
เครื่องมือสร้างข้อความเป็นรูปภาพ AI
สร้างรูปภาพที่ประณีตจากพรอมต์ด้วยโมเดลภาพ AI ชั้นนำ การตั้งค่าที่ยืดหยุ่น และเวิร์กโฟลว์บนเบราว์เซอร์ที่รวดเร็ว
สร้างวิดีโอตามภาพอ้างอิงผ่าน Alibaba Happy Horse 1.1 API พร้อมการเคลื่อนไหวที่ควบคุมได้ ประสิทธิภาพที่เสถียร และเวิร์กโฟลว์การผลิตครีเอทีฟที่ปรับขนาดได้ Happy Horse AI แบบน้ำหนักเปิด สำหรับการสร้างอ้างอิงเป็นวิดีโอที่ยืดหยุ่น
// 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"
| พารามิเตอร์ | ราคา | ราคาเดิม | ส่วนลด |
|---|
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API มอบการสร้างวิดีโอ Alibaba ที่อัปเกรดแล้วสำหรับทีมที่ต้องการตัวละคร สินค้า ฉาก และแอสเซ็ตแบรนด์ที่สม่ำเสมอในคลิปที่สร้างขึ้นหลายรายการ การผสาน API reference-to-video ระดับมืออาชีพนี้ใช้ภาพอ้างอิงเป็นจุดยึดทางภาพ แล้วสร้างเอาต์พุตวิดีโอที่พร้อมใช้งานด้วยความสม่ำเสมอของซับเจกต์ที่แข็งแรงขึ้น การทำตามพรอมต์ที่ดีขึ้น และเท็กซ์เจอร์ภาพที่สมบูรณ์ขึ้นเมื่อเทียบกับ Happy Horse 1.0 สร้างขึ้นเพื่อการผลิตครีเอทีฟที่ขยายได้บน Flaq AI ทำให้ Happy Horse 1.1 Reference-to-Video เหมาะอย่างยิ่งสำหรับโฆษณา ซีรีส์สั้น อีคอมเมิร์ซ เวิร์กโฟลว์ตัวละคร และไปป์ไลน์คอนเทนต์หลายแอสเซ็ต
หมายเหตุ โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าพรอมต์และภาพอ้างอิงของคุณเป็นไปตามแนวทางความปลอดภัยของ Alibaba หากเกิดข้อผิดพลาด ให้ตรวจสอบอินพุตของคุณเพื่อดูเนื้อหาที่ถูกจำกัด ปรับแก้ แล้วลองอีกครั้ง
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Happy Horse 1.0
Happy Horse 1.0 รองรับการสร้างวิดีโอจากข้อความและภาพที่ใช้งานได้จริง Happy Horse 1.1 Reference-to-Video ยกระดับเวิร์กโฟลว์ด้วยการยึดโยงภาพอ้างอิงที่แข็งแรงขึ้น ความสม่ำเสมอของซับเจกต์ที่ดีขึ้น การทำตามพรอมต์ที่ดีขึ้น และเท็กซ์เจอร์ภาพที่สมบูรณ์ขึ้น
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Seedance 2.0 Reference-to-Video
Seedance 2.0 Reference-to-Video ให้การสร้างวิดีโอตามภาพอ้างอิงของ ByteDance Happy Horse 1.1 Reference-to-Video เน้นความเข้าใจหลายภาพอ้างอิงของ Alibaba ที่อัปเกรดแล้ว และความสม่ำเสมอของซับเจกต์สำหรับเวิร์กโฟลว์ commerce ตัวละคร และแคมเปญ
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Kling Reference-to-Video
เวิร์กโฟลว์อ้างอิงของ Kling แข็งแรงด้านการเคลื่อนไหวตัวละครที่แสดงออกชัดเจน Happy Horse 1.1 มุ่งเน้นการยึดโยงภาพที่สม่ำเสมอ การยึดตามพรอมต์ที่ดีขึ้น และการผสาน API พร้อมผลิตจริงสำหรับทีมที่ต้องการเอาต์พุตที่ทำซ้ำได้
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Runway Video Tools
Runway ให้การควบคุมวิดีโอที่หลากหลายสำหรับครีเอเตอร์ Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API เหมาะกว่าสำหรับการสร้างแบบโปรแกรม ระบบครีเอทีฟอัตโนมัติหลายภาพอ้างอิง และการผลิตที่ขยายได้ภายในแอปพลิเคชัน
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Pika
Pika ให้การสร้างวิดีโอที่เข้าถึงง่ายสำหรับครีเอเตอร์ Happy Horse 1.1 Reference-to-Video มีเส้นทาง API ที่เน้นการผลิตมากกว่า สำหรับคลิปตามภาพอ้างอิงที่สม่ำเสมอ การนำภาพกลับใช้ซ้ำอย่างปลอดภัยต่อแบรนด์ และระบบครีเอทีฟอัตโนมัติ
สำรวจเครื่องมือสร้างสรรค์ AI หลายรายการสำหรับเวิร์กโฟลว์รูปภาพและวิดีโอที่รวดเร็วในเบราว์เซอร์ จากนั้นขยายไอเดียที่สำเร็จไปยัง model APIs ของ Flaq AI ที่พร้อมสำหรับการผลิต Flaq AI ให้ชั้น API แบบรวมศูนย์สำหรับทุกโมเดล ทำให้ใช้งานและขยายเวิร์กโฟลว์ได้ง่าย

สร้างรูปภาพที่ประณีตจากพรอมต์ด้วยโมเดลภาพ AI ชั้นนำ การตั้งค่าที่ยืดหยุ่น และเวิร์กโฟลว์บนเบราว์เซอร์ที่รวดเร็ว

อัปโหลดรูปภาพอ้างอิง นำทางการแก้ไขด้วยพรอมต์ และแปลงภาพสำหรับงานออกแบบ การตลาด และการผลิตงานสร้างสรรค์

เปลี่ยนไอเดียฉากที่เขียนไว้ให้เป็นวิดีโอ AI สั้นๆ ด้วยการเลือกโมเดล พรอมต์การเคลื่อนไหว และการควบคุมการสร้างที่ใช้งานได้จริง

ทำให้รูปภาพอ้างอิงกลายเป็นคลิปวิดีโอ AI ที่ลื่นไหลสำหรับสินค้า ภาพบุคคล โพสต์โซเชียล และคอนเซ็ปต์สร้างสรรค์