alibaba/happyhorse-1.0/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.

IMAGE-TO-VIDEONEW
Hem
Utforska
Happy Horse 1.0
alibaba/happyhorse-1.0/image-to-video
HappyHorse-1.0 Image-to-video
bild-till-video

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

Inmatning

Laddar parameterkonfiguration...

Utmatning

Vilande
Dina genererade videor visas här
Konfigurera parametrar och klicka på Kör för att börja generera

Varje körning kostar $0.14. För $10 kan du köra cirka 71 gånger.

Du kan fortsätta med:

Parametrar

Kodexempel

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()

Installera

Installera det nödvändiga paketet för ditt programmeringsspråk.

bash
pip install requests

Autentisering

Alla API-förfrågningar kräver autentisering via en API key. Du kan hämta din API key från Atlas Cloud-instrumentpanelen.

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

HTTP Headers

python
import os

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

Exponera aldrig din API key i klientkod eller publika arkiv. Använd miljövariabler eller en backend-proxy istället.

Skicka en förfrågan

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())

Skicka en förfrågan

Skicka en asynkron genereringsförfrågan. API:et returnerar ett prediction ID som du kan använda för att kontrollera statusen och hämta resultatet.

POST/api/v1/model/generateVideo

Förfrågningsinnehåll

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']}")

Svar

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

Kontrollera status

Polla prediction-endpointen för att kontrollera den aktuella statusen för din förfrågan.

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

Polling-exempel

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)

Statusvärden

processingFörfrågan bearbetas fortfarande.
completedGenereringen är klar. Utdata är tillgängliga.
succeededGenereringen lyckades. Utdata är tillgängliga.
failedGenereringen misslyckades. Kontrollera error-fältet.

Slutfört svar

{
  "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"
  }
}

Ladda upp filer

Ladda upp filer till Atlas Cloud-lagring och få en URL som du kan använda i dina API-förfrågningar. Använd multipart/form-data för uppladdning.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Uppladdningsexempel

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}")

Svar

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

Input Schema

Följande parametrar accepteras i förfrågningsinnehållet.

Totalt: 0Obligatorisk: 0Valfri: 0

Inga parametrar tillgängliga.

Exempel på förfrågningsinnehåll

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

Output Schema

API:et returnerar ett prediction-svar med de genererade utdata-URL:erna.

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

Exempelsvar

json
{
  "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

Atlas Cloud Skills integrerar 300+ AI-modeller direkt i din AI-kodassistent. Ett kommando för att installera, sedan använd naturligt språk för att generera bilder, videor och chatta med LLM.

Stödda klienter

Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cursor
Windsurf
VS Code
Trae
GitHub Copilot
Cline
Roo Code
Amp
Goose
Replit
40+ stödda klienter

Installera

bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Konfigurera API Key

Hämta din API key från Atlas Cloud-instrumentpanelen och ställ in den som en miljövariabel.

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

Funktioner

När det är installerat kan du använda naturligt språk i din AI-assistent för att komma åt alla Atlas Cloud-modeller.

BildgenereringGenerera bilder med modeller som Nano Banana 2, Z-Image och fler.
VideoskapandeSkapa videor från text eller bilder med Kling, Vidu, Veo m.fl.
LLM-chattChatta med Qwen, DeepSeek och andra stora språkmodeller.
MediauppladdningLadda upp lokala filer för bildredigering och bild-till-video-arbetsflöden.

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server ansluter din IDE med 300+ AI-modeller via Model Context Protocol. Fungerar med alla MCP-kompatibla klienter.

Stödda klienter

Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cline
Roo Code
100+ stödda klienter

Installera

bash
npx -y atlascloud-mcp

Konfiguration

Lägg till följande konfiguration i din IDE:s MCP-inställningsfil.

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

Tillgängliga verktyg

atlas_generate_imageGenerera bilder från textpromptar.
atlas_generate_videoSkapa videor från text eller bilder.
atlas_chatChatta med stora språkmodeller.
atlas_list_modelsBläddra bland 300+ tillgängliga AI-modeller.
atlas_quick_generateInnehållsskapande i ett steg med automatiskt modellval.
atlas_upload_mediaLadda upp lokala filer för API-arbetsflöden.

API Schema

Schema ej tillgängligt

Logga in för att visa förfrågningshistorik

Du måste vara inloggad för att få tillgång till din modellförfrågningshistorik.

Logga In

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

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

Börja från 300+ Modeller,

Utforska alla modeller

Join our Discord community

Join the Discord community for the latest model updates, prompts, and support.