Trình tạo AI Text to Image
Tạo hình ảnh trau chuốt từ prompt bằng các model hình ảnh AI hàng đầu, thiết lập linh hoạt và quy trình nhanh trên trình duyệt.
Alibaba/happyhorse-1.1-reference-to-video
happyhorse-1.1-reference-to-video
Tạo video theo tham chiếu qua Alibaba Happy Horse 1.1 API với chuyển động có kiểm soát, hiệu suất ổn định và quy trình sản xuất sáng tạo có thể mở rộng. Happy Horse AI trọng số mở cho tạo tham chiếu thành video linh hoạt.
Reference to Video
Mô hình Happyhorse 1.1 liên quan
Ví dụ API
Ví dụ gửi yêu cầu
// 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;
Ví dụ 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));
}
Ví dụ gửi yêu cầu
# 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']
Ví dụ 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)
Ví dụ gửi yêu cầu
# 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
}'
Ví dụ 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"
Thử ngay AI tạo video
Giá Happy Horse 1.1 Reference to Video
| Tham số | Giá | Giá gốc | Giảm giá |
|---|
Mô hình liên quan
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
API Happy Horse 1.1 Reference-to-Video chuyên nghiệp (Tạo video tham chiếu nhất quán của Alibaba)
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API mang đến tạo video Alibaba đã nâng cấp cho các đội ngũ cần nhân vật, sản phẩm, cảnh và tài sản thương hiệu nhất quán trên nhiều clip được tạo. Tích hợp API reference-to-video chuyên nghiệp này dùng ảnh tham chiếu làm neo hình ảnh, sau đó tạo đầu ra video hoàn thiện với độ nhất quán chủ thể mạnh hơn, khả năng bám prompt tốt hơn và kết cấu hình ảnh phong phú hơn so với Happy Horse 1.0. Được xây dựng cho sản xuất sáng tạo có thể mở rộng trên Flaq AI, Happy Horse 1.1 Reference-to-Video rất phù hợp cho quảng cáo, phim ngắn, thương mại điện tử, quy trình nhân vật và pipeline nội dung nhiều tài sản.
Tính năng chính của Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API
- Tạo video theo tham chiếu: Tạo video từ tham chiếu hình ảnh trong khi vẫn giữ các chi tiết nhận diện chính, thuộc tính sản phẩm, đặc điểm nhân vật và phong cách cảnh.
- Nâng cấp từ Happy Horse 1.0: Happy Horse 1.1 cải thiện biểu đạt động, độ nhất quán chủ thể, khả năng làm theo hướng dẫn và chất lượng hình ảnh để tạo đầu ra dựa trên tham chiếu đáng tin cậy hơn.
- Hiểu nhiều tham chiếu: Sử dụng nhiều đầu vào hình ảnh để dẫn dắt nhu cầu sáng tạo phức tạp như nhân vật nhất quán, chi tiết sản phẩm, tổ hợp cảnh và tài sản thương hiệu.
- Độ nhất quán chủ thể tốt hơn: Duy trì bản sắc và tính liên tục hình ảnh ổn định xuyên suốt chuyển động, thay đổi camera và diễn tiến cảnh theo prompt.
- Định hướng sáng tạo linh hoạt: Dẫn dắt chuyển động camera, hành động, bầu không khí, nhịp cảnh và ý đồ tự sự thông qua prompt ngôn ngữ tự nhiên.
- Tích hợp API sẵn sàng sản xuất: Xây dựng quy trình reference-to-video có thể lặp lại cho công cụ commerce, nền tảng sáng tạo, pipeline media và tự động hóa marketing trên Flaq AI.
Cách dùng Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API để tạo video nhất quán trên Flaq AI
- Đầu vào: Ít nhất một ảnh tham chiếu cộng với prompt ngôn ngữ tự nhiên mô tả cảnh, hành động, chuyển động camera và phong cách hình ảnh mong muốn.
- Đầu ra: Clip video theo tham chiếu được phân phối qua tích hợp Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API.
- Tỷ lệ khung hình: Hỗ trợ nhiều tỷ lệ khung hình cho mạng xã hội, quảng cáo, sản xuất phim ngắn, video sản phẩm và nội dung thương hiệu.
- Thời lượng: Tạo video ngắn linh hoạt cho bản xem trước sản xuất, tài sản chiến dịch, clip nhân vật và quy trình sáng tạo tự động.
- Khả năng: Tạo reference-to-video, grounding hình ảnh nhiều tham chiếu, render nhân vật và sản phẩm nhất quán, chuyển động theo prompt và tích hợp Alibaba video API có thể mở rộng.
Trường hợp sử dụng tốt nhất cho tích hợp Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API
- Tạo video nhân vật nhất quán: Tạo clip xoay quanh nhân vật, giữ nguyên diện mạo, styling và bản sắc qua nhiều cảnh và prompt khác nhau.
- Video sản phẩm thương mại điện tử: Dùng tham chiếu sản phẩm để tạo demo động, clip phong cách sống và video chiến dịch trong khi vẫn giữ các chi tiết sản phẩm quan trọng dễ nhận biết.
- Quy trình thương hiệu & quảng cáo: Tạo video khớp với tham chiếu cho chiến dịch, tài sản thương hiệu, nội dung người phát ngôn và ý tưởng sáng tạo nhiều cảnh.
- Sản xuất phim ngắn & câu chuyện: Kết hợp hình ảnh tham chiếu với prompt tự sự để tạo cảnh kiểu hội thoại, khoảnh khắc nhân vật và bản xem trước câu chuyện.
- Pipeline sáng tạo tự động: Hỗ trợ tạo video dựa trên tham chiếu có thể mở rộng trong công cụ SaaS, nền tảng media, hệ thống agency và ứng dụng commerce.
Lưu ý Vui lòng đảm bảo prompt và ảnh tham chiếu của bạn tuân thủ nguyên tắc an toàn của Alibaba. Nếu xảy ra lỗi, hãy xem lại đầu vào của bạn để kiểm tra nội dung bị hạn chế, điều chỉnh rồi thử lại.
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video so với đối thủ: Phân tích so sánh
-
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Happy Horse 1.0
Happy Horse 1.0 hỗ trợ tạo video từ văn bản và hình ảnh một cách thực tiễn. Happy Horse 1.1 Reference-to-Video nâng cấp quy trình với grounding tham chiếu mạnh hơn, độ nhất quán chủ thể tốt hơn, khả năng bám prompt tốt hơn và kết cấu hình ảnh phong phú hơn. -
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Seedance 2.0 Reference-to-Video
Seedance 2.0 Reference-to-Video cung cấp tạo video theo tham chiếu của ByteDance. Happy Horse 1.1 Reference-to-Video nhấn mạnh khả năng hiểu nhiều tham chiếu đã nâng cấp của Alibaba và độ nhất quán chủ thể cho quy trình commerce, nhân vật và chiến dịch. -
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Kling Reference-to-Video
Quy trình tham chiếu của Kling mạnh về chuyển động nhân vật giàu biểu cảm. Happy Horse 1.1 tập trung vào grounding hình ảnh nhất quán, bám prompt tốt hơn và tích hợp API sẵn sàng sản xuất cho đội ngũ cần đầu ra có thể lặp lại. -
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Runway Video Tools
Runway cung cấp các điều khiển video rộng cho creator. Happy Horse 1.1 Reference-to-Video API phù hợp hơn với tạo video lập trình, tự động hóa sáng tạo nhiều tham chiếu và sản xuất có thể mở rộng bên trong ứng dụng. -
Happy Horse 1.1 Reference-to-Video vs. Pika
Pika cung cấp tạo video dễ tiếp cận cho creator. Happy Horse 1.1 Reference-to-Video mang đến lộ trình API định hướng sản xuất hơn cho clip theo tham chiếu nhất quán, tái sử dụng hình ảnh an toàn cho thương hiệu và hệ thống sáng tạo tự động.
Khám phá nhiều công cụ sáng tạo với Flaq AI
Khám phá nhiều công cụ tạo AI cho quy trình hình ảnh và video nhanh ngay trong trình duyệt, rồi mở rộng các ý tưởng thành công bằng API model sẵn sàng cho sản xuất của Flaq AI. Flaq AI cung cấp một lớp API thống nhất cho tất cả model, giúp dễ dàng sử dụng và mở rộng quy trình của bạn.
Trình tạo AI Image to Image
Tải lên hình ảnh tham chiếu, hướng dẫn chỉnh sửa bằng prompt và biến đổi hình ảnh cho thiết kế, marketing và sản xuất sáng tạo.
Trình tạo AI Text to Video
Biến ý tưởng cảnh viết bằng văn bản thành video AI ngắn với lựa chọn model, prompt chuyển động và điều khiển tạo thực tế.
Trình tạo AI Image to Video
Biến hình ảnh tham chiếu thành clip video AI mượt mà cho sản phẩm, chân dung, bài đăng xã hội và ý tưởng sáng tạo.