alibaba/happyhorse-1.0/image-to-video

صورة إلى فيديو

HappyHorse 1.0 Image-to-Video API by Alibaba

alibaba/happyhorse-1.0/image-to-video

Image-to-video

Animates a first-frame image into video with optional prompt guidance, 720P or 1080P output, and durations from 3 to 15 seconds.

الإدخال

جارٍ تحميل إعدادات المعاملات...

الإخراج

في انتظار التنفيذ

سيظهر الفيديو المُنشأ هنا

قم بتعيين المعاملات وانقر فوق تشغيل لبدء الإنشاء

كل مرة ستكلف $0.14 مع $10 يمكنك التشغيل حوالي 71 مرة

يمكنك المتابعة بـ:

Seedance 2.0 Kling v3 Vidu Wan2.7

المعلمات

مثال الكود
import requests
import time

# Step 1: Start video generation
generate_url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "alibaba/happyhorse-1.0/image-to-video",
    "prompt": "A beautiful sunset over the ocean with gentle waves",
    "width": 512,
    "height": 512,
    "duration": 3,
    "fps": 24,
}

generate_response = requests.post(generate_url, headers=headers, json=data)
generate_result = generate_response.json()
prediction_id = generate_result["data"]["id"]

# Step 2: Poll for result
poll_url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"

def check_status():
    while True:
        response = requests.get(poll_url, headers={"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"})
        result = response.json()

        if result["data"]["status"] in ["completed", "succeeded"]:
            print("Generated video:", result["data"]["outputs"][0])
            return result["data"]["outputs"][0]
        elif result["data"]["status"] == "failed":
            raise Exception(result["data"]["error"] or "Generation failed")
        else:
            # Still processing, wait 2 seconds
            time.sleep(2)

video_url = check_status()

التثبيت

قم بتثبيت الحزمة المطلوبة للغة البرمجة الخاصة بك.

pip install requests

المصادقة

تتطلب جميع طلبات API المصادقة عبر مفتاح API. يمكنك الحصول على مفتاح API الخاص بك من لوحة تحكم Atlas Cloud.

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

ترويسات HTTP

import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

حافظ على أمان مفتاح API الخاص بك

لا تكشف أبدًا مفتاح API الخاص بك في الكود من جانب العميل أو المستودعات العامة. استخدم متغيرات البيئة أو وكيل الخادم الخلفي بدلاً من ذلك.

إرسال طلب

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "your-model",
    "prompt": "A beautiful landscape"
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

إرسال طلب

أرسل طلب توليد غير متزامن. تُرجع API معرّف التنبؤ الذي يمكنك استخدامه للتحقق من الحالة واسترداد النتيجة.

POST/api/v1/model/generateVideo

نص الطلب

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}

data = {
    "model": "alibaba/happyhorse-1.0/image-to-video",
    "input": {
        "prompt": "A beautiful sunset over the ocean with gentle waves"
    }
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()

print(f"Prediction ID: {result['id']}")
print(f"Status: {result['status']}")

الاستجابة

{
  "id": "pred_abc123",
  "status": "processing",
  "model": "model-name",
  "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}

التحقق من الحالة

استعلم عن نقطة نهاية التنبؤ للتحقق من الحالة الحالية لطلبك.

GET/api/v1/model/prediction/{prediction_id}

مثال الاستعلام

import requests
import time

prediction_id = "pred_abc123"
url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }

while True:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    result = response.json()
    status = result["data"]["status"]
    print(f"Status: {status}")

    if status in ["completed", "succeeded"]:
        output_url = result["data"]["outputs"][0]
        print(f"Output URL: {output_url}")
        break
    elif status == "failed":
        print(f"Error: {result['data'].get('error', 'Unknown')}")
        break

    time.sleep(3)

قيم الحالة

processingلا يزال الطلب قيد المعالجة.

completedاكتمل التوليد. المخرجات متاحة.

succeededنجح التوليد. المخرجات متاحة.

failedفشل التوليد. تحقق من حقل الخطأ.

استجابة مكتملة

{
  "data": {
    "id": "pred_abc123",
    "status": "completed",
    "outputs": [
      "https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.mp4"
    ],
    "metrics": {
      "predict_time": 45.2
    },
    "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
    "completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
  }
}

رفع الملفات

ارفع الملفات إلى تخزين Atlas Cloud واحصل على URL يمكنك استخدامه في طلبات API الخاصة بك. استخدم multipart/form-data للرفع.

POST/api/v1/model/uploadMedia

مثال الرفع

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/uploadMedia"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }

with open("image.png", "rb") as f:
    files = {"file": ("image.png", f, "image/png")}
    response = requests.post(url, headers=headers, files=files)

result = response.json()
download_url = result["data"]["download_url"]
print(f"File URL: {download_url}")

الاستجابة

{
  "data": {
    "download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
    "file_name": "image.png",
    "content_type": "image/png",
    "size": 1024000
  }
}

Input Schema

المعاملات التالية مقبولة في نص الطلب.

الإجمالي: 0مطلوب: 0اختياري: 0

لا توجد معاملات متاحة.

مثال على نص الطلب

{
  "model": "alibaba/happyhorse-1.0/image-to-video"
}

Output Schema

تُرجع API استجابة تنبؤ تحتوي على عناوين URL للمخرجات المولّدة.

idstringrequired

Unique identifier for the prediction.

statusstringrequired

Current status of the prediction.

processingcompletedsucceededfailed

modelstringrequired

The model used for generation.

outputsarray[string]

Array of output URLs. Available when status is "completed".

errorstring

Error message if status is "failed".

metricsobject

Performance metrics.

predict_timenumber

Time taken for video generation in seconds.

created_atstringrequired

ISO 8601 timestamp when the prediction was created.

Format: date-time

completed_atstring

ISO 8601 timestamp when the prediction was completed.

Format: date-time

مثال على الاستجابة

{
  "id": "pred_abc123",
  "status": "completed",
  "model": "model-name",
  "outputs": [
    "https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.mp4"
  ],
  "metrics": {
    "predict_time": 45.2
  },
  "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
  "completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
}

Atlas Cloud Skills

يدمج Atlas Cloud Skills أكثر من 300 نموذج ذكاء اصطناعي مباشرة في مساعد البرمجة بالذكاء الاصطناعي الخاص بك. أمر واحد للتثبيت، ثم استخدم اللغة الطبيعية لتوليد الصور ومقاطع الفيديو والدردشة مع LLM.

العملاء المدعومون

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ العملاء المدعومون

التثبيت

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

إعداد مفتاح API

احصل على مفتاح API الخاص بك من لوحة تحكم Atlas Cloud وعيّنه كمتغير بيئة.

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

الإمكانيات

بمجرد التثبيت، يمكنك استخدام اللغة الطبيعية في مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بك للوصول إلى جميع نماذج Atlas Cloud.

توليد الصورأنشئ صورًا باستخدام نماذج مثل Nano Banana 2 و Z-Image والمزيد.

إنشاء الفيديوأنشئ مقاطع فيديو من نص أو صور باستخدام Kling و Vidu و Veo وغيرها.

دردشة LLMتحدث مع Qwen و DeepSeek ونماذج اللغة الكبيرة الأخرى.

رفع الوسائطارفع الملفات المحلية لتحرير الصور وسير عمل تحويل الصور إلى فيديو.

MCP Server

يربط Atlas Cloud MCP Server بيئة التطوير الخاصة بك بأكثر من 300 نموذج ذكاء اصطناعي عبر Model Context Protocol. يعمل مع أي عميل متوافق مع MCP.

العملاء المدعومون

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ العملاء المدعومون

التثبيت

npx -y atlascloud-mcp

التكوين

أضف التكوين التالي إلى ملف إعدادات MCP في بيئة التطوير الخاصة بك.

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "atlascloud-mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

الأدوات المتاحة

atlas_generate_imageتوليد صور من أوصاف نصية.

atlas_generate_videoإنشاء مقاطع فيديو من نص أو صور.

atlas_chatالدردشة مع نماذج اللغة الكبيرة.

atlas_list_modelsتصفح أكثر من 300 نموذج ذكاء اصطناعي متاح.

atlas_quick_generateإنشاء محتوى بخطوة واحدة مع اختيار تلقائي للنموذج.

atlas_upload_mediaرفع الملفات المحلية لسير عمل API.

اعرف المزيد

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

مخطط API

المخطط غير متاح

لا توجد أمثلة

يرجى تسجيل الدخول لعرض سجل الطلبات

تحتاج إلى تسجيل الدخول للوصول إلى سجل طلبات النموذج

تسجيل الدخول

Alibaba HappyHorse 1.0 Image-to-Video

Alibaba HappyHorse 1.0 Image-to-Video animates a single first-frame image into a short video clip, with optional prompt guidance, two output resolutions, and support for durations from 3 to 15 seconds.

What makes it stand out?

Simple first-frame workflow: Start from one image URL and turn it into motion.
Prompt-guided animation: Add a prompt when you want more control over action, style, or atmosphere.
Two output resolutions: Generate at 720P or 1080P.
Practical input constraints: Works with common image formats up to 10 MB.

Designed For

Teams turning still artwork, concept frames, or product renders into motion clips.
Creators producing short animated shots from posters, illustrations, or key art.
Storyboard and previsualization workflows that need a lightweight first-frame animation path.

How to Use

Provide an image URL to use as the first frame.
Add a prompt if you want to steer motion, pacing, or scene detail.
Choose 720P or 1080P based on your quality target.
Set a duration between 3 and 15 seconds.
Use a fixed seed when you want a more repeatable result.

استكشف نماذج مماثلة

NEW

نص إلى فيديو

HappyHorse-1.0 Text-to-video

Generates videos from text prompts with HappyHorse 1.0, supporting 720P or 1080P output, flexible aspect ratios, and durations from 3 to 15 seconds.

HappyHorse-1.0 Video-edit

Edits an input video with text instructions and optional reference images, supporting 720P or 1080P output.

HappyHorse-1.0 Reference-to-video

Generates videos from one to nine reference images and a text prompt, supporting 720P or 1080P output, flexible aspect ratios, and durations from 3 to 15 seconds.

Wan-2.7 Image-to-video

Animates images into videos with first-frame, first-and-last-frame, video continuation, and audio-driven modes.

Wan-2.7 Text-to-video

Generates videos from text prompts with multi-shot narrative, audio generation, and sound-image synchronization.

Wan-2.7 Video-edit

Edits videos using text instructions, reference images, and style transfer with multi-modal input support.

Wan-2.7 Reference-to-video

Generates character-driven videos from reference images and videos, with multi-subject and voice-cloning support.

Wan-2.2 Image-to-video Lora

Open and Advanced Large-Scale Video Generative Models.

Wan-2.2 Image-to-video

Open and Advanced Large-Scale Video Generative Models.

From

$0.03/ثانية

صورة إلى فيديو

Wan-2.2-spicy Image-to-video

Open and Advanced Large-Scale Video Generative Models.

From

$0.03/ثانية

صورة إلى فيديو

Wan-2.2-spicy Image-to-video Lora

Open and Advanced Large-Scale Video Generative Models.

Wan-2.6 Image-to-video Flash

Wan2.6 image to video flash, faster and more cost-effective generation. Intelligent shot scheduling enables multi‑camera storytelling, supports stable multi‑speaker dialogue with more natural and realistic vocal timbres.

Wan-2.6 Image-to-video

A speed-optimized image-to-video option that prioritizes lower latency while retaining strong visual fidelity. Ideal for iteration, batch generation, and prompt testing.

Wan-2.6 Video-to-video

A speed-optimized video-to-video option that prioritizes lower latency while retaining strong visual fidelity. Ideal for iteration, batch generation, and prompt testing.

Wan-2.6 Text-to-video

A speed-optimized text-to-video option that prioritizes lower latency while retaining strong visual fidelity. Ideal for iteration, batch generation, and prompt testing.

Wan-2.5 Video Extend

Extend your videos with Alibaba WAN 2.5 video extender model with audio.

From

$0.052/ثانية

واجهة برمجية واحدة لكل وسائط الذكاء الاصطناعي.

استكشف جميع النماذج

HappyHorse 1.0 Image-to-Video API by Alibaba

الإدخال

الإخراج

المعلمات

مثال الكود

التثبيت

المصادقة

ترويسات HTTP

إرسال طلب

إرسال طلب

نص الطلب

الاستجابة

التحقق من الحالة

مثال الاستعلام

قيم الحالة

استجابة مكتملة

رفع الملفات

مثال الرفع

الاستجابة

Input Schema

مثال على نص الطلب

Output Schema

مثال على الاستجابة

Atlas Cloud Skills

العملاء المدعومون

التثبيت

إعداد مفتاح API

الإمكانيات

MCP Server

العملاء المدعومون

التثبيت

التكوين

الأدوات المتاحة

مخطط API

يرجى تسجيل الدخول لعرض سجل الطلبات

Alibaba HappyHorse 1.0 Image-to-Video

What makes it stand out?

Designed For

How to Use

استكشف نماذج مماثلة

HappyHorse-1.0 Text-to-video

HappyHorse-1.0 Video-edit

HappyHorse-1.0 Reference-to-video

Wan-2.7 Image-to-video

Wan-2.7 Text-to-video

Wan-2.7 Video-edit

Wan-2.7 Reference-to-video

Wan-2.2 Image-to-video Lora

Wan-2.2 Image-to-video

Wan-2.2-spicy Image-to-video

Wan-2.2-spicy Image-to-video Lora

Wan-2.6 Image-to-video Flash

Wan-2.6 Image-to-video

Wan-2.6 Video-to-video

Wan-2.6 Text-to-video

Wan-2.5 Video Extend

واجهة برمجية واحدة لكل وسائط الذكاء الاصطناعي.

Join our Discord community

الإدخال

الإخراج

المعلمات

مثال الكود

التثبيت

المصادقة

ترويسات HTTP

إرسال طلب

إرسال طلب

نص الطلب

الاستجابة

التحقق من الحالة

مثال الاستعلام

قيم الحالة

استجابة مكتملة

رفع الملفات

مثال الرفع

الاستجابة

Input Schema

مثال على نص الطلب

Output Schema

مثال على الاستجابة