ИИ-генератор Текст в изображение
Создавайте отполированные изображения из промптов с ведущими ИИ-моделями изображений, гибкими настройками и быстрым браузерным процессом.
Alibaba/happyhorse-1.1-reference-to-video
happyhorse-1.1-reference-to-video
Создавайте видео на основе референсов через Alibaba Happy Horse 1.1 API с управляемым движением, стабильной производительностью и масштабируемыми рабочими процессами творческого производства. Happy Horse AI с открытыми весами для гибкого создания reference-to-video.
Reference to Video
Связанные модели Happyhorse 1.1
Примеры API
Пример отправки
// 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;
Пример опроса
// 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));
}
Пример отправки
# 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']
Пример опроса
# 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)
Пример отправки
# 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
}'
Пример опроса
# 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"
Попробуйте AI генератор видео сейчас
Цены на Happy Horse 1.1 Reference to Video
| Параметры | Цена | Исходная цена | Скидка |
|---|
Связанные модели
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
Профессиональный Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API (видеогенерация Alibaba с согласованными референсами)
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API предоставляет обновленную видеогенерацию Alibaba для команд, которым нужны согласованные персонажи, продукты, сцены и бренд-материалы в разных сгенерированных клипах. Эта профессиональная интеграция reference-to-video API использует референсные изображения как визуальные якоря, а затем создает отполированные видеовыходы с более сильной согласованностью объектов, улучшенным следованием prompt и более богатой визуальной фактурой по сравнению с Happy Horse 1.0. Созданный для масштабируемого креативного производства на Flaq AI, Happy Horse 1.1 Reference-to-Video хорошо подходит для рекламы, коротких драм, e-commerce, процессов с персонажами и многоассетных контент-конвейеров.
Ключевые возможности Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API
- Генерация видео по референсам: Генерируйте видео из визуальных референсов, сохраняя ключевые детали идентичности, атрибуты продукта, черты персонажей и стиль сцены.
- Обновление по сравнению с Happy Horse 1.0: Happy Horse 1.1 улучшает динамическую выразительность, согласованность объектов, следование инструкциям и визуальное качество для более надежного результата на основе референсов.
- Понимание нескольких референсов: Используйте несколько визуальных входов для управления сложными креативными задачами, такими как согласованные персонажи, детали продукта, сочетания сцен и бренд-материалы.
- Улучшенная согласованность объектов: Сохраняйте стабильную идентичность и визуальную непрерывность при движении, смене камеры и развитии сцены под управлением prompt.
- Гибкое креативное направление: Управляйте движением камеры, действием, атмосферой, темпом сцены и повествовательным намерением через prompts на естественном языке.
- Готовая к продакшену API-интеграция: Создавайте повторяемые reference-to-video процессы для коммерческих инструментов, креативных платформ, медиаконвейеров и маркетинговой автоматизации на Flaq AI.
Как использовать Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API для согласованной видеогенерации на Flaq AI
- Ввод: Минимум одно референсное изображение плюс prompts на естественном языке, описывающие желаемую сцену, действие, движение камеры и визуальный стиль.
- Вывод: Видеоклипы, созданные по референсам и доставляемые через интеграцию Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API.
- Соотношения сторон: Поддерживает несколько соотношений сторон для соцсетей, рекламы, производства коротких драм, продуктовых видео и бренд-контента.
- Длительность: Гибкая генерация коротких видео для продакшен-превью, материалов кампаний, клипов с персонажами и автоматизированных креативных процессов.
- Возможности: Reference-to-video генерация, визуальное grounding по нескольким референсам, согласованный рендеринг персонажей и продуктов, движение под управлением prompt и масштабируемая интеграция Alibaba video API.
Лучшие сценарии использования интеграции Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API
- Создание согласованных видео с персонажами: Генерируйте клипы с персонажами, которые сохраняют внешность, стилизацию и идентичность в разных сценах и prompts.
- Продуктовые видео e-commerce: Используйте продуктовые референсы для создания динамичных демонстраций, lifestyle-клипов и видео кампаний, сохраняя узнаваемыми важные детали продукта.
- Брендовые и рекламные процессы: Создавайте видео, согласованные с референсами, для кампаний, бренд-материалов, контента со спикером и многосценовых креативных концепций.
- Короткие драмы и сторипродакшен: Сочетайте референсные визуалы с повествовательными prompts, чтобы генерировать сцены в стиле диалога, моменты с персонажами и превью историй.
- Автоматизированные креативные конвейеры: Поддерживайте масштабируемую видеогенерацию на основе референсов в SaaS-инструментах, медиаплатформах, агентских системах и коммерческих приложениях.
Примечание Убедитесь, что ваши prompts и референсные изображения соответствуют правилам безопасности Alibaba. Если возникает ошибка, проверьте ввод на наличие ограниченного контента, скорректируйте его и попробуйте снова.
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video и конкуренты: сравнительный анализ
-
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Happy Horse 1.0
Happy Horse 1.0 поддерживает практичную генерацию текстового и image video. Happy Horse 1.1 Reference-to-Video развивает процесс за счет более сильной привязки к референсам, улучшенной согласованности объектов, лучшего следования prompt и более богатой визуальной фактуры. -
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Seedance 2.0 Reference-to-Video
Seedance 2.0 Reference-to-Video предоставляет создание видео по референсам от ByteDance. Happy Horse 1.1 Reference-to-Video делает акцент на обновленном понимании нескольких референсов Alibaba и согласованности объектов для коммерческих, персонажных и кампанийных процессов. -
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Kling Reference-to-Video
Процессы Kling с референсами сильны для выразительного движения персонажей. Happy Horse 1.1 фокусируется на согласованном визуальном grounding, улучшенном следовании prompt и готовой к продакшену API-интеграции для команд, которым нужны повторяемые выходы. -
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Runway Video Tools
Runway предоставляет широкие видеонастройки для авторов. Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API лучше подходит для программной генерации, много-референсной креативной автоматизации и масштабируемого производства внутри приложений. -
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Pika
Pika предлагает доступную видеогенерацию для авторов. Happy Horse 1.1 Reference-to-Video предоставляет более ориентированный на продакшен API-путь для согласованных клипов по референсам, безопасного повторного использования бренд-визуалов и автоматизированных креативных систем.
Изучайте несколько творческих инструментов с Flaq AI
Изучайте несколько ИИ-инструментов для быстрых процессов создания изображений и видео в браузере, а затем масштабируйте удачные идеи с production-ready API моделей Flaq AI. Flaq AI предоставляет единый API-слой для всех моделей, упрощая использование и масштабирование ваших процессов.
ИИ-генератор Изображение в изображение
Загрузите референсное изображение, направляйте правки промптами и трансформируйте визуалы для дизайна, маркетинга и творческого производства.
ИИ-генератор Текст в видео
Превращайте письменные идеи сцен в короткие ИИ-видео с выбором модели, промптами движения и практичными настройками генерации.
ИИ-генератор Изображение в видео
Анимируйте референсные изображения в плавные ИИ-видеоклипы для продуктов, портретов, социальных публикаций и творческих концептов.