Gerador de texto para imagem com IA
Crie imagens refinadas a partir de prompts com modelos líderes de imagem por IA, configurações flexíveis e um fluxo rápido baseado no navegador.
Alibaba/happyhorse-1.1-reference-to-video
happyhorse-1.1-reference-to-video
Crie vídeos guiados por referência via API Alibaba Happy Horse 1.1 com movimento controlado, desempenho estável e fluxos de trabalho de produção criativa escaláveis. Happy Horse AI de pesos abertos para geração flexível de referência para vídeo.
Reference to Video
Modelos Happyhorse 1.1 relacionados
Exemplos de API
Exemplo de envio
// 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;
Exemplo 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));
}
Exemplo de envio
# 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']
Exemplo 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)
Exemplo de envio
# 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
}'
Exemplo 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"
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Preços de Happy Horse 1.1 Reference to Video
| Parâmetros | Preço | Preço original | Desconto |
|---|
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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 profissional Happy Horse 1.1 Reference-to-Video (geração de vídeo com referência consistente da Alibaba)
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API oferece geração de vídeo aprimorada da Alibaba para equipes que precisam de personagens, produtos, cenas e assets de marca consistentes em clipes gerados. Esta integração profissional de API reference-to-video usa imagens de referência como âncoras visuais e cria saídas de vídeo refinadas com maior consistência do sujeito, prompt following aprimorado e textura visual mais rica em comparação com Happy Horse 1.0. Criado para produção criativa escalável no Flaq AI, Happy Horse 1.1 Reference-to-Video é adequado para publicidade, short drama, e-commerce, workflows de personagens e pipelines de conteúdo multi-asset.
Principais recursos da Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API
- Geração de vídeo guiada por referência: Gere vídeos a partir de referências visuais preservando detalhes essenciais de identidade, atributos de produto, traços de personagem e estilo de cena.
- Aprimorado a partir do Happy Horse 1.0: Happy Horse 1.1 melhora expressão dinâmica, consistência do sujeito, seguimento de instruções e qualidade visual para resultados baseados em referência mais confiáveis.
- Compreensão multi-referência: Use múltiplas entradas visuais para orientar necessidades criativas complexas, como personagens consistentes, detalhes de produto, combinações de cena e assets de marca.
- Consistência do sujeito aprimorada: Mantenha identidade estável e continuidade visual através de movimento, mudanças de câmera e evolução de cena guiada por prompts.
- Direção criativa flexível: Oriente movimento de câmera, ação, atmosfera, ritmo de cena e intenção narrativa por meio de prompts em linguagem natural.
- Integração API pronta para produção: Crie workflows reference-to-video repetíveis para ferramentas de commerce, plataformas criativas, pipelines de mídia e automação de marketing no Flaq AI.
Como usar Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API para geração de vídeo consistente no Flaq AI
- Entrada: Pelo menos uma imagem de referência mais prompts em linguagem natural descrevendo a cena desejada, ação, movimento de câmera e estilo visual.
- Saída: Clipes de vídeo guiados por referência entregues por meio da integração Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API.
- Proporções de tela: Suporta múltiplas proporções de tela para redes sociais, anúncios, produção de short drama, vídeos de produto e conteúdo de marca.
- Duração: Geração flexível de vídeos curtos para prévias de produção, assets de campanha, clipes de personagens e workflows criativos automatizados.
- Capacidades: Geração reference-to-video, grounding visual multi-referência, renderização consistente de personagens e produtos, movimento guiado por prompts e integração escalável da API de vídeo Alibaba.
Melhores casos de uso para a integração Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API
- Criação de vídeo com personagens consistentes: Gere clipes centrados em personagens que preservam aparência, styling e identidade em diferentes cenas e prompts.
- Vídeos de produto para e-commerce: Use referências de produto para criar demos dinâmicas, clipes lifestyle e vídeos de campanha mantendo reconhecíveis os detalhes importantes do produto.
- Workflows de marca e publicidade: Crie vídeos alinhados a referências para campanhas, assets de marca, conteúdo com porta-voz e conceitos criativos multi-cena.
- Short drama e produção de histórias: Combine referências visuais com prompts narrativos para gerar cenas em estilo de diálogo, momentos de personagens e prévias de história.
- Pipelines criativos automatizados: Impulsione geração de vídeo escalável baseada em referências em ferramentas SaaS, plataformas de mídia, sistemas de agência e aplicações de commerce.
Nota Certifique-se de que seus prompts e imagens de referência sigam as diretrizes de segurança da Alibaba. Se ocorrer um erro, revise sua entrada para identificar conteúdo restrito, ajuste-a e tente novamente.
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs concorrentes: análise comparativa
-
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Happy Horse 1.0
Happy Horse 1.0 oferece suporte à geração prática de vídeo a partir de texto e imagem. Happy Horse 1.1 Reference-to-Video avança o workflow com grounding de referência mais forte, consistência do sujeito aprimorada, melhor prompt following e textura visual mais rica. -
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Seedance 2.0 Reference-to-Video
Seedance 2.0 Reference-to-Video oferece criação de vídeo guiada por referência da ByteDance. Happy Horse 1.1 Reference-to-Video enfatiza a compreensão multi-referência aprimorada da Alibaba e a consistência do sujeito para workflows de commerce, personagens e campanhas. -
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Kling Reference-to-Video
Os workflows de referência Kling são fortes para movimento expressivo de personagens. Happy Horse 1.1 se concentra em grounding visual consistente, melhor aderência ao prompt e integração API pronta para produção para equipes que precisam de saídas repetíveis. -
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Runway Video Tools
Runway oferece controles de vídeo amplos voltados a criadores. Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API é mais adequado para geração programática, automação criativa multi-referência e produção escalável dentro de aplicações. -
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Pika
Pika oferece geração de vídeo acessível para criadores. Happy Horse 1.1 Reference-to-Video fornece um caminho API mais orientado à produção para clipes consistentes guiados por referência, reutilização visual segura para marca e sistemas criativos automatizados.
Explore várias ferramentas criativas com Flaq AI
Explore várias ferramentas de criação com IA para fluxos rápidos de imagem e vídeo no navegador, depois escale ideias bem-sucedidas com as APIs de modelos prontas para produção da Flaq AI. A Flaq AI fornece uma camada de API unificada para todos os modelos, facilitando o uso e a escala dos seus fluxos.
Gerador de imagem para imagem com IA
Envie uma imagem de referência, oriente edições com prompts e transforme visuais para design, marketing e produção criativa.
Gerador de texto para vídeo com IA
Transforme ideias de cena escritas em vídeos curtos de IA com seleção de modelo, prompts de movimento e controles práticos de geração.
Gerador de imagem para vídeo com IA
Anime imagens de referência em clipes de vídeo de IA suaves para produtos, retratos, posts sociais e conceitos criativos.