Texte vers image
Créer des images IA à partir de prompts textuels
Alibaba/happyhorse-1.1-reference-to-video
happyhorse-1.1-reference-to-video
Créez des vidéos guidées par référence via Alibaba Happy Horse 1.1 API avec mouvement contrôlé, performances stables et workflows de production créative évolutifs. Happy Horse AI à poids ouverts pour une génération référence-vers-vidéo flexible.
Reference to Video
Modèles Happyhorse 1.1 associés
Exemples d'API
Exemple d'envoi
// 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;
Exemple de polling
// 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));
}
Exemple d'envoi
# 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']
Exemple de polling
# 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)
Exemple d'envoi
# 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
}'
Exemple de polling
# 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"
Essayez le Générateur Vidéo IA dès maintenant
Tarifs de Happy Horse 1.1 Reference to Video
| Paramètres | Prix | Prix d’origine | Remise |
|---|
Modèles associés
qwen-image-2.0text-to-imageqwen-image-2.0-editimage-to-imageqwen-image-2.0-protext-to-imageqwen-image-2.0-pro-editimage-to-imageqwen-image-lora-editimage-to-imagez-imagetext-to-image
happyhorse-1.0-text-to-videotext-to-videohappyhorse-1.0-image-to-videoimage-to-videohappyhorse-1.1-text-to-videotext-to-videohappyhorse-1.1-image-to-videoimage-to-videohappyhorse-1.1-reference-to-videoreference-to-videowan-2.7-text-to-videotext-to-videowan-2.7-image-to-videoimage-to-videowan-2.7-lora-image-to-videoimage-to-videowan-2.7-video-editvideo-editwan-2.7-reference-to-videoreference-to-videowan-v2.7-imagetext-to-imagewan-v2.7-image-editimage-to-imagewan-v2.7-image-protext-to-imagewan-v2.7-image-pro-editimage-to-imagewan-2.6-text-to-videotext-to-videowan-2.6-image-to-videoimage-to-videoqwen-image-3.0text-to-imageqwen-image-3.0-editimage-to-imageqwen-image-3.0-protext-to-imageqwen-image-3.0-pro-editimage-to-imagewan-3.0-text-to-videotext-to-videowan-3.0-image-to-videoimage-to-videowan-3.0-video-editvideo-editwan-3.0-reference-to-videoreference-to-videoqwen-3.7-max-text-to-texttext-to-textqwen-3.7-plus-text-to-texttext-to-textqwen-3.7-max-web-searchweb-searchqwen-3.7-plus-web-searchweb-searchqwen-plus-charactertext-to-textqwen-flash-charactertext-to-textqwen-3.8-max-text-to-texttext-to-textqwen-3.8-max-web-searchweb-searchREADME
API professionnelle Happy Horse 1.1 Reference-to-Video (génération vidéo cohérente par références d'Alibaba)
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API offre une génération vidéo Alibaba améliorée aux équipes qui ont besoin de personnages, produits, scènes et ressources de marque cohérents dans les clips générés. Cette intégration d'API reference-to-video professionnelle utilise des images de référence comme ancrages visuels, puis crée des sorties vidéo soignées avec une cohérence du sujet plus forte, un suivi des prompts amélioré et une texture visuelle plus riche que Happy Horse 1.0. Conçu pour la production créative évolutive sur Flaq AI, Happy Horse 1.1 Reference-to-Video convient bien à la publicité, aux dramas courts, à l'e-commerce, aux workflows de personnages et aux pipelines de contenu multi-ressources.
Fonctionnalités clés de Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API
- Génération vidéo guidée par références : Générez des vidéos à partir de références visuelles tout en préservant les détails clés d'identité, attributs produit, traits de personnage et style de scène.
- Amélioré depuis Happy Horse 1.0 : Happy Horse 1.1 améliore l'expression dynamique, la cohérence du sujet, le suivi des instructions et la qualité visuelle pour des sorties basées sur références plus fiables.
- Compréhension multi-références : Utilisez plusieurs entrées visuelles pour guider des besoins créatifs complexes comme personnages cohérents, détails produit, combinaisons de scènes et ressources de marque.
- Cohérence du sujet améliorée : Maintenez une identité stable et une continuité visuelle à travers le mouvement, les changements de caméra et l'évolution de scène guidée par prompts.
- Direction créative flexible : Guidez le mouvement de caméra, l'action, l'atmosphère, le rythme de scène et l'intention narrative avec des prompts en langage naturel.
- Intégration API prête pour la production : Créez des workflows reference-to-video répétables pour outils de commerce, plateformes créatives, pipelines médias et automatisation marketing sur Flaq AI.
Comment utiliser Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API pour la génération vidéo cohérente sur Flaq AI
- Entrée : Au moins une image de référence plus des prompts en langage naturel décrivant la scène souhaitée, l'action, le mouvement de caméra et le style visuel.
- Sortie : Clips vidéo guidés par références livrés via l'intégration Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API.
- Ratios d'aspect : Prend en charge plusieurs ratios d'aspect pour réseaux sociaux, publicités, production de dramas courts, vidéos produit et contenu de marque.
- Durée : Génération flexible de vidéos courtes pour aperçus de production, ressources de campagne, clips de personnages et workflows créatifs automatisés.
- Capacités : Génération reference-to-video, ancrage visuel multi-références, rendu cohérent de personnages et produits, mouvement guidé par prompts et intégration évolutive de l'API vidéo Alibaba.
Meilleurs cas d'utilisation pour l'intégration Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API
- Création vidéo de personnages cohérents : Générez des clips centrés sur les personnages qui préservent apparence, stylisme et identité dans différentes scènes et prompts.
- Vidéos produit e-commerce : Utilisez des références produit pour créer des démonstrations dynamiques, clips lifestyle et vidéos de campagne tout en gardant les détails importants reconnaissables.
- Workflows de marque et publicité : Créez des vidéos alignées sur des références pour campagnes, ressources de marque, contenu de porte-parole et concepts créatifs multi-scènes.
- Dramas courts et production narrative : Combinez des références visuelles avec des prompts narratifs pour générer des scènes de type dialogue, moments de personnages et aperçus d'histoire.
- Pipelines créatifs automatisés : Alimentez une génération vidéo évolutive basée sur références dans outils SaaS, plateformes médias, systèmes d'agence et applications de commerce.
Remarque Assurez-vous que vos prompts et images de référence respectent les consignes de sécurité d'Alibaba. En cas d'erreur, vérifiez votre entrée pour détecter du contenu restreint, ajustez-la, puis réessayez.
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video face aux concurrents : analyse comparative
-
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Happy Horse 1.0
Happy Horse 1.0 prend en charge une génération vidéo pratique à partir de texte et d'image. Happy Horse 1.1 Reference-to-Video fait progresser le workflow avec un ancrage de référence plus fort, une cohérence du sujet améliorée, un meilleur suivi des prompts et une texture visuelle plus riche. -
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Seedance 2.0 Reference-to-Video
Seedance 2.0 Reference-to-Video fournit une création vidéo guidée par références de ByteDance. Happy Horse 1.1 Reference-to-Video met l'accent sur la compréhension multi-références améliorée d'Alibaba et la cohérence du sujet pour commerce, personnages et workflows de campagne. -
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Kling Reference-to-Video
Les workflows de référence Kling sont solides pour les mouvements expressifs de personnages. Happy Horse 1.1 se concentre sur l'ancrage visuel cohérent, une meilleure adhérence au prompt et une intégration API prête pour la production pour les équipes qui ont besoin de sorties répétables. -
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Runway Video Tools
Runway fournit de larges contrôles vidéo orientés créateurs. Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API convient mieux à la génération programmatique, à l'automatisation créative multi-références et à la production évolutive dans les applications. -
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Pika
Pika offre une génération vidéo accessible aux créateurs. Happy Horse 1.1 Reference-to-Video propose une voie API plus orientée production pour des clips cohérents guidés par références, une réutilisation visuelle sûre pour la marque et des systèmes créatifs automatisés.
Utilisez directement le modèle Happy Horse 1.1 Reference to Video dans de puissants outils d’IA
Explorez plusieurs outils de création IA pour des workflows rapides d'image et de vidéo dans votre navigateur, puis faites évoluer les idées réussies avec les API de modèles prêtes pour la production de Flaq AI. Flaq AI fournit une couche d'API unifiée pour tous les modèles, afin de faciliter l'utilisation et la mise à l'échelle de vos workflows.
Image vers image
Créer des images IA à partir d'images et de prompts textuels
Texte vers vidéo
Créer des vidéos IA à partir de prompts textuels
Image vers vidéo
Animer des images en vidéos IA
Créateur de médias IA
Créez des images et des vidéos IA dans un espace de travail unifié
Référence en vidéo
Créez des vidéos cohérentes à partir de médias de référence
Canevas IA
Créez des flux visuels d'images et de vidéos IA sur un canevas infini