HappyHorse Generator：統合動画＋音声生成
150億パラメータの単一Transformerアーキテクチャ、わずか8ステップの推論でビデオと音声をネイティブに同時生成。テキスト→動画、画像→動画、効果音、環境音、ナレーション——7言語対応。完全オープンソース。Artificial Analysis動画アリーナ世界1位（Elo 1333）。
近日公開
HappyHorseは完全オープンソース：ベースモデル、蒸留モデル、超解像、推論コードを含む。
HappyHorseの6つの革新
統合アーキテクチャ、ネイティブ音声、超高速推論——オープンソース世界で最も強力な動画生成パラダイムの一つ。
統合マルチモーダル生成
テキスト→動画と画像→動画を単一モデルで統合。1回の推論でビジュアルフレームと音声トラックを同時生成——アフレコや後処理不要。
クリエイター、ゲーム開発、広告制作、ショート動画コンテンツ——1回の生成で完成品を出力。
8ステップ超高速推論（CFGなし）
単一TransformerのTranssfusionパラダイムを採用し、Classifier-Free Guidanceが不要。わずか8ステップで推論完了——従来の拡散モデルより大幅に高速で計算コストも低い。
リアルタイム制作、高速反復、エッジデバイスへのデプロイ、低コストバッチ生成。
ネイティブ音声同期生成
効果音、環境音、ナレーションが生成プロセスでビデオフレームと同期——後処理での合成ではなく真のネイティブ同時生成。物理駆動のサウンドデザインがシーンと高度に一致。
SNSショート動画、ゲームCG、ドキュメンタリー、声優付き広告コンテンツ。
7言語音声対応
中国語（普通話）、広東語、英語、日本語、韓国語、ドイツ語、フランス語のナレーションと対話をネイティブ生成——手動翻訳や後処理吹き替え不要。
グローバルコンテンツ配信、多言語マーケティング、国際教育、越境EC動画。
完全オープンソースエコシステム
ベースモデル、蒸留モデル、超解像モジュール、完全な推論コードをすべてオープンソース。研究者は再現可能、開発者はローカルデプロイ可能、コミュニティは自由に拡張可能。
学術研究、企業プライベートデプロイ、モデルファインチューニング、二次開発と商用統合。
720p@24fps 高品質出力
1280×720、24fps、5秒の鮮明でスムーズな動画を生成。内蔵の超解像モジュールで出力品質をさらに向上可能。
SNSプラットフォーム投稿、製品デモ、プロトタイプ検証、コンテンツバッチ生産。
HappyHorse 厳選事例
テキスト→動画、画像→動画、効果音生成、多言語ナレーションなど多様なシーンをカバー。
HappyHorse 技術仕様一覧
ローカルデプロイとユースケースの計画に役立つコアパラメータ。
HappyHorse vs 主要動画生成モデル
2026年の主要AIビデオ生成モデルとHappy Horse 1.0の横断比較。
| Happy Horse 1.0 | Seedance 2.0 | Sora | LTX 2.3 | |
|---|---|---|---|---|
| 開発元 | Happy Horseチーム | ByteDance Seed | OpenAI | Lightricks |
| パラメータ数 | 約150億 | 非公開 | 非公開 | 220億 |
| ネイティブ音声 | ✓ 効果音/環境音/ナレーション | ✓ | ✗ | ✓ |
| 推論ステップ数 | 8ステップ（CFGなし） | 非公開 | 非公開 | 非公開 |
| 入力モダリティ | テキスト / 画像 | テキスト/画像/音声/動画 | テキスト / 画像 / 動画 | テキスト/画像/動画/音声 |
| 解像度 | 1080p | 非公開 | 最大1080p | 1080p |
| ライセンス | オープンソース（商用可） | 独自 | 独自 | Apache 2.0 |
ベンチマーク評価
2,000件の人間評価に基づく視覚品質、テキスト整合性、物理的リアリズム、単語誤り率の評価。
| 模型 | 視覚品質 | テキスト整合性 | 物理的リアリズム | WER%（低いほど良い） |
|---|---|---|---|---|
| Happy Horse 1.0 | 4.8 | 4.18 | 4.52 | 14.60 |
| LTX 2.3 | 4.76 | 4.12 | 4.56 | 19.23 |
HappyHorseの音声機能の使い方
HappyHorseのネイティブ音声システムはビデオフレームと同期して生成——後処理の吹き替えステップは不要。
3つの音声生成モード
効果音（SFX）
シーン内のオブジェクト相互作用で生まれる音——蹄の音、水の流れ、風、足音など。
草原を駆ける茶色の馬、湿った草地の蹄の音が鮮明に聞こえ、遠くで鳥が鳴いているプロンプトで具体的な物理的動作を説明すると、AIが自動的に対応する効果音を推論・生成します
環境音（アンビエントオーディオ）
空間的な存在感と没入感を生み出す背景音——森の鳥のさえずり、街の雑音、波の音など。
夜明けの竹林、そよ風が葉を揺らし、遠くの小川のせせらぎ、時折鳥の鳴き声シーンの時間、場所、自然環境を説明すると、AIが適切な環境音を自動的にマッチングします
ナレーション
キャラクターのセリフや音声ナレーション。中国語、広東語、英語、日本語、韓国語、ドイツ語、フランス語でネイティブ生成。
スーツを着た男性がカメラに向かって言う：明日の世界へようこそ（日本語）プロンプトで言語と発話内容を指定してください。例：「日本語で言う...」または「英語のナレーションで紹介する...」
ベストプラクティス
- プロンプトで希望する音声タイプ（効果音/環境音/ナレーション）を明示する
- 抽象的な言葉ではなく具体的な動作を説明する。例：「馬の音」ではなく「蹄が土を蹴る音」
- ナレーション言語タグをプロンプトの先頭に置く。例：「[日本語ナレーション] シェフが紹介する...」
- 環境音がビジュアルシーンと一致するほど、生成品質が向上する
- 1つのプロンプトで多くの音声要素を同時に要求しすぎない
HappyHorse プロンプトのベストプラクティス
動画＋音声の複合プロンプト技術をマスターして、より精確な生成結果を得る。
動画＋効果音複合テンプレート
[ビジュアル] [シーン説明]、[主体] が [環境] で [動作]
[効果音] [具体的な音1]、[具体的な音2]、[背景音]
[カメラ] [動作]、[ショットタイプ]なぜ効果的か：ビジュアル、サウンド、カメラを別々に説明することで、AIが各次元の生成目標を正確に把握できる
適用シーン：自然シーン、アクションシーン、製品展示
多言語ナレーションテンプレート
[言語タグ] 例：[日本語ナレーション] / [English Narration] / [中文旁白]
[キャラクター] [外見説明]、カメラに向かって、表情 [説明]
言う：[具体的なセリフ内容]
背景：[シーン説明]なぜ効果的か：言語タグを先頭に置くことでモデルが言語認識を優先し、具体的なセリフ内容ほど生成が正確になる
適用シーン：製品紹介、教育コンテンツ、多言語マーケティング、ロールプレイ
環境没入感テンプレート
[時間] の [場所]、[ビジュアル説明]
[環境音レイヤー1]：[具体的な説明]
[環境音レイヤー2]：[具体的な説明]
[全体的な雰囲気]、[感情的なトーン]なぜ効果的か：環境音を層ごとに説明することで空間的な奥行きが生まれ、生成される音声がより立体的になる
適用シーン：雰囲気動画、瞑想コンテンツ、ASMRスタイル、シーン構築
画像→動画＋音声テンプレート
[参考画像の説明] に基づいて動的動画を生成
アニメーション：[具体的な動作説明]
対応する音声：[対応するサウンド説明]
カメラ：[動作スタイル]
参考画像の [色/スタイル/構図] を保持なぜ効果的か：画像からモーションへの変化方向を明示し、対応する音声要件を組み合わせることでAIに明確な目標を与える
適用シーン：イラストのアニメーション化、製品画像デモ、アート画像の動画化
HappyHorse よくある質問
HappyHorseとは何ですか？
HappyHorseは150億パラメータの完全オープンソース統合動画・音声生成モデルです。単一のTransformer Transfusionアーキテクチャでテキスト→動画と画像→動画をサポートし、効果音、環境音、ナレーションをネイティブに同期生成します。わずか8ステップの推論で720p@24fps、5秒の動画を生成できます。
他のオープンソース動画モデルとどう違いますか？
3つの主な差別化点：(1) ネイティブ統合音声生成——動画と音声を同時生成、後処理の吹き替え不要；(2) 8ステップCFGなし推論——従来の拡散モデルより約6倍高速；(3) 完全オープンソース——重みだけでなく、蒸留モデル、超解像モジュール、完全な推論コードも含む。
ネイティブ音声生成はどう機能しますか？
HappyHorseはTransfusion統合アーキテクチャを使用し、単一の推論パスでビジュアルフレームと音声波形を共同モデリングします。両者はTransformerのアテンション機構を共有し、厳密な音声・映像同期を確保します。動画を先に作ってから吹き替えるのではなく、真の同時生成です。
ナレーション生成はどの言語に対応していますか？
現在7言語のネイティブナレーションと対話生成に対応：中国語（普通話）、広東語、英語、日本語、韓国語、ドイツ語、フランス語。プロンプトに言語タグを追加（例：[日本語ナレーション] または [English Narration]）して言語を指定します。
HappyHorseをローカルで実行するには？
HappyHorseは完全オープンソースです。公式GitHubリポジトリからベースモデルの重み、蒸留モデル、推論コードをダウンロードできます。推奨構成：VRAMが16GB以上のGPU（蒸留モデルはより低いスペックでも動作可能）。公式から完全な環境設定ドキュメントが提供されています。
商用利用は無料ですか？
HappyHorseは完全オープンソースで、ベースモデルと推論コードは学術研究と商用利用の両方に無料で公開されています。具体的なライセンスについては、公式GitHubリポジトリのLICENSEファイルをご参照ください。