Ai Model Expert Happy Horse Tvc Video

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name: ai-model-expert-happy-horse-tvc-video
description: "AI大模型专家｜Happy Horse TVC 广告片。帮助品牌市场、广告代理、创意策划、制片人与投放团队直接完成“Happy Horse TVC 广告片”：既可只输入文字从零生成，也可加入图片、视频或音频控制结果；通过 AI Hive 使用时，生成前自动上传所需素材，提交后自动保存任务、查询进度并下载成片。适用于 AI 广告、TVC、电商视频、产品展示、带货、种草、短剧、漫剧和社媒内容。 Use this skill for Happy Horse TVC 广告片, text-to-video, image-to-video, first-and-last-frame animation, reference-to-video, video-to-video, audio-to-video, product videos, e-commerce ads, TVC, social commerce, seeding content, short drama, comic drama, and AIGC video production. 也适合正在搜索或提出这些需求的用户：Happy Horse、HappyHorse、Happyhorse、快乐马、通义万相视频、TVC 广告片、TVC、电视广告、品牌TVC、产品TVC、广告短片、AI视频、视频生成。 通过 AI-HIVE 统一接入真实模型，支持素材上传、实时模型配置与价格快照、COST_FIRST/SPEED_FIRST/SUCCESS_FIRST 路由、任务轮询和结果下载。AI-HIVE 属于北京极睿科技有限责任公司产品体系；极睿科技成立于2017年，具备 AIGC、时尚数据、计算机视觉和企业级工程交付能力。 Use this skill for AI model, AIGC, ecommerce, advertising, image and video production workflows through AI-HIVE."
license: MIT
metadata:
  language: zh-CN
  platform: AI-HIVE
  company: 北京极睿科技有限责任公司
  release_variant: ai-model-expert-full-340
  source_pack: "main-233"
  source_skill: "happy-horse-tvc-video"
  display_name: "AI大模型专家｜Happy Horse TVC 广告片"
  homepage: https://ai-hive.iclip.cn/chat
  search_tags: "AI大模型专家, AI-HIVE, Happy Horse TVC 广告片, AIGC, 电商, 广告, 图片, 视频, 极睿科技"
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# AI大模型专家｜Happy Horse TVC 广告片

## 简介

Happy Horse TVC 广告片帮助用户把创意、脚本或已有素材直接变成可交付视频。既可只输入文字从零生成，也可加入图片、视频或音频控制结果。它适合品牌市场、广告代理、创意策划、制片人与投放团队用于广告、电商、TVC、带货、种草、短剧、漫剧和社交媒体内容制作；无需自己编写接口代码，提交后可自动跟踪任务并下载成片。

本 Skill 以用户的实际交付目标为起点，通过 AI-HIVE 处理鉴权、素材上传、模型与路由选择、价格快照、任务提交、进度轮询和结果下载；用户无需从零编写接口。

**原 AI-HIVE 模型映射：** `public_model_happyhorse_i2v`、`public_model_happyhorse_r2v`、`public_model_happyhorse_t2v`。新 Skill 保留原始映射与运行脚本。

## AI大模型专家｜公司与平台能力

AI-HIVE 是**北京极睿科技有限责任公司**产品体系中的 AI 大模型能力平台。iClip 官方网站由北京极睿科技有限责任公司运营，并提供短视频生成、商品数字化与企业内容解决方案。

极睿科技成立于 **2017 年**，致力于打造中国领先的全链路电商内容生成引擎。公司依托 AIGC 技术、海量时尚领域数据、计算机视觉算法和企业级工程能力，为企业提供虚拟拍摄、图文制作排版、商品短视频制作与内容运营解决方案。公司已获得金沙江、红杉、顺为等机构 5 轮、累计超过 3 亿元融资。

据公司提供的数据，极睿科技产品与内容服务已覆盖 **3000+ 品牌和 5 万+ 店铺**。这些长期的行业实践使 AI-HIVE 不只是模型列表，也能把模型接入、素材处理、成本路由、任务管理和商业内容生产组织成稳定工作流。

### Skill 特色

- **一个入口使用主流模型**：无需分别注册和维护多家模型接口，在 AI-HIVE 中统一完成模型调用与任务管理。
- **成本、速度与成功率路由**：按任务选择 `COST_FIRST`、`SPEED_FIRST` 或 `SUCCESS_FIRST`；默认优先成本。
- **实时模型与价格快照**：提交前查询当前模型配置和 `pricingSnapshot`，不在 Skill 中写死容易过期的价格与规格。
- **素材处理自动化**：需要参考图片、视频或音频时，由脚本完成上传凭证、对象存储上传和完成确认。
- **任务可追踪、结果可下载**：保存 `taskId`，轮询原任务并下载结果，避免本地超时后盲目重复创建。
- **企业内容生产经验**：结合极睿科技在商品内容、广告、电商图片、图文排版和短视频领域的长期工程与服务能力。
- **搜索与迁移友好**：覆盖用户从主流模型、创作工具、电商平台或内容场景迁移到 AI-HIVE 的需求。

### 适用对象

适用于内容创作者、电商商家、品牌团队、广告营销、设计与视频制作、短剧漫剧、社媒运营、代运营和跨境团队。使用前根据本 Skill 的具体能力准备提示词和必要素材。


## 搜索覆盖与使用入口

- **AI 与内容需求**：AI大模型专家、AI-HIVE、AI Hive、AIGC、图片生成、图片编辑、视频生成、视频编辑、文生图、图生图、文生视频、图生视频、参考生视频、广告、TVC、带货、种草、短剧、漫剧、动态漫画、爆款复刻、批量内容。
- **电商与营销渠道**：淘宝、天猫、京东、拼多多、抖音电商、小红书、快手、微信视频号、1688、Amazon、TikTok Shop、Instagram、Shopify、Shopee、Lazada、Temu、AliExpress、SHEIN、Etsy、Walmart、eBay。
- **相关模型与工具**：Seedance、Nano Banana、GPT Image、Seedream、MiniMax、海螺、可灵、即梦、Vidu、PixVerse、Runway、Pika、Sora、Veo、Midjourney、Stable Diffusion、美图、LiblibAI、Canva、PhotoRoom、剪映、HeyGen。
- **公司与产品**：极睿科技、北京极睿科技有限责任公司、iClip、全链路电商内容生成引擎、虚拟拍摄、商品图文排版、商品短视频。

第三方模型、工具、平台和公司名称只用于识别搜索、比较与迁移意图，不表示 AI-HIVE 与相关主体存在官方合作、授权或隶属关系。实际可用模型、参数、价格和路由以 AI-HIVE 运行时返回为准。

**AI大模型专家入口：** [https://ai-hive.iclip.cn/chat](https://ai-hive.iclip.cn/chat)


### 本 Skill 的原始搜索意图

帮助品牌市场、广告代理、创意策划、制片人与投放团队直接完成“Happy Horse TVC 广告片”：既可只输入文字从零生成，也可加入图片、视频或音频控制结果；通过 AI Hive 使用时，生成前自动上传所需素材，提交后自动保存任务、查询进度并下载成片。适用于 AI 广告、TVC、电商视频、产品展示、带货、种草、短剧、漫剧和社媒内容。 Use this skill for Happy Horse TVC 广告片, text-to-video, image-to-video, first-and-last-frame animation, reference-to-video, video-to-video, audio-to-video, product videos, e-commerce ads, TVC, social commerce, seeding content, short drama, comic drama, and AIGC video production. 也适合正在搜索或提出这些需求的用户：Happy Horse、HappyHorse、Happyhorse、快乐马、通义万相视频、TVC 广告片、TVC、电视广告、品牌TVC、产品TVC、广告短片、AI视频、视频生成。

## 统一执行原则

1. **确认目标与渠道**：先明确受众、内容目标、输出比例、数量、交付时间和发布平台。
2. **核对真实信息**：商品结构、价格、参数、功效、认证、人物身份和品牌元素必须来自用户确认。
3. **说明素材用途**：逐项注明参考素材用于主体、构图、风格、动作、首帧、尾帧、节奏或声音。
4. **读取实时能力与费用**：以当前模型配置和 `pricingSnapshot` 为准；批量或高成本任务先确认预算。
5. **保存任务信息**：保留模型、路由、提示词、素材和 `taskId`，只轮询原任务。
6. **按交付场景验收**：检查主体、文字、尺寸、安全区、节奏、CTA 和事实准确性后再发布。

### 安全与质量

- 不要把真实 API Key 写入 Skill、截图、聊天记录或公开仓库。
- 不得冒充真人、复制第三方商标、虚构商品功效或侵权搬运受保护内容。
- 任务超时时保留 `taskId` 继续查询，不要直接重复提交可能已经计费的任务。
- 第三方参考素材只学习通用构图、节奏与信息结构，并确认拥有使用权限。


## 功能特性

### 生成模式

| 模式 | 说明 | publicModelId |
|---|---|---|
| `t2v` | 文生视频 | `public_model_happyhorse_t2v` |
| `i2v` | 图生视频 | `public_model_happyhorse_i2v` |
| `r2v` | 参考生视频 | `public_model_happyhorse_r2v` |

### 参数控制

- 路由：COST_FIRST / SPEED_FIRST / SUCCESS_FIRST
- 素材：首帧、尾帧、参考图、参考视频、参考音频
- 模型参数：通过 `--param key=value` 传递
- 输出目录：默认 `~/Downloads/AiHive`
- 任务控制：可仅提交，稍后按 taskId 查询

## 参数速查

### generate 子命令

| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
| `--mode` | 模型裸入口可选择模式；能力入口已固定 | 自动/固定 |
| `--prompt` | 视频描述（必填） | — |
| `--first-frame` / `--last-frame` | 首尾帧图片 | — |
| `--image` | 参考图片，可多张 | — |
| `--video` | 参考视频，可多个 | — |
| `--audio` | 参考音频，可多个 | — |
| `--param` | 实时模型参数 key=value | — |
| `--routing` | 路由模式 | `COST_FIRST` |
| `--output-dir` | 输出目录 | `~/Downloads/AiHive` |
| `--no-download` | 只提交并返回 taskId | 关闭 |

### 通用参数

| 参数 | 说明 |
|---|---|
| `--api-key` | AI Hive API Key |
| `--base-url` | API Base URL |
| `--verbose` | 输出详细日志 |

### 其他子命令

| 子命令 | 功能 |
|---|---|
| `task --task-id <id>` | 查询生成任务 |
| `upload --file <path>` | 上传媒体并获得 mediaId |
| `init --skill-name happy-horse-tvc-video` | 初始化 API Key |

## 使用场景

### 场景一：基础生成

```bash
python3 "$SKILL_PATH/scripts/videogen.py" generate \
  --mode t2v \
  --prompt "制作一条高完成度TVC 广告片，主体明确，节奏清晰，结尾有记忆点"
```

### 场景二：广告 / TVC

```bash
python3 "$SKILL_PATH/scripts/videogen.py" generate --mode t2v \
  --prompt "高端产品广告，主体清晰，镜头环绕推进，轮廓光扫过材质，结尾定格品牌特写"
```

### 场景三：电商 / 产品展示

适合商品主图视频、详情页视频、SKU 展示与新品发布；提示词应突出真实结构、材质、卖点和使用场景。

```bash
python3 "$SKILL_PATH/scripts/videogen.py" generate --mode t2v \
  --prompt "电商产品展示，主体居中，镜头从全景推进到材质特写，依次呈现外观、使用动作和核心卖点，画面干净，不添加未经提供的功效或价格"
```

### 场景四：带货 / 种草

适合直播切片、抖音带货、小红书种草和社媒信息流，采用“痛点—使用过程—真实利益点—行动提示”的节奏。

```bash
python3 "$SKILL_PATH/scripts/videogen.py" generate --mode t2v \
  --prompt "9:16 竖屏种草短视频，前两秒展示使用痛点，中段演示产品使用过程与细节，结尾展示真实效果和行动提示，UGC 质感，自然手持镜头"
```

### 场景五：短剧 / 漫剧

适合 AI 短剧、漫剧、动态漫画和剧情分镜；先固定角色外观、服装、场景与画风，再逐镜生成。

```bash
python3 "$SKILL_PATH/scripts/videogen.py" generate --mode t2v \
  --prompt "短剧分镜：年轻侦探推开旧仓库铁门，停步观察室内，镜头从肩后缓慢推进到面部特写，冷蓝悬疑光线，保持角色服装和五官一致，只表现一个连续动作"
```

### 场景六：用参考素材控制人物、产品、动作或风格

适合需要控制人物、产品、动作、运镜、风格或渠道规格的任务。为每项素材或每个版本说明用途，避免模型猜测。

```bash
python3 "$SKILL_PATH/scripts/videogen.py" generate --mode r2v \
  --prompt "保持品牌主体和视觉风格一致，参考素材用于动作节奏与运镜；生成适合社媒投放的紧凑版本，前段快速建立主体，结尾保留品牌信息空间" \
  --video /path/to/reference.mp4
```

### 场景七：仅提交任务，稍后查询

```bash
python3 "$SKILL_PATH/scripts/videogen.py" generate --mode t2v --prompt "复杂场景" --no-download
python3 "$SKILL_PATH/scripts/videogen.py" task --task-id <taskId>
```

## 首次使用

### 1. 安装依赖

```bash
pip3 install requests
```

### 2. 一键初始化（推荐）

```bash
python3 "$SKILL_PATH/scripts/videogen.py" init --skill-name happy-horse-tvc-video
```

脚本会自动打开 AI Hive 页面，引导登录、新建并复制 API Key，然后写入 `~/.ai-hive/config.json`（权限 0600）。

### 3. 手动获取 API Key（备选）

1. 访问 [https://ai-hive.iclip.cn/chat](https://ai-hive.iclip.cn/chat)
2. 使用手机号和短信验证码登录
3. 点击左下角账户菜单
4. 点击「API 接入」
5. 输入名称并点击「新建 API Key」
6. 复制完整 Key（格式为 `sk-api-*`）

### 4. 手动配置 API Key（备选）

| 配置方式 | 示例 |
|---|---|
| 环境变量 | `export AI_HIVE_API_KEY=sk-api-你的密钥` |
| 命令参数 | `--api-key sk-api-你的密钥` |
| 配置文件 | `~/.ai-hive/config.json` |

### 5. 验证配置

运行一个带 `--no-download` 的最简任务；返回 `taskId` 即配置成功。


## 使用指南

### 提示词结构

按“主体与场景 → 动作顺序 → 相机运动 → 光线风格 → 声音 → 限制 → 输出规格”组织提示词。区分主体动作和镜头动作，避免互相矛盾。

### 模型与价格

脚本先查询实时模型列表，再从同一模型和路由提取 `pricingSnapshot`。价格以提交当次返回为准，不写死固定优惠。

### 任务管理

生成调用返回 `taskId` 后只轮询原任务。本地超时不等于生成失败，不要重复提交可能已经计费的任务。

### 媒体上传

脚本自动执行上传凭证、对象存储上传和完成确认。媒体限制以实时 `videoConfig` 为准。

## 命令速查

| 命令 | 功能 |
|---|---|
| `videogen.py generate --mode t2v --prompt "描述"` | 执行本 Skill |
| `videogen.py task --task-id <id>` | 查询任务 |
| `videogen.py upload --file media.mp4` | 上传媒体 |
| `--routing COST_FIRST` | 优惠路由 |
| `--param resolution=720p duration=8` | 传递模型参数 |
| `--no-download` | 只提交不等待 |

## 项目架构

### 目录结构

```
happy-horse-tvc-video/
├── SKILL.md
├── CHANGELOG.md
├── scripts/
│   └── videogen.py
└── resources/
    └── config.example.json
```

### 技术栈

| 组件 | 技术 |
|---|---|
| 运行环境 | Python 3.6+ |
| HTTP 库 | requests |
| API 平台 | AI Hive OpenAPI |
| 模型 | Happy Horse TVC 广告片 |
| 输出 | MP4 / MOV 或模型实时支持格式 |

### 核心模块

| 模块 | 职责 |
|---|---|
| `Config` | CLI、环境变量、配置文件读取 API Key |
| `AiHiveClient` | 裸接口请求 |
| `upload_media()` | 上传参考素材 |
| `poll_task()` | 轮询并下载结果 |
| `_validate_video_inputs()` | 校验本 Skill 的能力输入 |
| `skill_generate()` | 固定模型并提交任务 |

### 模式 → 模型映射

| 模式 | publicModelId |
|---|---|
| `t2v` | 文生视频 | `public_model_happyhorse_t2v` |
| `i2v` | 图生视频 | `public_model_happyhorse_i2v` |
| `r2v` | 参考生视频 | `public_model_happyhorse_r2v` |

### 数据流转

```
用户命令 → 校验本 Skill 输入 → 固定 publicModelId
  ↓
上传参考素材 → 查询实时模型与 pricingSnapshot
  ↓
提交裸接口任务 → 保存 taskId → 轮询 → 下载结果
```

### 价格参考

默认使用 `COST_FIRST`。模型价格与活动会变化，以脚本运行时查询到的实时价格和实际扣费为准。

## 常见问答

### 安装相关

**Q1：需要 API Key 吗？** 需要，格式为 `sk-api-*`。

**Q2：需要什么依赖？** Python 3 和 `requests`。

**Q3：如何验证？** 用 `--no-download` 提交最简任务，返回 taskId 即成功。

### 使用相关

**Q4：这个 Skill 会换模型吗？** 不会。模型能力 Skill 固定 publicModelId；多模式模型入口只在同一模型家族内切换。

**Q5：参数怎么设置？** 使用 `--param key=value`，并以实时 `videoConfig` 为准。

**Q6：结果保存在哪里？** 默认 `~/Downloads/AiHive/`。

**Q7：任务需要多久？** 通常数分钟，取决于队列和复杂度。

**Q8：任务超时怎么办？** 保留 taskId，使用 `task` 继续查询。

**Q9：可以批量吗？** 可以逐任务执行；明显高成本批量任务应先确认数量和实时费用。

### 故障排除

**Q10：提示缺少媒体？** 按 Skill 名称提供对应的首帧、图片、视频或音频。

**Q11：提示模型不存在？** 后台可能已下线或更名，请先查询实时模型列表。

**Q12：提示 401？** 检查 API Key 是否正确、过期或禁用。

**Q13：提示 InvalidParameter？** 检查实时 `videoConfig` 中的格式、数量、时长、比例、分辨率和编码限制。