
AIテキストから画像生成ツール
主要AI画像モデル、柔軟な設定、高速なブラウザベースのワークフローで、プロンプトから洗練された画像を作成できます。
Alibaba Happy Horse 1.1 APIで参照ガイド付き動画を作成。制御されたモーション、安定したパフォーマンス、拡張しやすい制作ワークフローを提供し、キャラクター演出、ブランド素材、参照を使った短尺動画、柔軟な参照から動画生成に使える重み公開型Happy Horse AIです。
// 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"
| パラメータ | 料金 | 元の料金 | 割引 |
|---|
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API は、生成クリップ全体でキャラクター、商品、シーン、ブランドアセットの一貫性を必要とするチーム向けに、アップグレードされた Alibaba 動画生成を提供します。このプロ向け reference-to-video API 統合は、参照画像を視覚的なアンカーとして使い、Happy Horse 1.0 と比べて、より強い被写体一貫性、改善されたプロンプト追従、豊かな視覚テクスチャを備えた洗練された動画出力を作成します。Flaq AI 上のスケーラブルなクリエイティブ制作に向けて構築された Happy Horse 1.1 Reference-to-Video は、広告、ショートドラマ、EC、キャラクターワークフロー、複数アセットのコンテンツパイプラインに適しています。
注記 プロンプトと参照画像が Alibaba の安全ガイドラインに準拠していることを確認してください。エラーが発生した場合は、 入力に制限対象コンテンツが含まれていないか確認し、調整してから再試行してください。
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Happy Horse 1.0
Happy Horse 1.0 は、実用的なテキストおよび画像動画生成をサポートします。Happy Horse 1.1 Reference-to-Video は、より強い参照グラウンディング、改善された被写体一貫性、より良いプロンプト追従、豊かな視覚テクスチャでワークフローを進化させます。
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Seedance 2.0 Reference-to-Video
Seedance 2.0 Reference-to-Video は、ByteDance の参照ガイド型動画制作を提供します。Happy Horse 1.1 Reference-to-Video は、コマース、キャラクター、キャンペーンワークフロー向けに、Alibaba のアップグレードされた複数参照理解と被写体一貫性を重視します。
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Kling Reference-to-Video
Kling の参照ワークフローは、表現力のあるキャラクターモーションに強みがあります。Happy Horse 1.1 は、再現性のある出力を必要とするチームに向けて、一貫した視覚的グラウンディング、改善されたプロンプト準拠、本番対応の API 統合に焦点を当てます。
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Runway Video Tools
Runway は、クリエイター向けの幅広い動画制御を提供します。Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API は、プログラム的生成、複数参照のクリエイティブ自動化、アプリケーション内のスケーラブルな制作により適しています。
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Pika
Pika は、クリエイター向けに使いやすい動画生成を提供します。Happy Horse 1.1 Reference-to-Video は、一貫した参照ガイド型クリップ、ブランドセーフな視覚再利用、自動化されたクリエイティブシステムに向けて、より本番志向の API 経路を提供します。
ブラウザで画像と動画のクイックワークフロー向けAI制作ツールを複数試し、成功したアイデアをFlaq AIの本番対応モデルAPIで拡張できます。Flaq AIはすべてのモデルに統合APIレイヤーを提供し、ワークフローを簡単に利用・拡張できます。