HappyHorse Generator：統一影片+音訊生成
15B引數單Transformer架構，僅需8步推理，原生同步生成影片與音訊。文生影片/圖生影片+音效/環境音/旁白，七種語言全覆蓋，完全開源，Artificial Analysis 影片競技場排名第一。
即將上線
HappyHorse 完全開源，包含基礎模型、蒸餾模型、超分模型和推理程式碼。
HappyHorse 的六大突破
統一架構、原生音訊、極速推理——開源世界裡最強的影片生成正規化之一。
統一多模態生成
文生影片與圖生影片統一在同一模型中。單次推理同時生成視覺畫面和音訊軌道，無需後期配音或拼接。
創作者、遊戲開發、廣告製作、短影片內容——一次生成完整成品。
8步極速推理（無CFG）
採用單Transformer Transfusion正規化，無需Classifier-Free Guidance，僅8步完成推理。速度遠超傳統擴散模型，大幅降低算力需求。
實時創作、快速迭代、邊緣裝置部署、低成本批次生成。
原生音訊同步生成
音效、環境音、旁白與影片畫面在生成過程中原生同步，而非後期疊加。物理驅動的聲音設計，場景音與視覺內容高度吻合。
社交媒體短影片、遊戲CG、紀錄片、廣告配音內容。
六語言音訊支援
原生支援中文、英文、日文、韓文、德文、法文六種語言的旁白與對話生成，無需人工翻譯或後期配音。
全球化內容發行、多語言營銷、國際教育內容、跨境電商影片。
完全開源生態
基礎模型、蒸餾模型、超解析度模組和完整推理程式碼全部開源。研究者可復現、開發者可本地部署、社羣可自由擴充套件。
學術研究、企業私有化部署、模型微調、二次開發與商業整合。
720p@24fps 高質量輸出
生成1280×720解析度、24fps的5秒影片，畫面清晰流暢。配合內建超分模組可進一步提升輸出質量。
社交平臺釋出、產品演示、原型驗證、內容批次生產。
HappyHorse 精選案例
覆蓋文生影片、圖生影片、音效生成、多語言旁白等多種場景。
HappyHorse 技術引數一覽
瞭解核心引數，幫助你規劃本地部署和使用場景。
HappyHorse vs 主流影片生成模型
Happy Horse 1.0 與 2026 年主流 AI 影片生成模型橫向對比。
| Happy Horse 1.0 | Seedance 2.0 | Sora | LTX 2.3 | |
|---|---|---|---|---|
| 開發機構 | Happy Horse 團隊 | 位元組跳動 Seed | OpenAI | Lightricks |
| 引數量 | ~150 億 | 未公開 | 未公開 | 220 億 |
| 原生音訊 | ✓ 音效/環境/旁白 | ✓ | ✗ | ✓ |
| 推理步數 | 8步（無CFG） | 未公開 | 未公開 | 未公開 |
| 輸入形式 | 文字 / 影象 | 文字/影象/音訊/影片 | 文字 / 影象 / 影片 | 文字/影象/影片/音訊 |
| 解析度 | 1080p | 未公開 | 最高 1080p | 1080p |
| 許可證 | 開源（可商用） | 專有 | 專有 | Apache 2.0 |
基準測試評分
基於 2,000 次人工打分，評估視覺質量、文字符合度、物理逼真度與詞錯誤率。
| 模型 | 視覺質量 | 文字符合度 | 物理逼真 | WER (%，越低越好) |
|---|---|---|---|---|
| Happy Horse 1.0 | 4.8 | 4.18 | 4.52 | 14.60 |
| LTX 2.3 | 4.76 | 4.12 | 4.56 | 19.23 |
如何使用 HappyHorse 的音訊能力
HappyHorse 的原生音訊系統與影片畫面同步生成，無需任何後期配音步驟。
三種音訊生成模式
音效（Sound Effects）
場景中物體互動產生的聲音，如馬蹄踏地、水流聲、風聲等。
一匹棕色駿馬在草原上奔跑，馬蹄踏在溼草地上的聲音清晰可辨，遠處傳來鳥鳴在提示詞中描述具體的物理動作，AI會自動推斷並生成相應音效
環境音（Ambient Audio）
場景背景音，營造空間感與沉浸感，如森林鳥鳴、城市噪音、海浪聲等。
清晨的竹林，微風輕拂竹葉，遠處溪流潺潺，偶有鳥鳴描述場景的時間、地點和自然環境，AI會自動匹配合適的環境音
旁白（Narration）
角色對話或配音旁白，支援中/英/日/韓/德/法六種語言原生生成。
一個穿著西裝的男人面對鏡頭，用普通話介紹：歡迎來到未來的世界在提示詞中指定語言和說話內容，如「用日語說...」或「英文旁白介紹...」
最佳實踐
- 在提示詞中明確描述希望出現的聲音型別（音效/環境音/旁白）
- 使用具體的動作描述而非抽象詞彙，如「馬蹄踏地」而非「馬的聲音」
- 指定旁白語言時放在提示詞開頭，如「[中文旁白]一位廚師介紹...」
- 環境音與視覺場景越匹配，生成質量越高
- 避免在一個提示詞中同時要求過多音訊元素
HappyHorse 提示詞最佳實踐
掌握影片+音訊聯合描述的技巧，讓生成效果更加精準。
影片+音效聯合模板
[視覺] [場景描述]，[主體] 在 [環境] 中 [動作]
[音效] [具體聲音1]，[具體聲音2]，[背景音]
[攝像機] [運動方式]，[景別]為什麼有效：將視覺、音效和攝像機分層描述，AI 能準確對應每個維度的生成目標
適用場景：自然場景、動作場面、產品展示
多語言旁白模板
[語言標記] 如 [中文旁白] / [English Narration] / [日本語ナレーション]
[角色] [外貌描述]，面對鏡頭，表情 [描述]
說：[具體臺詞內容]
背景：[場景描述]為什麼有效：語言標記放在最前確保模型優先識別，臺詞內容越具體生成越準確
適用場景：產品介紹、教育內容、多語言營銷、角色扮演
環境氛圍沉浸模板
[時間] 的 [地點]，[視覺描述]
[環境音層1]：[具體描述]
[環境音層2]：[具體描述]
[整體氛圍]，[情緒基調]為什麼有效：將環境音分層次描述，營造空間層次感，生成的音訊更有立體感
適用場景：氛圍影片、冥想內容、ASMR型別、場景營造
圖生影片+音訊模板
基於 [參考圖片描述] 生成動態影片
動態效果：[具體運動描述]
音訊配合：[對應的聲音描述]
攝像機：[運動方式]
保持參考圖的 [顏色/風格/構圖]為什麼有效：明確說明圖片到動態的變化方向，並匹配對應的音訊需求
適用場景：插畫動態化、產品圖片演示、藝術圖片影片化
HappyHorse 常見問題解答
HappyHorse 是什麼？
HappyHorse 是一個完全開源的統一影片與音訊生成模型，採用單Transformer Transfusion架構，支援文生影片、圖生影片，並可原生同步生成音效、環境音和旁白。只需8步推理即可生成720p@24fps的5秒影片。
和其他開源影片模型有什麼區別？
核心差異在三點：(1) 原生音訊統一生成——影片與音訊同時產出，無需後期配音；(2) 無CFG的8步推理——速度比傳統擴散模型快約6倍；(3) 完全開源——不只開放權重，還包含蒸餾模型、超分模組和完整推理程式碼。
原生音訊是如何工作的？
HappyHorse 使用 Transfusion 統一架構，在單次推理過程中同時建模視覺幀和音訊波形，兩者共享Transformer的注意力機制，確保音畫嚴格同步。不是先生成影片再配音，而是真正的協同生成。
支援哪些語言的旁白生成？
目前支援六種語言的原生旁白和對話生成：中文（普通話）、英文、日文、韓文、德文、法文。在提示詞中新增語言標記（如[中文旁白]或[English Narration]）即可指定語言。
如何在本地執行 HappyHorse？
HappyHorse 完全開源，可從官方 GitHub 倉庫下載基礎模型權重、蒸餾模型和推理程式碼。建議配置：至少16GB視訊記憶體的GPU（蒸餾模型可在更低配置執行）。官方提供完整的環境配置文件。
商業使用需要付費嗎？
HappyHorse 完全開源，基礎模型和推理程式碼對學術研究和商業用途均免費開放。具體許可證請參考官方 GitHub 倉庫中的 LICENSE 檔案。