
AI 텍스트-투-이미지 생성기
주요 AI 이미지 모델, 유연한 설정, 빠른 브라우저 기반 워크플로로 프롬프트에서 세련된 이미지를 만드세요.
Alibaba Happy Horse 1.1 API로 참조 기반 비디오를 만드세요. 제어된 움직임, 안정적인 성능, 확장 가능한 제작 워크플로를 제공하며, 캐릭터 모션, 브랜드 소재, 참조 기반 쇼츠, 유연한 참조-비디오 생성을 위한 공개 가중치 Happy Horse AI입니다.
// 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"
| 매개변수 | 가격 | 원래 가격 | 할인 |
|---|
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API는 생성된 클립 전반에서 캐릭터, 제품, 장면, 브랜드 자산의 일관성이 필요한 팀을 위해 업그레이드된 Alibaba 영상 생성을 제공합니다. 이 전문가용 reference-to-video API 통합은 참조 이미지를 시각적 기준점으로 사용한 뒤, Happy Horse 1.0보다 더 강한 피사체 일관성, 향상된 프롬프트 준수, 더 풍부한 시각적 질감을 갖춘 완성도 높은 영상 출력을 만듭니다. Flaq AI에서 확장 가능한 크리에이티브 제작을 위해 설계된 Happy Horse 1.1 Reference-to-Video는 광고, 숏드라마, 이커머스, 캐릭터 워크플로, 다중 자산 콘텐츠 파이프라인에 잘 맞습니다.
참고 프롬프트와 참조 이미지가 Alibaba의 안전 가이드라인을 준수하는지 확인하세요. 오류가 발생하면 입력에 제한된 콘텐츠가 있는지 검토하고 조정한 뒤 다시 시도하세요.
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Happy Horse 1.0
Happy Horse 1.0은 실용적인 텍스트 및 이미지 영상 생성을 지원합니다. Happy Horse 1.1 Reference-to-Video는 더 강한 참조 기반화, 향상된 피사체 일관성, 더 나은 프롬프트 준수, 더 풍부한 시각적 질감으로 워크플로를 발전시킵니다.
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Seedance 2.0 Reference-to-Video
Seedance 2.0 Reference-to-Video는 ByteDance의 참조 기반 영상 제작을 제공합니다. Happy Horse 1.1 Reference-to-Video는 커머스, 캐릭터, 캠페인 워크플로를 위해 Alibaba의 업그레이드된 다중 참조 이해와 피사체 일관성을 강조합니다.
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Kling Reference-to-Video
Kling 참조 워크플로는 표현력 있는 캐릭터 모션에 강합니다. Happy Horse 1.1은 반복 가능한 출력이 필요한 팀을 위해 일관된 시각 기반화, 향상된 프롬프트 준수, 프로덕션 준비 API 통합에 집중합니다.
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Runway Video Tools
Runway는 크리에이터를 위한 폭넓은 영상 제어를 제공합니다. Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API는 프로그래밍 방식 생성, 다중 참조 크리에이티브 자동화, 애플리케이션 내부의 확장 가능한 제작에 더 적합합니다.
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Pika
Pika는 크리에이터를 위한 접근성 높은 영상 생성을 제공합니다. Happy Horse 1.1 Reference-to-Video는 일관된 참조 기반 클립, 브랜드 안전 시각 재사용, 자동화된 크리에이티브 시스템을 위한 더 프로덕션 지향적인 API 경로를 제공합니다.
브라우저에서 빠른 이미지 및 비디오 워크플로를 위한 여러 AI 제작 도구를 살펴본 뒤, 성공한 아이디어를 Flaq AI의 프로덕션 준비 모델 API로 확장하세요. Flaq AI는 모든 모델을 위한 통합 API 레이어를 제공해 워크플로를 쉽게 사용하고 확장할 수 있게 합니다.

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