Was ist Happy Horse 1.0? — Das Open-Source SOTA KI-Videomodell
Der Open-Source #1 KI-Videogenerator
Was kann Happy Horse 1.0?
Das Open-Source SOTA KI-Videomodell: 15B einheitlicher Transformer, Text-zu-Video + Bild-zu-Video + natives Audio, 8-Schritt-Inferenz und volle Open-Source-Freiheit.
Text-zu-Video + Joint Audio
Generieren Sie 5-8 Sekunden Videos mit synchronisiertem Dialog, Umgebungsgeräuschen und Foley-Effekten aus einem einzigen Textprompt. Native gemeinsame Video-Audio-Generierung in einem Forward-Pass.
Bild-zu-Video Animation
Transformieren Sie hochgeladene Bilder in dynamische Videos mit verbesserter Gesichtserhaltung, physikalisch akkurater Bewegungssynthese und glatten Keyframe-Übergängen.
Blitzschnell: ~2s für 256p, ~38s für 1080p
DMD-2 Destillation reduziert die Inferenz auf nur 8 Entrauschungsschritte (kein CFG). MagiCompiler-Beschleunigung liefert 256p-Videos in ~2 Sekunden, 1080p in ~38 Sekunden auf H100.
7-Sprachen Phonem-genaue Lippensynchronisation
Branchenführende Wortfehlerrate (WER) für Lippensynchronisation in Englisch, Mandarin, Kantonesisch, Japanisch, Koreanisch, Deutsch und Französisch. Natürliche Sprache mit präzisen Mundbewegungen.
100% Open Source — Self-Host & Fine-Tune
Basismodell, destilliertes Modell, Super-Resolution-Modul und Inferenzcode sind vollständig auf GitHub & Model Hub open-sourced. Komplette Anpassung für Entwickler und Unternehmen.
15B Einheitliche Transformer-Architektur
Ein einzelner 40-Schichten Self-Attention Transformer verarbeitet Text-, Bild-, Video- und Audio-Tokens in einer Sequenz. Sandwich-Architektur mit 32 gemeinsamen Parameter-Mittelschichten—keine Multi-Stream-Komplexität.
Text-zu-Video, Bild-zu-Video und natives Audio
Generieren Sie 5-8-Sekunden-Videos mit synchronisierten Dialogen, Umgebungsgeräuschen und mehrsprachiger Lippensynchronisation aus einem einzigen Prompt—alles angetrieben von einem einheitlichen 15B-Parameter Transformer.
Text-zu-Video + Native Audio-Generierung
Generieren Sie synchronisierte 5-8-Sekunden-Videos mit Dialog, Umgebungsgeräuschen und Foley-Effekten direkt aus Textprompts. Phonem-genaue Lippensynchronisation in 7 Sprachen (Englisch, Mandarin, Kantonesisch, Japanisch, Koreanisch, Deutsch, Französisch)—perfekt synchronisiert ab dem ersten Frame.
Bild-zu-Video + Bewegungssynthese
Animieren Sie hochgeladene Bilder zu dynamischen Videos mit verbesserter Gesichtserhaltung und physikalisch akkurater Bewegung. Glatte Keyframe-Übergänge und konsistente visuelle Qualität von Produktfotos bis Porträts.
Einheitliche 15B Transformer-Architektur
Ein einzelner 40-Schichten einheitlicher Self-Attention Transformer verarbeitet Text-, Bild-, Video- und Audio-Tokens in einer Sequenz—keine Multi-Stream-Komplexität. Sandwich-Architektur mit modalitätsspezifischen Schichten und 32 gemeinsamen Parameter-Schichten in der Mitte.
Vollständig offen — Anpassen, Fine-Tunen, Self-Hosten
Basismodell, destilliertes Modell, Super-Resolution-Modul und Inferenzcode sind 100% Open-Source. Deployment auf eigener Infrastruktur mit voller Anpassung.
Blitzschnell: 8-Schritt DMD-2 Destillation
Nur 8 Entrauschungsschritte mit DMD-2 Destillation erforderlich—kein CFG nötig. Zeitschrittfreies Entrauschen, Pro-Head-Gating und MagiCompiler-Beschleunigung liefern 256p-Videos in ~2 Sekunden, 1080p in ~38 Sekunden auf H100.
100% Open Source — Fine-Tuning & Self-Hosting
Basismodell, destilliertes Modell, Super-Resolution-Modul und Inferenzcode sind vollständig Open-Source (GitHub & Model Hub). Volles Anpassungspotenzial für Entwickler und Unternehmen zum Fine-Tuning und Self-Hosting.
Kommerziell einsetzbar mit vollen Rechten
Vollständige kommerzielle Nutzungsrechte inklusive. Enterprise-ready mit SOC 2-konformer Infrastruktur, 99,9% Uptime-SLA und End-to-End-Verschlüsselung für jedes generierte Video.
Wie funktioniert Happy Horse 1.0?
Ein einheitlicher 15B-Parameter Transformer mit Sandwich-Architektur, DMD-2-Destillation für 8-Schritt-Inferenz und MagiCompiler-Beschleunigung—liefert SOTA-Qualität mit beispielloser Geschwindigkeit.
15B Einheitlicher Transformer
Ein einzelner 40-Schichten Self-Attention Transformer verarbeitet Text-, Bild-, Video- und Audio-Tokens in einer Sequenz—keine traditionelle Multi-Stream-Komplexität.
Latency <200ms
Sandwich-Architektur
Modalitätsspezifische Schichten am Anfang und Ende, mit 32 gemeinsamen Parameter-Schichten in der Mitte für effizientes Cross-Modal-Verständnis.
Streaming & batch
DMD-2 Destillation
Nur 8 Entrauschungsschritte erforderlich, kein CFG nötig. Zeitschrittfreies Entrauschen und Per-Head-Gating ermöglichen blitzschnelle Inferenz.
SSML & JSON flows
MagiCompiler-Beschleunigung
Benutzerdefinierter Inferenz-Compiler liefert ~2 Sekunden für 256p 5-Sekunden-Videos und ~38 Sekunden für 1080p auf H100 GPU.
Roles & audit logs
Native gemeinsame Audio-Generierung
Video und Audio werden gemeinsam in einem Forward-Pass generiert—Dialog, Umgebungsgeräusche, Foley-Effekte und Phonem-genaue Lippensynchronisation nativ produziert.
Watermarking
100% Open Source
Basismodell, destilliertes Modell, Super-Resolution-Modul und Inferenzcode vollständig auf GitHub und Model Hub verfügbar für Fine-Tuning und Self-Hosting.
Regional routing
Warum Happy Horse 1.0 wählen?
Das Open-Source SOTA-Modell, das Spitzenleistung, blitzschnelle Geschwindigkeit und vollständige Open-Source-Freiheit kombiniert—professionelle KI-Videogenerierung für jeden zugänglich.
Open-Source SOTA — #1 auf Video Arena Leaderboard
Happy Horse 1.0 stieg schnell an die Spitze des Artificial Analysis Video Arena Leaderboards und übertraf Konkurrenten wie Seedance 2.0, Ovi 1.1 und LTX 2.3. Text-zu-Video Elo ≈1336-1337, Bild-zu-Video Elo ≈1393, mit 80% Gewinnrate vs Ovi 1.1 und 60,9% vs LTX 2.3.
Blitzschnell — ~2s für 256p, ~38s für 1080p
DMD-2 Destillation ermöglicht 8-Schritt-Inferenz ohne CFG. MagiCompiler-Beschleunigung liefert 5-Sekunden 256p-Videos in ~2 Sekunden und 1080p in ~38 Sekunden auf H100 GPU—30% schneller als jedes Konkurrenzmodell.
100% Open Source — Fine-Tuning, Self-Hosting, Anpassung
Basismodell (15B Parameter), destilliertes Modell, Super-Resolution-Modul und Inferenzcode sind vollständig auf GitHub und Model Hub open-sourced. Entwickler und Unternehmen können mit vollständiger Freiheit fine-tunen, anpassen und self-hosten.
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