KI-Text-zu-Bild-Generator
Erstelle hochwertige Bilder aus Prompts mit fuehrenden KI-Bildmodellen, flexiblen Einstellungen und einem schnellen browserbasierten Ablauf.
Alibaba/happyhorse-1.1-reference-to-video
happyhorse-1.1-reference-to-video
Erstelle referenzgesteuerte Videos über Alibaba Happy Horse 1.1 API mit kontrollierter Bewegung, stabiler Performance und skalierbaren kreativen Produktionsworkflows. Happy Horse AI mit offenen Gewichten für flexible Reference-to-Video-Generierung.
Reference to Video
Verwandte Happyhorse 1.1-Modelle
API-Beispiele
Anfragebeispiel
// 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;
Polling-Beispiel
// 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));
}
Anfragebeispiel
# 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']
Polling-Beispiel
# 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)
Anfragebeispiel
# 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
}'
Polling-Beispiel
# 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"
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Preise für Happy Horse 1.1 Reference to Video
| Parameter | Preis | Ursprünglicher Preis | Rabatt |
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Professionelle Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API (konsistente Referenz-Videoerzeugung von Alibaba)
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API bietet verbesserte Alibaba-Videoerzeugung für Teams, die konsistente Charaktere, Produkte, Szenen und Markenassets über generierte Clips hinweg benötigen. Diese professionelle reference-to-video API-Integration nutzt Referenzbilder als visuelle Anker und erzeugt anschließend ausgearbeitete Videoausgaben mit stärkerer Motivkonsistenz, verbessertem Prompt-Following und reichhaltigerer visueller Textur im Vergleich zu Happy Horse 1.0. Happy Horse 1.1 Reference-to-Video ist für skalierbare kreative Produktion auf Flaq AI entwickelt und eignet sich gut für Werbung, Short Drama, E-Commerce, Charakter-Workflows und Content-Pipelines mit mehreren Assets.
Hauptfunktionen der Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API
- Referenzgeführte Videoerzeugung: Erzeugen Sie Videos aus visuellen Referenzen und bewahren Sie wichtige Identitätsdetails, Produktattribute, Charaktermerkmale und Szenenstil.
- Upgrade von Happy Horse 1.0: Happy Horse 1.1 verbessert dynamische Ausdruckskraft, Motivkonsistenz, Befolgung von Anweisungen und visuelle Qualität für zuverlässigere referenzbasierte Ergebnisse.
- Multi-Referenz-Verständnis: Nutzen Sie mehrere visuelle Eingaben, um komplexe kreative Anforderungen wie konsistente Charaktere, Produktdetails, Szenenkombinationen und Markenassets zu steuern.
- Verbesserte Motivkonsistenz: Bewahren Sie stabile Identität und visuelle Kontinuität über Bewegung, Kamerawechsel und promptgesteuerte Szenenentwicklung hinweg.
- Flexible Kreativrichtung: Steuern Sie Kamerabewegung, Aktion, Atmosphäre, Szenentempo und narrative Absicht über Prompts in natürlicher Sprache.
- Produktionsreife API-Integration: Erstellen Sie wiederholbare reference-to-video Workflows für Commerce-Tools, Kreativplattformen, Medienpipelines und Marketingautomatisierung auf Flaq AI.
So nutzen Sie Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API für konsistente Videoerzeugung auf Flaq AI
- Eingabe: Mindestens ein Referenzbild plus Prompts in natürlicher Sprache, die die gewünschte Szene, Aktion, Kamerabewegung und den visuellen Stil beschreiben.
- Ausgabe: Referenzgeführte Videoclips, die über die Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API-Integration bereitgestellt werden.
- Seitenverhältnisse: Unterstützt mehrere Seitenverhältnisse für Social Media, Ads, Short-Drama-Produktion, Produktvideos und Markeninhalte.
- Dauer: Flexible Kurzvideo-Erzeugung für Produktionsvorschauen, Kampagnenassets, Charakterclips und automatisierte Kreativworkflows.
- Fähigkeiten: Reference-to-video Generierung, visuelle Multi-Referenz-Verankerung, konsistentes Charakter- und Produkt-Rendering, promptgesteuerte Bewegung und skalierbare Alibaba-Video-API-Integration.
Beste Einsatzfälle für die Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API-Integration
- Videoerstellung mit konsistenten Charakteren: Erzeugen Sie charaktergetriebene Clips, die Erscheinung, Styling und Identität über verschiedene Szenen und Prompts hinweg bewahren.
- E-Commerce-Produktvideos: Nutzen Sie Produktreferenzen, um dynamische Demos, Lifestyle-Clips und Kampagnenvideos zu erstellen und wichtige Produktdetails erkennbar zu halten.
- Marken- und Werbeworkflows: Erstellen Sie referenzabgestimmte Videos für Kampagnen, Markenassets, Sprecherinhalte und kreative Multi-Szenen-Konzepte.
- Short Drama und Story-Produktion: Kombinieren Sie visuelle Referenzen mit narrativen Prompts, um dialogartige Szenen, Charaktermomente und Story-Vorschauen zu erzeugen.
- Automatisierte Kreativpipelines: Unterstützen Sie skalierbare referenzbasierte Videoerzeugung in SaaS-Tools, Medienplattformen, Agentursystemen und Commerce-Anwendungen.
Hinweis Stellen Sie sicher, dass Ihre Prompts und Referenzbilder den Sicherheitsrichtlinien von Alibaba entsprechen. Wenn ein Fehler auftritt, prüfen Sie Ihre Eingabe auf eingeschränkte Inhalte, passen Sie sie an und versuchen Sie es erneut.
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Wettbewerber: Vergleichsanalyse
-
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Happy Horse 1.0
Happy Horse 1.0 unterstützt praktische Text- und Bild-Videoerzeugung. Happy Horse 1.1 Reference-to-Video entwickelt den Workflow mit stärkerer Referenzverankerung, verbesserter Motivkonsistenz, besserem Prompt-Following und reichhaltigerer visueller Textur weiter. -
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Seedance 2.0 Reference-to-Video
Seedance 2.0 Reference-to-Video bietet referenzgeführte Videoerstellung von ByteDance. Happy Horse 1.1 Reference-to-Video betont Alibabas verbessertes Multi-Referenz-Verständnis und Motivkonsistenz für Commerce-, Charakter- und Kampagnenworkflows. -
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Kling Reference-to-Video
Kling-Referenzworkflows sind stark bei ausdrucksstarker Charakterbewegung. Happy Horse 1.1 konzentriert sich auf konsistente visuelle Verankerung, verbesserte Prompt-Treue und produktionsreife API-Integration für Teams, die wiederholbare Ausgaben benötigen. -
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Runway Video Tools
Runway bietet breite creatororientierte Videosteuerungen. Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API eignet sich besser für programmgesteuerte Generierung, kreative Multi-Referenz-Automatisierung und skalierbare Produktion innerhalb von Anwendungen. -
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Pika
Pika bietet zugängliche Videoerzeugung für Creator. Happy Horse 1.1 Reference-to-Video bietet einen stärker produktionsorientierten API-Pfad für konsistente referenzgeführte Clips, markensichere visuelle Wiederverwendung und automatisierte Kreativsysteme.
Mehrere Kreativ-Tools mit Flaq AI entdecken
Erkunde mehrere KI-Erstellungstools fuer schnelle Bild- und Videoablaeufe direkt im Browser und skaliere erfolgreiche Ideen anschliessend mit produktionsreifen Modell-APIs von Flaq AI. Flaq AI bietet eine einheitliche API-Schicht fuer alle Modelle, damit Workflows einfach nutzbar und skalierbar bleiben.
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Lade ein Referenzbild hoch, steuere Bearbeitungen mit Prompts und transformiere Visuals fuer Design, Marketing und kreative Produktion.
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Verwandle geschriebene Szenenideen mit Modellauswahl, Bewegungs-Prompts und praktischen Generierungssteuerungen in kurze KI-Videos.
KI-Image-to-Video-Generator
Animiere Referenzbilder zu fluessigen KI-Videoclips fuer Produkte, Portraets, Social Posts und kreative Konzepte.