuchtetes Erstbild mit starkem Fokus auf das Motiv.
4. Referenzbilder kuratieren: Stelle für Reference-to-Video konsistente, hochwertige Referenzbilder bereit, die das Motiv oder den Stil, den du bewahren möchtest, klar darstellen.
5. Seeds für Varianten wiederverwenden: Behalte denselben seed bei, wenn du Prompt-Verfeinerungen testest, um Ausgaben konsistenter zu vergleichen.
6. Verhältnis an den Ausgabekanal anpassen: Verwende 16:9 für Querformatvideos, 9:16 für Shorts und Reels und 1:1 für quadratische Platzierungen.