短视频营销、电商产品短片、短剧分镜、社媒创意素材、数字人内容的生产需求持续爆发,传统视频生产流程需要脚本撰写、实景拍摄、后期剪辑,整套流程周期长,人力成本高昂。普通AI视频工具普遍存在画面动态失真、人物角色变脸、音画不同步、多参考图角色丢失、创作管线碎片化等痛点,不同工具之间素材无法互通,工作流程需要人工切换多个平台,素材版本、生成参数缺少统一留存管理,企业想要自建AI视频业务,还要面对大算力GPU环境搭建、模型权重维护、推理服务运维等大量技术负担。阿里云HappyHorse是一站式AI视频生成与创作服务平台,以HappyHorse‑1.1系列视频生成模型为核心底座,依托百炼模型服务对外提供能力,同时配套可视化无限画布编排、AI导演对话创作、在线剪辑、全局资产管理整套上层创作能力,打通从创意构思到成片导出的完整链路,既支持可视化页面直接创作,也开放全套异步API接口,方便开发者将AI视频能力集成至自有业务系统,广泛适配电商短视频、广告创意、短剧分镜、自媒体内容、数字内容生产平台等各类业务场景。
HappyHorse‑1.1作为平台底层核心模型,完成动态时序建模、主体一致性、音视频联合生成的全方位升级,包含多套细分模型组件,覆盖不同生成模式,分别为happyhorse‑1.1‑t2v文生视频、happyhorse‑1.1‑i2v图生视频、happyhorse‑1.1‑r2v参考生视频,同时保留视频编辑能力,单次任务输出时长区间为3‑15秒,帧率固定24fps,输出格式为MP4,支持480P、720P、1080P多档分辨率输出,支持自定义画面宽高比,适配竖屏短视频、横屏影视片段等不同画幅需求。详情👉访问阿里云权益中心 HappyHorse-1.1 模型体验页面了解。

文生视频模式,输入自然语言描述,直接生成完整视频片段,模型深度理解镜头语言、光影氛围、物体物理运动逻辑,对于流体、布料飘动、人物舞蹈等复杂动态场景,大幅度改善动作卡顿、拖影失真问题,同时原生同步生成音频,不再需要后期额外配音处理。图生视频模式,上传一张静态图片作为首帧画面,保留原图构图、人物、产品主体特征,赋予静态图像动态效果,适合产品海报、插画图片动态化处理。参考生视频模式是新版本重点强化能力,最多支持同时传入9张参考素材图片,可以固定角色五官特征、产品外观、艺术画风,在多镜头切换过程中,大幅度降低角色变脸、主体丢失现象,非常适合人物IP、品牌商品类视频制作。视频编辑模式,可以上传已有视频素材,结合提示词或者参考图片,完成画面风格迁移、画质增强、局部画面修改,实现视频二次创作,拓展素材复用空间。
原生音视频联合生成是HappyHorse区别于很多同类产品的重要特性,视频生成同时同步输出配套音频,支持七国语言口型同步,人物说话口型和配音语音高度匹配,减少后期配音对齐的工作量。模型内置提示词自动增强能力,可以对简短的用户输入进行细节扩充,补充镜头运镜、光影、质感参数,降低普通用户撰写高质量提示词的门槛,该能力可以在调用参数中手动关闭,完全交由用户自主控制提示词细节。
平台上层配套无限画布可视化创作工作台,采用节点式编排架构,把图片生成、视频生成、滤镜处理、素材拼接、导出等操作封装成可视化节点,用户通过拖拽连线的方式编排完整创作管线,画布支持无限缩放、自动布局对齐,支持一键截图保存工作流。AI导演助手实现对话式创作,使用者只需要用自然语言描述完整创作构想,AI导演可以自动创建节点、配置参数、建立连线、触发生成任务,并且给出后续创作建议,把复杂管线编排转化为简单对话交互,大幅降低非专业人员的上手门槛。
资产中心统一管理项目全部生成素材,图片、视频素材集中存储,支持按类型筛选、悬浮预览,每一份素材自动记录生成时使用的模型、提示词、时间戳、来源项目,实现素材完整溯源,不同项目之间可以直接复用历史生成素材,避免重复生成,提升创作效率。内置轻量化在线剪辑模块,可以直接对生成完成的视频进行裁剪、片段拼接,完成基础后期处理之后直接导出成片,不需要跳转第三方剪辑软件,实现构思‑生成‑剪辑‑导出全流程闭环。创作完成的素材可以直接对接对象存储,完成素材持久化归档,也可以对接CDN对外分发访问,适配业务系统直接调用使用。
HappyHorse依托百炼平台对外提供推理服务,提供网页端可视化操作与API接口两套使用路径。网页端适合内容创作者快速调试提示词、测试效果;API异步接口面向开发者与企业业务系统,用于业务集成。视频生成属于耗时较长的任务,全部采用异步任务机制,提交任务之后返回task_id,业务程序循环轮询任务状态,任务完成之后获取视频资源访问地址,视频文件临时存储,业务侧需要及时下载转存到自有存储资源,避免文件链接过期失效。详情👉访问阿里云权益中心 HappyHorse-1.1 模型体验页面了解。

下面为DashScope SDK调用happyhorse‑1.1‑t2v文生视频的Python实操示例,API密钥从环境变量读取,禁止硬编码写入源代码:
# 安装依赖
# pip install dashscope
import os
import time
import dashscope
from dashscope.aigc.generation import VideoSynthesis
def happyhorse_text2video(prompt, resolution="720P", duration=5):
dashscope.api_key = os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY")
rsp = VideoSynthesis.call(
model="happyhorse-1.1-t2v",
input={
"prompt": prompt},
parameters={
"resolution": resolution,
"duration": duration,
"prompt_extend": True
},
async_call=True
)
task_id = rsp.output.task_id
print(f"提交任务成功,task_id:{task_id}")
# 轮询查询任务状态
while True:
task_result = VideoSynthesis.fetch(task_id)
status = task_result.output.task_status
print(f"任务状态:{status}")
if status in ["SUCCEEDED", "FAILED"]:
break
time.sleep(8)
if status == "SUCCEEDED":
video_url = task_result.output.video_url
print(f"视频生成完成,访问地址:{video_url}")
return video_url
else:
print(f"任务失败:{task_result.message}")
return None
if __name__ == "__main__":
happyhorse_text2video(
prompt="电影感镜头,山间日出,薄雾流动,飞鸟掠过山谷,柔和自然光,缓慢向前推进镜头",
resolution="720P",
duration=6
)
同时提供curl调用示例,方便shell脚本、运维流程直接使用:
#!/bin/bash
DASHSCOPE_API_KEY=${DASHSCOPE_API_KEY}
BASE_URL="https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/video-generation/video-synthesis"
# 提交异步生成任务
RESP=$(curl -s -X POST "${BASE_URL}" \
-H "Authorization: Bearer ${DASHSCOPE_API_KEY}" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-DashScope-Async: enable" \
-d '{
"model":"happyhorse-1.1-t2v",
"input":{"prompt":"海边日落,海浪拍打礁石,电影氛围感,慢镜头"},
"parameters":{"resolution":"720P","duration":5,"prompt_extend":true}
}')
TASK_ID=$(echo ${RESP} | jq -r '.output.task_id')
echo "Task ID: ${TASK_ID}"
# 轮询获取任务结果
while true
do
TASK_RESULT=$(curl -s -X GET "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/${TASK_ID}" \
-H "Authorization: Bearer ${DASHSCOPE_API_KEY}")
STATUS=$(echo ${TASK_RESULT} | jq -r '.output.task_status')
echo "current status: ${STATUS}"
if [ "${STATUS}" = "SUCCEEDED" ] || [ "${STATUS}" = "FAILED" ];then
echo ${TASK_RESULT}
break
fi
sleep 8
done
参考生视频模式,可以传入多张参考图片,固定角色或者画风,在业务开发时,需要先将参考图片上传至可公网访问的资源地址,将图片url数组传入接口参数。所有API调用必须保证模型endpoint、API Key归属同一个地域,跨地域调用会直接报错,企业业务空间建议使用业务空间专属域名,提升推理稳定性。
除了直接调用百炼推理接口,还可以结合函数计算Serverless架构搭建私有化AI视频创作业务。函数计算承担业务Web服务、任务调度逻辑,不需要长期占用GPU服务器资源,任务触发才消耗算力,按量计费,降低闲置成本,完整整合HappyHorse视频能力、图片生成能力、素材存储,快速搭建自有AIGC视频平台,适合想要打造自有品牌创作工具的企业用户。
计费维度按照视频输出时长进行计量,不同分辨率对应不同单价,720P、1080P规格计费标准存在差异,按照实际生成视频秒数统计消耗。支持资源包抵扣模式,相比按量付费具备成本优势。任务排队、推理生成过程不计费,只有成功产出视频片段才会产生计费。需要注意,API调用产生的视频资源链接具备有效期,业务侧必须及时下载视频文件转存至对象存储等自有存储服务,避免链接过期素材丢失。可以配置用量告警,监控消耗情况,防止批量任务带来意料之外的账单。
平台适配非常丰富的业务场景。电商内容生产,上传商品图片,使用图生视频、参考生视频快速生成商品宣传短片,降低实景拍摄成本;自媒体与短视频业务,批量生成创意视频素材,快速产出不同风格短片;短剧与IP创作,固定角色参考图,生成多段分镜片段,完成前期创意预览;广告创意制作,快速迭代多版广告脚本对应的视频样片;企业自有AIGC平台,通过API接口将视频生成能力集成进内部系统,赋能内部内容团队;教育、数字媒体行业,快速生成演示动画、创意短片素材。
整理实操避坑指南,帮助使用者规避高频问题。第一,异步任务机制,视频生成耗时较长,禁止同步阻塞等待,业务系统务必采用task_id轮询或者webhook回调接收任务结果,不要短时间高频轮询,建议间隔6‑10秒查询一次任务状态。第二,参考生视频,参考图片需要公网可访问,图片链接不能存在防盗链限制,最多传入9张参考图,参考图质量直接影响角色一致性效果。第三,分辨率与时长,单次最大输出15秒,超出时长需要拆分为多段任务,后期拼接处理;1080P消耗成本更高,调试阶段优先使用720P调试提示词,效果确认之后再切换高清规格。第四,素材存储,平台返回的视频访问链接存在时效,业务必须落地保存视频文件到自有存储,不要直接依赖平台返回的临时链接对外提供访问。第五,提示词编写,描述尽量包含主体、动作、镜头运镜、光影风格,开启prompt_extend可以自动扩充细节,如果需要完全自主控制画面描述,关闭自动增强。第六,地域一致性,API Key、模型调用endpoint地域必须统一,跨地域调用会直接返回失败,企业业务空间优先使用专属域名。第七,合规校验,生成的视频内容业务侧需要增加内容审核流程,把控输出内容合规性。第八,本地开源权重,如果需要私有化部署模型,硬件算力要求很高,需要大显存GPU集群,普通ECS实例无法直接运行,优先使用百炼API服务降低运维负担。
AI视频生成已经从简单的实验性功能,进化为可以落地商用的内容生产基础设施。HappyHorse服务平台不只是单纯的模型API调用入口,而是整合底层视频生成模型、节点式可视化编排、AI导演对话创作、资产素材管理、在线剪辑的完整AI视频生产平台。对于内容创作者,可以通过可视化工作台快速完成从创意到成片的完整流程;对于开发者,标准化异步API可以轻松把AI视频能力嵌入自有产品,不用承担GPU集群运维、模型迭代的沉重负担;对于企业,结合Serverless架构,可以快速搭建属于自己的AIGC视频业务,大幅度压缩视频内容生产的时间与人力成本。随着多模态技术持续迭代,AI视频生成会深度渗透电商、传媒、教育、广告等各行各业,成为内容生产链路中不可或缺的核心能力。