AIREITER

HappyHorse 1.1 参考图转视频生成器和 API

试用 HappyHorse 1.1 参考图转视频功能,支持 1-9 张有序图片、明确的 [Image N] 提示、3-15 秒时长、九种宽高比,以及最高 1080p 输出。

使用 API 运行
模型类型
24小时状态监控
成功率:100%
输入
(必填)
0/5000
灵感:
宽高比
16:9
9:16
1:1
输出

HappyHorse 1.1

2 个价格

HappyHorse

规格积分价格 (USD)
720p video
13.64
每秒
$0.1364
每秒
1080p video
17.6
每秒
$0.176
每秒

HappyHorse 1.1 参考图转视频生成

HappyHorse 1.1,也写作 Happy Horse 1.1,是 AIReiter 上优先采用参考图的方案。它可根据一到九张有序图片,以及一个明确将每个主体、物体或场景与其来源图片关联起来的提示词,生成一段新视频。

一到九张有序参考图

将人物、服装、产品、道具、环境和风格参考图组合到一个有序图片集中。

明确的提示词到图片链接

使用 [Image 1]、[Image 2] 以及后续标记,准确告诉模型每个视觉元素来自哪张上传图片。

九种输出宽高比

可生成横版、竖版、方形、标准、超高或电影感构图,同时不改变参考图顺序。

Playground 与 API 一致

相同的提示词、图片顺序、分辨率、宽高比、时长和 seed 控制项,都可通过 happyhorse_1_1 API 请求使用。

AIReiter 实测 HappyHorse 1.1 参考流程

这组输入与输出配对是在 2026 年 8 月 20 日通过 AIReiter 测试环境生成的。示例展示了确切的参考图、提示词、请求设置和交付的视频。

Dog reference image used as Image 1 in the HappyHorse 1.1 test

输入参考图:清晰的狗狗肖像

参考:一张 1024x1024 JPEG,作为 [Image 1] 提供。
提示:[Image 1] 中的狗轻轻将头转向镜头,固定镜头,柔和日光。
请求:1080p,16:9,5 秒,随机种子。
该提示词同时命名了主体及其图像标记,然后使用了一个克制的动作和一个镜头指令。

输出结果:参考图驱动的头部动作

交付文件: H.264 MP4,1920x1080,5.163 秒,带有 AAC 音频轨道。
观察到的任务耗时: 在此测试中端到端约 209 秒。队列时间可能会有所不同。
输出以 [Image 1] 中的狗作为主体,同时在固定镜头下添加了所请求的头部转动。

如何准备 HappyHorse 1.1 参考图

随着上传图片数量增加,参考图质量和提示词组织会变得更加重要。

每张图片聚焦一个清晰主体

优先选择清晰锐利、主体明确的人物、产品、道具、服装或环境参考图。避免多个人物或多个相似主体同时争抢注意力的图片。

保持比例兼容

尽量使用比例相近的参考图,并将短边与长边的比例保持在 0.4 或以上,以减少构图冲突。

为每张图片分配角色

在编写提示词之前,先决定每次上传分别提供角色、服装、物体、风格还是场景。

按上传顺序命名标记

第一张图片是 [Image 1],第二张是 [Image 2],依此类推。若重新排序上传但未更新提示词,可能会互换身份和道具。

HappyHorse 1.1 实用场景

当多个视觉元素都必须来自已知源素材时,参考图转视频最为实用。

角色与服装方向

为人物、服装和配饰分别使用独立参考图,然后用各自的 [Image N] 标记指明每个项目。

带场景指引的产品视频

将产品参考图与环境或风格参考图结合起来,同时引导重点物体及其呈现方式。

道具与环境连贯性

用不同图片固定一个会重复出现的物体和地点,这样提示词就能描述它们在生成场景中的互动方式。

多参考视觉概念

从不同图片中组合主体、道具、服装单品和场景,同时在提示词中明确它们各自的角色。

HappyHorse 1.1 参数与参考限制

在参考顺序和提示词标记最终确定后,再设置输出参数。

图片要求

请提供一到九张可公开访问的 JPEG、JPG、PNG 或 WEBP 图片。每张图片的短边必须至少为 400 像素;建议使用 720p 或更高分辨率的参考图。

分辨率

标准输出请选择 720p;如需更高视觉细节请选择 1080p。所选档位会影响价格。

宽高比

请选择 16:9、9:16、3:4、4:3、4:5、5:4、1:1、9:21 或 21:9。

时长

请选择 3 到 15 秒之间任意整数秒时长。

Seed

如需更可重复的迭代,请使用 1 到 2147483647 之间的正整数;若要随机种子则可省略。

提示词长度

提示词最多支持 2500 个中文字符或 5000 个非中文字符。请先写参考图分配和主要动作,再写次要的风格细节。

如何为 HappyHorse 1.1 编写提示词

将提示词写成一份简短的制作简报,把每个重要视觉元素都对应到一张上传图片。

01

按最终顺序上传参考图

按照你在提示词中要使用的顺序添加图片。写详细说明前先确认顺序。

02

标明每个元素的来源

写出类似 [Image 1] 中的女人、[Image 2] 中的夹克、[Image 3] 中的街道这样的短语,而不是只列出标记而不说明角色。

03

描述一个连贯动作

分配好参考图后,说明主要动作和一条相匹配的镜头指令。避免让同一主体执行互相冲突的动作。

04

提交前检查映射关系

检查每个 [Image N] 标记是否仍与相同的 image_url 位置对应,然后选择分辨率、宽高比、时长和种子。

HappyHorse 1.1 与 HappyHorse 1.0

应根据工作流程来选择,而不是把 1.1 视为 1.0 的通用替代方案。

在以参考图为先的场景中选择 HappyHorse 1.1

当一到九张按顺序排列的图片定义了新视频中的人物、物体、服装、产品或地点时,请使用 happyhorse_1_1。

更广泛的生成请选 HappyHorse 1.0

若要进行文生视频、单图动画、参考图转视频或源视频编辑,请在同一个模型页面使用 happyhorse_1_0。

需要编辑源视频吗?

请使用 HappyHorse 1.0。当前 HappyHorse 1.1 集成接受参考图像,而不是源视频。

需要明确的多图角色分配吗?

请使用 HappyHorse 1.1,并在描述动作之前,将每张重要图片映射到对应的 [Image N] 标记。

通过 AIReiter API 使用 HappyHorse 1.1

提交一个按顺序排列图片的参考转视频任务,并异步获取生成结果。

模型 ID

将模型值设置为 happyhorse_1_1。

提交端点

POST /api/openapi/submit 接受 prompt、image_url、resolution、aspect_ratio、video_length、可选的 seed,以及唯一的 out_task_id。

查询端点

POST /api/openapi/query 接受相同的 out_task_id。请轮询直到任务完成或失败。

参考语法

请让每个 [Image N] 标记都与 image_url 中相同的位置保持一致。顺序不匹配可能会混淆人物、道具、服装和场景。

参考数量校验

请发送一到九个图片 URL。每个 URL 在生成期间都必须能被服务提供方公开访问。

相关 AI 视频模型

将 HappyHorse 1.1 与 AIReiter 上可用的更广泛生成和编辑工作流进行比较。

HappyHorse 1.1 常见问题

关于参考素材准备、提示词标记、输出设置、主体混淆以及 HappyHorse 1.0 和 1.1 差异的解答。

/ 01

HappyHorse 1.1 会生成什么?

当前 AIReiter 集成提供从一到九张按顺序排列图片的参考转视频生成功能,并且需要提供提示词。

/ 02

如何引用已上传的图片?

第一张 image_url 项使用 [Image 1],第二张使用 [Image 2],依此类推直到 [Image 9]。请在同一句话中说明每张图片的角色。

/ 03

我可以只用一张参考图生成吗?

可以。上传一张图片,将其主体标记为 [Image 1],并描述所需的运动、镜头行为和环境。

/ 04

我可以上传多少张 reference images?

你可以提供一到九张图片。请使用清晰图片,短边至少 400 像素,并提供可公开访问的 URL。

/ 05

支持哪些时长和分辨率?

可选择 3 到 15 秒之间任意整秒时长,输出分辨率可选 720p 或 1080p。

/ 06

为什么模型会混淆两个引用的主体?

请检查 image_url 的顺序是否与每个 [Image N] 标记一致,然后明确描述相关的人物、物体、服装、产品或场景。避免使用几乎相同且未标注的引用。

/ 07

HappyHorse 1.0 和 1.1 有什么区别?

在当前集成中,HappyHorse 1.1 仅支持 reference-to-video。HappyHorse 1.0 还提供 text-to-video、image-to-video、reference-to-video 和 source-video editing。

/ 08

我应该使用哪个 API model ID?

使用 happyhorse_1_1 通过 POST /api/openapi/submit,然后使用相同的 out_task_id 轮询 POST /api/openapi/query。