从既定构图开始创作
输入图片会作为视频首帧,让创作从已经确定的主体、背景和视觉基调开始,而不是重新用文字搭建整幅画面。适合已有设计稿的动效化流程;先准备合适的首帧,再用提示词补充后续动作,可以更清楚地表达镜头意图。
在选型前明确容量、输入输出与调用方式。
原生能力定位为图文输入的视频生成;这里的时长、分辨率及任务交付方式对应本平台调用范围。
了解 happyhorse-1.0-i2v 能为你的工作带来什么。
输入图片会作为视频首帧,让创作从已经确定的主体、背景和视觉基调开始,而不是重新用文字搭建整幅画面。适合已有设计稿的动效化流程;先准备合适的首帧,再用提示词补充后续动作,可以更清楚地表达镜头意图。
模型结合图片内容与文字语义生成视频,强调写实动态和流畅自然的画面。提示词可围绕主体做什么、环境如何变化、镜头怎样移动来组织,例如人物缓慢转头、衣物随风摆动或镜头向前推进,避免堆叠互相矛盾的动作。
生成任务可以使用 async 提交,也可以配置 callback_url 接收完成结果。应用保存 task_id 后,通过任务查询取得状态与视频链接,无需让用户界面一直等待同一个请求。结果还包含时长、分辨率等信息,便于素材归档与后续处理。
从具体任务出发,找到模型发挥作用的位置。
输入构图完整的商品图,描述轻微镜头推进、背景动态或展示动作,生成用于商品展示的短片候选。先用 720P 验证运动方向,再按交付需要选择 1080P;对标签文字、边缘和关键外观逐帧检查后,再进入剪辑与发布流程。
以角色设定图或已完成的分镜图为首帧,补充转身、抬头、行走等动作描述,制作单镜头预演素材。它适合验证静态设计进入运动后的视觉效果,再由创作者筛选动作节奏与镜头方向,而不是替代完整的多镜头连续性制作。
将室内、建筑或自然场景图作为起点,描述云层、风、光影和缓慢运镜,制作氛围片段。希望获得竖屏或方形视频时,应先按目标构图准备首帧图片;输出画幅会尽量跟随图片,不宜依赖 ratio 参数重新组织画面。
结合任务复杂度、输入材料与预期结果选择。
如果商品、人物或场景已经在图片中确定,选择 happyhorse-1.0-i2v,以首帧启动动态生成。只有文字构想时,应选择对应的 t2v 型号;需要多张图片共同约束角色或风格时,应选择 r2v 型号;已有视频需要修改时,则使用 video-edit,不能只更换本型号的 action。
happyhorse-1.0-i2v 与 happyhorse-1.1-i2v 是不同版本的调用 ID。需要继续使用 1.0 项目配置或对照既有素材时,应显式指定本型号;尝试 1.1 时,建议以相同首帧和提示词比较动作、细节与可用片段,再决定采用哪一版,而不是仅凭版本号判断效果。
从一次小规模任务到正式接入。
明确目标、必要输入与输出要求,使用真实业务样例作为起点。
打开试用页,确认此入口支持的参数,再提交小规模任务查看结果。
保留完整模型 ID,使用文档规定的请求格式,并在 Pricing 页确认计费规则。
在正式使用前,了解输出质量与能力范围。
解答使用 happyhorse-1.0-i2v 时的常见疑问。
向 /happyhorse/videos 提交请求时,明确设置 model 为 happyhorse-1.0-i2v、action 为 image_to_video,并提供 image_url。这样能直接指定版本与任务类型,避免依赖默认值进入其他生成模式。
在本型号的 image_to_video 动作中,image_url 对应视频首帧,决定画面的起始构图。它不同于多参考图生成;如果需要多张角色或风格图片共同参与创作,应选择对应的 r2v 型号。
该动作必须提供图片,文字可用于说明希望发生的运动。建议描述主体动作、环境变化和镜头方式,而不是重复列举图片里的全部元素。先测试一个清楚的动作,再逐步增加细节,更便于判断生成结果。
可以先准备竖向构图的首帧图片,再提交图生视频任务。输出宽高比会尽量跟随图片,因此无需额外传 ratio;如果人物、商品或背景位置很重要,应在首帧中预先安排好构图和留白。
使用 async 提交后保存 task_id,再通过 /happyhorse/tasks 查询任务;也可用 callback_url 接收完成通知。只有任务成功完成后,才使用返回的 video_url 获取视频,不能把提交成功直接当作视频已生成。
模型资料 · 更新日期:2026-10-01。调用参数与计费规则请查看 API 和定价栏目。
Pricing
$0.10–$0.18· per second
You pay$13,584for 142,800 credits · $0.0951 / credits46% OFF
You're billed in credits. Pick a top-up tier to see its per-credit rate — the larger the top-up, the cheaper each credit.
This is only a basic call example. See the full docs for more parameters and advanced usage.
View Docs