
Text, Bild und reference-to-video in einem Modell. Filmische Bewegung, Charakterkonsistenz über bis zu 9 Referenzen hinweg und synchronisierte native Audioaufnahmen.
Text, Bild und reference-to-video in einem Modell. Filmische Bewegung, Charakterkonsistenz über bis zu 9 Referenzen hinweg und synchronisierte native Audioaufnahmen.
Auch bekannt als Alibaba Cloud HappyHorse 1.1
happyhorse-1-1/v1/videos/generationsalibaba/happyhorse-1-1alibaba/happyhorse-1.1happyhorse-1.1Live Pay-as-you-go-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog. Du zahlst nur für das, was du nutzt, ohne monatliches Minimum.
HappyHorse 1.1 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-1-1",
"prompt": "Describe what you want HappyHorse 1.1 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-1-1",
"prompt": "Describe what you want HappyHorse 1.1 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 1.1 API auf EmpirioLabs unterstützt. Standardwerte gelten, wenn ein Feld weggelassen wird.
| Parameter | Typ | Standard | Bereich / Werte | Beschreibung |
|---|---|---|---|---|
| prompt | string | - | - | Beschreiben Sie die zu erzeugende Szene. Bis zu 2.500 Zeichen. |
| mode | enum | auto | auto, t2v, i2v, r2v | Automatisch erkennt man Anhänge. T2V: text-to-video. i2v: Animiere ein Bild. R2V: reference-to-video von bis zu 9 Bildern. |
| image | string | - | - | Bild-URL oder Upload. Ein Bild für image-to-video, bis zu 9 für reference-to-video. Beziehe sie im Prompt als Charakter1, Charakter2. |
| aspect_ratio | enum | 16:9 | 16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4 | Seitenverhältnis des Ausgangs. Verwendet von text-to-video und reference-to-video; image-to-video folgt dem Ausgangsbild. |
| resolution | enum | 720p | 720p, 1080p | Ausgangsauflösung. 720p rendert schneller; 1080p hat eine höhere Qualität. |
| duration | number | 5 | 3 bis 15 | Cliplänge in Sekunden (3 bis 15). |
| seed | number | - | 0 bis 2147483647 | Reproduzierbarkeitssamen. Verwenden Sie denselben Seed erneut für ein wiederholbares Ergebnis. |
| watermark | boolean | false | - | Füge dem generierten Video ein Wasserzeichen hinzu. Standardmäßig aus. |
Modi (in einem Modell) - Text-zu-Video - Bild-zu-Video - Referenz-zu-Video (bis zu 9 Bilder) Einschränkungen - 720p / 1080p, 3 bis 15 Sekunden pro Generation - Aufforderung bis zu 2.500 Zeichen Seitenverhältnisse - Text- und Referenzmodi: 16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4 - Bild-zu-Video folgt dem Quellbild Native Audio wird automatisch generiert.
Auf EmpirioLabs wird HappyHorse 1.1 nach Verbrauch abgerechnet: 720p $0.14 pro Sekunde; 1080p $0.18 pro Sekunde. Die Live-Preistabelle auf dieser Seite entspricht immer dem, was die API berechnet.
HappyHorse 1.1 wird über POST /v1/videos/generations auf api.empiriolabs.ai mit normaler Bearer-Token-Authentifizierung bereitgestellt.
Ja. Der EmpirioLabs Playground führt HappyHorse 1.1 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.