
Video-Modell bietet Text-to-Video, Image-to-Video, Reference-to-Video und Video Edit-Modi mit High-Fidelity, Motion-Smooth-Ausgabe.
Video-Modell bietet Text-to-Video, Image-to-Video, Reference-to-Video und Video Edit-Modi mit High-Fidelity, Motion-Smooth-Ausgabe.
Auch bekannt als Alibaba Cloud HappyHorse 1.0, HappyHorse-1.0, happyhorse-1-0
happyhorse-1-0/v1/videos/generationsalibaba/happyhorse-1.0happyhorse-1.0Live Pay-as-you-go-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog. Du zahlst nur für das, was du nutzt, ohne monatliches Minimum.
HappyHorse 1.0 läuft über POST /v1/videos/generations. Der Request liefert sofort eine job_id; frage GET /v1/jobs/{job_id} ab, bis der Job abgeschlossen ist, und lies die Ausgabe-URLs aus dem Ergebnis. Hol dir einen API-Schlüssel im EmpirioLabs Dashboard.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/videos/generations \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "happyhorse-1-0",
"prompt": "Describe what you want HappyHorse 1.0 to generate."
}'curl https://api.empiriolabs.ai/v1/jobs/JOB_ID \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY"import requests
response = requests.post(
"https://api.empiriolabs.ai/v1/videos/generations",
headers={"Authorization": "Bearer YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY"},
json={
"model": "happyhorse-1-0",
"prompt": "Describe what you want HappyHorse 1.0 to generate.",
},
)
job = response.json()
# Generation runs as an async job. Poll until it completes.
import time
while True:
status = requests.get(
f"https://api.empiriolabs.ai/v1/jobs/{job['job_id']}",
headers={"Authorization": "Bearer YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY"},
).json()
if status.get("status") in ("completed", "failed"):
print(status)
break
time.sleep(5)Request-Parameter, die die HappyHorse 1.0 API auf EmpirioLabs unterstützt. Standardwerte gelten, wenn ein Feld weggelassen wird.
| Parameter | Typ | Standard | Bereich / Werte | Beschreibung |
|---|---|---|---|---|
| prompt | string | - | - | Szenenbeschreibung. |
| mode | enum | auto | auto, t2v, i2v, videoedit, r2v | T2V: text-to-video. i2v: Animiere das angehängte Bild. VideoEdit: Bearbeiten Sie das angehängte Video. R2V: reference-to-video. |
| resolution | enum | 1080p | 720p, 1080p | Ausgangsauflösung. Größer = höhere Genauigkeit, aber langsamer / teurer. |
| duration | number | 5 | 3 bis 15 | Cliplänge in Sekunden. |
| aspect_ratio | enum | 16:9 | 16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4 | Ausgabe-Seitenverhältnis (1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:2 usw.). |
| image | string | - | - | Referenz auf Bild-URL. Erforderlich für i2v / r2v / Videoedit. |
| video | string | - | - | Referenz auf Video-URL. Erforderlich für Videoedit / R2V. |
| seed | number | - | - | Reproduzierbarkeitssamen. |
| audio_setting | enum | auto | auto, origin | Auto: Erzeugen Sie natives Audio. Ursprung: Behalten Sie Audio aus dem Referenzvideo bei. |
| watermark | boolean | false | - | Füge dem Output ein 'HappyHorse'-Wasserzeichen hinzu. |
Modes (in einem Bot) - Text-zu-Video - Bild-zu-Video - Referenz-zu-Video - Video-zu-Video-Bearbeitung (MP4/MOV /WEBM-Eingang) Einschränkungen - 720p / 1080p, 3-15s pro Generation - Bearbeitungsdauer entspricht der Eingabevideolänge Aspect-Verhältnisse - Textmodi: 16:9, 9:16, 1:1 - Referenzmodus fügt hinzu: 4:3, 3:4 Uploaded Media Preprocessing - Videoeingänge sind auf 15 Sekunden begrenzt. Hochgeladene Videoeingänge werden bei Bedarf auf anbieterkompatible MP4 normalisiert.
Auf EmpirioLabs wird HappyHorse 1.0 nach Verbrauch abgerechnet: Alle Modi 720P $0.14 pro Sekunde; Alle Modi 1080P $0.24 pro Sekunde. Die Live-Preistabelle auf dieser Seite entspricht immer dem, was die API berechnet.
HappyHorse 1.0 wird über POST /v1/videos/generations auf api.empiriolabs.ai mit normaler Bearer-Token-Authentifizierung bereitgestellt.
Ja. Der EmpirioLabs Playground führt HappyHorse 1.0 im Browser mit denselben Parametern aus, die die API bietet. So kannst du Prompts testen, bevor du Code schreibst.
Erstelle ein EmpirioLabs-Konto und generiere dann einen Schlüssel unter API Keys im Dashboard. Die Abrechnung erfolgt über Pay-as-you-go-Guthaben, du zahlst also nur für deine Requests.
Schauen Sie sich unsere Preise an oder kontaktieren Sie uns, wenn Sie Ihr eigenes Modell auf unserem Stack implementieren möchten.