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Happyhorse 1.0 Video Edit

Alibaba按量计费动态计费
别名:happyhorse-1.0-video-edit

HappyHorse 1.0 视频编辑以已有视频为基础,通过文字和可选参考图调整画面,适合场景改造、视觉风格尝试与素材再创作,支持 720p/1080p 输出。

视频编辑参考图
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按供应商定价

比较同一模型在不同供应商的价格与服务表现。

供应商1
USD · 每 秒性能 · 最近 24 小时
供应商档位每秒/秒
标准按次

图片音频视频等多模态按次计费

1080p_per_second
$0.4
720p_per_second
$0.22
划线金额为标准价。性能统计覆盖最近 24 小时,实际表现随请求变化。

左右滑动表格,查看完整价格与性能。

能力 / 支持的模态

函数调用工具JSON 模式结构化输出视觉
输入
输出

厂商与数据隐私

厂商
Unknown
分词器
BPE (vendor-specific)
许可证
Provider-specific未知
数据保留22 天默认不会用于上游训练

性能

基准测试

标准化评测得分。百分比越高越好,并展示排名百分位。

指标来源:Artificial Analysis 2026-09-30·Happyhorse 1.0 Video Edit

当前基准快照不包含此模型。

缺失的模型或测量值不代表零分。

基准图表保留来源中的模型选择和思考设置。缺失的模型或测量值不代表零分,基准成本或速度也不是本站的服务承诺。

关于 Happyhorse 1.0 Video Edit

HappyHorse 1.0 视频编辑适合已经拍到合适动作和镜头,但希望改变画面内容的创作。你需要提供一段源视频,再用文字说明希望怎么改;也可以补充参考图,帮助表达目标主体、场景或风格。它的起点是已有动态素材,适合做视觉改造与内容再创作。

编辑要求应同时说清楚要改变什么、要保留什么。比如保留人物原来的走路动作与机位,只把背景换成花园;保留商品的运动节奏,尝试新的光线和环境。一次修改的内容越多,越需要检查主体、动作和空间关系是否仍然连贯,尤其是遮挡和快速运动出现的位置。

最多可加入 9 张参考图,帮助表达颜色、外观或场景方向。参考图有明确分工更有用:一张负责背景,一张负责服饰或风格,避免不同素材提出相互矛盾的要求。提供 720p、1080p 输出,适合比较已有素材的不同视觉方案。

它不会因为一句修改指令就保证源视频的每个细节完全不变。人物面部、衣物边缘、商品标识和接触关系,应该查看整个片段,而不仅仅看第一帧。建议先选短而清楚的素材做单项编辑,确认效果后再处理更复杂的镜头。

使用场景与提示词

保留走路动作,改变场景气氛

保留源视频中人物的身份、服装、步态、机位和镜头长度。只把普通街道背景改成春天的花园小径,远处花木自然虚化,阳光柔和。人物与地面的接触自然,不增加路人,不改变人物手中的包,不添加文字。

如果提供参考图,明确它只负责花园配色与气氛,不替换人物。

可以只写文字、不提供视频吗? 这个模式需要源视频;从文字创作新片段应使用文生视频模式。

怎样减少修改范围失控? 限定一个主要变化,同时列出必须保留的动作和主体特征。

结果该怎样检查? 逐段查看面部、边缘、遮挡和动作接触,避免只凭封面判断。

接入 API

API 接口文档

happyhorse-1.0-video-edit

请查看对应文档,了解该模型的请求参数和调用示例。

身份验证

所有请求必须携带 Authorization: Bearer <TOKEN> 请求头。Anthropic 格式的端点也接受 x-api-key 请求头。

在「API 密钥」页面生成 API 密钥,可以按模型、分组、IP、速率等维度精细化授权。

速率限制

供应商RPMTPMRPD
标准按次无限制无限制无限制

无限制

关于 happyhorse-1.0-video-edit 的常见问题

happyhorse-1.0-video-edit 是什么?

HappyHorse 1.0 视频编辑以已有视频为基础,通过文字和可选参考图调整画面,适合场景改造、视觉风格尝试与素材再创作,支持 720p/1080p 输出。

如何调用 happyhorse-1.0-video-edit?

创建具有 happyhorse-1.0-video-edit 访问权限的 API 密钥,然后使用 API 接入模块中的准确模型 ID 和受支持的接口。请求字段取决于所选接口。

happyhorse-1.0-video-edit 如何计费?

费用取决于所选供应商分组和模型计费单位。注册前即可在本页查看当前输入、输出、单次请求或媒体价格。

如何评估 happyhorse-1.0-video-edit 是否适合我的项目?

请先参考本页的使用场景与提示词指南,再使用项目中的代表性输入评估模型。