
Modèle vidéo à paramètres 8,3B avec sortie native 720p (upscalable en 1080p), forte cohérence de mouvement et compréhension bilingue des prompts jusqu’à 10 secondes.
Modèle vidéo à paramètres 8,3B avec sortie native 720p (upscalable en 1080p), forte cohérence de mouvement et compréhension bilingue des prompts jusqu’à 10 secondes.
Aussi connu sous le nom Hunyuan Video, Tencent Hunyuan Video 1.5, Hunyuan-Video-1.5, hunyuan-video-1-5
hunyuan-video-1-5/v1/videos/generationshunyuan-video-1.5tencent/hunyuan-video-1.5Tarifs à l'usage en direct du catalogue EmpirioLabs. Vous ne payez que ce que vous utilisez, sans minimum mensuel.
Hunyuan Video 1.5 fonctionne via POST /v1/videos/generations. La requête renvoie immédiatement un job_id ; interrogez GET /v1/jobs/{job_id} jusqu'à la fin du job et lisez les URLs de sortie dans le résultat. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord EmpirioLabs.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/videos/generations \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "hunyuan-video-1-5",
"prompt": "Describe what you want Hunyuan Video 1.5 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": "hunyuan-video-1-5",
"prompt": "Describe what you want Hunyuan Video 1.5 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)Paramètres de requête pris en charge par l'API Hunyuan Video 1.5 sur EmpirioLabs. Les valeurs par défaut s'appliquent quand un champ est omis.
| Paramètre | Type | Par défaut | Plage / valeurs | Description |
|---|---|---|---|---|
| prompt | string | - | - | Description de la scène. |
| mode | enum | auto | auto, t2v, i2v | L’Auto détecte image-to-video lorsqu’une image est jointe; sinon, text-to-video. |
| resolution | enum | 480p | 480p, 720p, 1080p | Le 480p est le niveau natif le plus rapide. Le 1080p est mis à l’échelle et limité à 5 secondes. |
| aspect_ratio | enum | 16:9 | 16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4 | Rapport d’aspect de sortie (1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:2, etc.). |
| duration | number | 5 | 1 à 10 | Longueur du clip en secondes. Le 1080p est limité à 5 secondes. |
| cfg_scale | number | 6 | 1 à 20 | Guidance sans classificateurs. Plus haut = suit l’invite de façon plus stricte. |
| steps | number | 25 | 10 à 50 | Étapes de diffusion. Plus = plus haute fidélité, plus lentement. |
| image | string | - | - | URL d’image de référence pour le mode i2v. |
| negative_prompt | string | - | - | Quoi éviter. |
| seed | number | - | - | Graine de reproductibilité. |
Modèle Mélange d’Experts à paramètres 8.3B avec une forte cohérence de mouvement et une compréhension bilingue des prompts. Contraintes - 1080p est redimensionné à partir du 720p natif et limité à une durée de 5 secondes Formats image-vidéo - jpg, jpeg, png, webp, heic, heif, bmp, tiff, tif Temps de génération estimé - 480p: ~2 min - 720p: ~8 min - 1080p: ~20 min
Sur EmpirioLabs, Hunyuan Video 1.5 est facturé à l'usage. La grille tarifaire en direct de cette page correspond toujours à ce que l'API facture.
Hunyuan Video 1.5 est servi via POST /v1/videos/generations sur api.empiriolabs.ai avec une authentification standard par token Bearer.
Oui. Le playground EmpirioLabs exécute Hunyuan Video 1.5 dans le navigateur avec les mêmes paramètres que l'API expose, pour tester vos prompts avant d'écrire du code.
Créez un compte EmpirioLabs, puis générez une clé sous API Keys dans le tableau de bord. La facturation utilise des crédits à l'usage : vous ne payez que vos requêtes.
Consultez nos tarifs ou contactez-nous si vous souhaitez que votre propre modèle soit déployé sur notre stack.