O que é o Happy Horse 1.0? — O modelo de vídeo IA SOTA de código aberto
O gerador de vídeo IA #1 de código aberto
O que o Happy Horse 1.0 pode fazer?
O modelo de vídeo IA SOTA de código aberto: 15B Transformer unificado, texto-para-vídeo + imagem-para-vídeo + áudio nativo, inferência em 8 passos, e liberdade de código aberto completa.
Texto-para-Vídeo + Áudio Conjunto
Gere vídeos de 5-8 segundos com diálogo sincronizado, sons ambientes e efeitos Foley a partir de um único prompt de texto. Geração nativa conjunta de vídeo-áudio em uma única passagem.
Animação Imagem-para-Vídeo
Transforme qualquer imagem carregada em vídeo dinâmico com preservação facial aprimorada, síntese de movimento fisicamente precisa e transições de keyframe suaves.
Ultra-rápido: ~2s para 256p, ~38s para 1080p
A destilação DMD-2 reduz a inferência para apenas 8 passos de remoção de ruído (sem CFG). A aceleração MagiCompiler entrega vídeos 256p em ~2 segundos, 1080p em ~38 segundos em H100.
Lip-sync fonêmico em 7 idiomas
Taxa de erro de palavras (WER) líder da indústria para sincronização labial em inglês, mandarim, cantonês, japonês, coreano, alemão e francês. Fala natural com movimentos de boca precisos.
100% Código Aberto — Auto-hospedagem & Fine-Tuning
Modelo base, modelo destilado, módulo de super-resolução e código de inferência são totalmente open-source no GitHub e Model Hub. Personalização completa para desenvolvedores e empresas.
Arquitetura Transformer 15B Unificada
Um único Transformer self-attention de 40 camadas processa tokens de texto, imagem, vídeo e áudio em uma sequência. Arquitetura Sandwich com 32 camadas de parâmetros compartilhados no meio—sem complexidade multi-stream.
Texto-para-Vídeo, Imagem-para-Vídeo e Áudio Nativo
Gere vídeos de 5-8 segundos com diálogos sincronizados, sons ambientes e lip-sync multilíngue a partir de um único prompt—tudo impulsionado por um Transformer unificado de 15B parâmetros.
Texto-para-Vídeo + Geração de Áudio Nativa
Gere vídeos sincronizados de 5-8 segundos com diálogo, sons ambientes e efeitos Foley diretamente de prompts de texto. Sincronização labial fonêmica em 7 idiomas (inglês, mandarim, cantonês, japonês, coreano, alemão, francês)—perfeitamente sincronizada desde o primeiro frame.
Imagem-para-Vídeo + Síntese de Movimento
Anime qualquer imagem carregada em vídeo dinâmico com preservação facial aprimorada e movimento fisicamente preciso. Transições de keyframe suaves e qualidade visual consistente de fotos de produtos a retratos.
Arquitetura Transformer 15B Unificada
Um único Transformer de self-attention unificado de 40 camadas processa tokens de texto, imagem, vídeo e áudio em uma sequência—sem complexidade multi-stream. Arquitetura Sandwich com camadas específicas por modalidade e 32 camadas de parâmetros compartilhados no meio.
Totalmente aberto — Personalizar, Fine-Tunar, Auto-Hospedar
Modelo base, modelo destilado, módulo de super-resolução e código de inferência são 100% de código aberto. Implante em sua própria infraestrutura com personalização completa.
Ultra-rápido: Destilação DMD-2 em 8 passos
Apenas 8 passos de remoção de ruído com destilação DMD-2—sem necessidade de CFG. Remoção de ruído sem passos de tempo, gating por cabeça e aceleração MagiCompiler entregam vídeos 256p em ~2 segundos, 1080p em ~38 segundos em H100.
100% Código Aberto — Fine-Tuning & Auto-Hospedagem
Modelo base, modelo destilado, módulo de super-resolução e código de inferência são totalmente de código aberto (GitHub e Model Hub). Potencial de personalização completo para desenvolvedores e empresas para ajuste fino e auto-hospedagem.
Pronto para comercial com direitos completos
Direitos de uso comercial completos incluídos. Pronto para empresas com infraestrutura compatível com SOC 2, SLA de disponibilidade de 99,9% e criptografia ponta a ponta para cada vídeo gerado.
Como o Happy Horse 1.0 funciona?
Um Transformer unificado de 15B parâmetros com arquitetura Sandwich, destilação DMD-2 para inferência em 8 passos, e aceleração MagiCompiler—entregando qualidade SOTA em velocidade sem precedentes.
15B Transformer Unificado
Um único Transformer self-attention de 40 camadas processa tokens de texto, imagem, vídeo e áudio em uma sequência—sem complexidade multi-stream tradicional.
Latency <200ms
Arquitetura Sandwich
Camadas específicas por modalidade no início e no fim, com 32 camadas de parâmetros compartilhados no meio para compreensão cross-modal eficiente.
Streaming & batch
Destilação DMD-2
Apenas 8 passos de remoção de ruído necessários, sem CFG. Remoção de ruído sem passos de tempo e gating por cabeça permitem inferência ultrarrápida.
SSML & JSON flows
Aceleração MagiCompiler
Compilador de inferência personalizado que entrega ~2 segundos para vídeos 256p de 5 segundos e ~38 segundos para 1080p em GPU H100.
Roles & audit logs
Geração de Áudio Conjunta Nativa
Vídeo e áudio gerados juntos em uma única passagem—diálogo, sons ambientes, efeitos Foley e lip-sync fonêmico produzidos nativamente.
Watermarking
100% Código Aberto
Modelo base, modelo destilado, módulo de super-resolução e código de inferência totalmente disponíveis no GitHub e Model Hub para fine-tuning e auto-hospedagem.
Regional routing
Por que escolher o Happy Horse 1.0?
O modelo SOTA de código aberto que combina desempenho de ponta, velocidade relâmpago e liberdade de código aberto completa—tornando a geração de vídeo IA profissional acessível a todos.
Código Aberto SOTA — #1 no ranking Video Arena
O Happy Horse 1.0 escalou rapidamente ao topo do ranking Artificial Analysis Video Arena, superando concorrentes como Seedance 2.0, Ovi 1.1 e LTX 2.3. Texto-para-Vídeo Elo ≈1336-1337, Imagem-para-Vídeo Elo ≈1393, com 80% de taxa de vitória vs Ovi 1.1 e 60,9% vs LTX 2.3.
Ultra-rápido — ~2s para 256p, ~38s para 1080p
A destilação DMD-2 permite inferência em 8 passos sem CFG. A aceleração MagiCompiler entrega vídeos 256p de 5 segundos em ~2 segundos e 1080p em ~38 segundos em GPU H100—30% mais rápido que qualquer modelo concorrente.
100% Código Aberto — Fine-Tuning, Auto-hospedagem, Personalização
Modelo base (15B parâmetros), modelo destilado, módulo de super-resolução e código de inferência estão totalmente open-source no GitHub e Model Hub. Desenvolvedores e empresas podem fine-tunar, personalizar e auto-hospedar com completa liberdade.
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