HappyHorse — 重新构想的开源AI视频生成
观看 Happy Horse 演示
由 Happy Horse 1.0 生成的示例片段——点击播放观看。
科幻场景
"一个机器人在月球上跳舞,背景是地球"
自然场景
"一位老人在山顶俯瞰山谷"
城市场景
"霓虹灯照亮的赛博朋克城市街道"
所有样本均为使用 Happy Horse 1.0 生成的5-8秒1080p片段
HappyHorse 核心能力
专为联合视频与音频生成而构建的统一多模态架构。
统一Transformer
40层自注意力网络,两端各4层模态特定层和32层共享层——单流处理,带逐头门控实现稳定训练。
音视频联合生成
同步生成对话、环境音和拟音效果——无需后期配音。
8步DMD-2蒸馏
无需无分类器指导即可将去噪降至仅8步,并通过内部MagiCompiler运行时进一步加速。
多语言唇形同步
原生支持英语、普通话、粤语、日语、韩语、德语和法语——行业领先的低词错误率。
1080p高清输出
5-8秒片段,1080p分辨率,标准宽高比(16:9、9:16)——适用于社交、广告和电影场景。
开源可自托管
基础模型、蒸馏模型、超分辨率模块和推理代码全部开源发布,含商业使用许可。
HappyHorse 基准测试与性能
基于2000次人工评分对比,Happy Horse 1.0 在视觉质量、提示对齐度和物理真实性方面领先,同时提供开源竞品中最低的词错误率。Happy Horse 在Artificial Analysis视频竞技场全球排名第1,Elo评分1333。
| 模型 | 视觉 | 对齐度 | 物理真实 | WER (%) |
|---|---|---|---|---|
| OVI 1.1 | 4.73 | 4.10 | 4.41 | 40.45 |
| LTX 2.3 | 4.76 | 4.12 | 4.56 | 19.23 |
| Happy Horse 1.0 第1名 | 4.80 | 4.18 | 4.52 | 14.60 |
胜率:80.0% 对 OVI 1.1 · 60.9% 对 LTX 2.3
与其他模型对比
Happy Horse 1.0 与2026年领先AI视频生成模型的对比。
| 模型 | 开发者 | 参数量 | 输入 | 许可 |
|---|---|---|---|---|
| Happy Horse 1.0 | Happy Horse Team | ~15B | Text / Image | 开源+商业 |
| Seedance 2.0 | ByteDance Seed | Undisclosed | Text / Image / Audio / Video | 专有 |
| Ovi 1.1 | Character AI & Yale | ~11B | Text (Image opt.) | 开源 |
| LTX 2.3 | Lightricks | 22B | Text / Image / Video / Audio | 开源 |
部署 HappyHorse 1.0
Happy Horse 1.0 可在NVIDIA H100或A100等高性能GPU上运行(建议≥48GB显存)。FP8量化和8步蒸馏检查点可减少单GPU部署的内存占用。
# Clone & install
git clone https://github.com/happy-horse/happyhorse-1.git
cd happyhorse-1
pip install -r requirements.txt
# Download weights
bash download_weights.sh
# Generate
python demo_generate.py --prompt "a robot dancing on the moon" --duration 5 from happyhorse import HappyHorseModel
model = HappyHorseModel.from_pretrained("happy-horse/happyhorse-1.0")
video, audio = model.generate(
prompt="an elder on a mountain peak overlooking the valley",
duration_seconds=5,
fps=24,
language="en",
)
video.save("output.mp4")
audio.save("output.wav") GPU显存
≥48GB (H100/A100)
生成速度
H100上5秒片段约38秒
优化
FP8量化 + 8步
由研究者构建,受创作者信赖
HappyHorse 由HappyHorse研究团队发布和维护,提供涵盖架构、训练方法、蒸馏、基准协议和已知限制的透明技术报告。我们发布可复现的推理代码,并致力于负责任地发布生成式视频技术。
专业性
由从事多模态Transformer、扩散蒸馏和大规模视频预训练的研究者编写。
透明度
开放权重、开放推理代码和已发布的基准方法——可由独立研究者验证。
责任感
我们支持内容溯源、水印和下游审核。用户应遵守适用的AI法规。
博客
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常见问题
关于 Happy Horse 1.0 的常见问题解答。
什么是 Happy Horse 1.0?
Happy Horse 可以免费商用吗?
运行 Happy Horse 需要什么硬件?
Happy Horse 支持哪些语言的唇形同步?
Happy Horse 与 OVI 和 LTX 相比如何?
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