Happy Horse 1.0 是什麼？— 開源 SOTA AI 視頻模型
開源 #1 AI 視頻生成器
Happy Horse 1.0 能做什麼？
開源 SOTA AI 視頻模型：15B 統一 Transformer，文生視頻 + 圖生視頻 + 原生音頻，8 步推理，完全開源自由。
文生視頻 + 聯合音頻
從單一文字提示生成 5-8 秒視頻，帶同步對白、環境音和擬音效果。單次前向傳遞原生聯合生成視頻和音頻。
圖生視頻動畫
將任何上傳的圖片轉化為動態視頻，具備增強的面部保持、物理精準運動合成和平滑關鍵幀過渡。
極速：256p 約 2 秒，1080p 約 38 秒
DMD-2 蒸餾將推理減少到僅 8 步去噪（無需 CFG）。MagiCompiler 加速在 H100 上實現 256p 視頻約 2 秒，1080p 約 38 秒。
7 語言音素級唇形同步
業界領先的唇形同步詞錯誤率（WER），支援英語、普通話、粵語、日語、韓語、德語和法語。自然語音配合精準口型動作。
100% 開源 — 自託管與微調
基礎模型、蒸餾模型、超解析度模組和推理代碼在 GitHub 和 Model Hub 完全開源。開發者和企業可完全定制。
15B 統一 Transformer 架構
單個 40 層自注意力 Transformer 在一個序列中處理文本、圖像、視頻和音頻 token。Sandwich 架構配合 32 層共享參數中間層——無多流複雜性。
文生視頻、圖生視頻和原生音頻
單一提示詞生成 5-8 秒視頻，帶同步對白、環境音和多語言唇形同步——全部由統一的 15B 參數 Transformer 驅動。
文生視頻 + 原生音頻生成
從文字提示直接生成帶對白、環境音、擬音效果的 5-8 秒同步視頻。7 種語言（英語、普通話、粵語、日語、韓語、德語、法語）音素級唇形同步——從第一幀起完美同步。
圖生視頻 + 運動合成
將任何上傳的圖片動畫化為動態視頻，具備增強的面部保持和物理精準運動。平滑關鍵幀過渡，從產品圖到人像都保持視覺一致性。
統一 15B Transformer 架構
單個 40 層統一自注意力 Transformer 在一個序列中處理文本、圖像、視頻和音頻 token——無多流複雜性。Sandwich 架構：模態特定層在首尾，32 層共享參數位於中部。
完全開源 — 定制、微調、自託管
基礎模型、蒸餾模型、超解析度模組和推理代碼 100% 開源。在您自己的基礎設施上部署，完全可定制。
極速：8 步 DMD-2 蒸餾
DMD-2 蒸餾僅需 8 步去噪——無需 CFG。無時間步去噪、逐頭門控和 MagiCompiler 加速，在 H100 上 256p 視頻約 2 秒，1080p 約 38 秒。
100% 開源 — 微調與自託管
基礎模型、蒸餾模型、超解析度模組和推理代碼全部開源（GitHub 和 Model Hub）。開發者和企業可完全自定義微調和自託管。
商業可用，完整版權
包含完整商業使用權。企業級 SOC 2 合規基礎設施、99.9% 可用性 SLA、端到端加密保護每個生成的視頻。
Happy Horse 1.0 如何工作？
統一 15B 參數 Transformer 配合 Sandwich 架構，DMD-2 蒸餾實現 8 步推理，MagiCompiler 加速——以前所未有的速度交付 SOTA 品質。
15B 統一 Transformer
單個 40 層自注意力 Transformer 在一個序列中處理文本、圖像、視頻和音頻 token——無傳統多流複雜性。
Latency <200ms
Sandwich 架構
模態特定層位於首尾，32 層共享參數位於中部，實現高效跨模態理解。
Streaming & batch
DMD-2 蒸餾
僅需 8 步去噪，無需 CFG。無時間步去噪和逐頭門控實現極速推理。
SSML & JSON flows
MagiCompiler 加速
自定義推理編譯器在 H100 GPU 上實現 256p 5 秒視頻約 2 秒，1080p 約 38 秒。
Roles & audit logs
原生聯合音頻生成
視頻和音頻在單次前向傳遞中一起生成——對白、環境音、擬音效果和音素級唇形同步原生產出。
Watermarking
100% 開源
基礎模型、蒸餾模型、超解析度模組和推理代碼在 GitHub 和 Model Hub 完全開放，支援微調和自託管。
Regional routing
為什麼選擇 Happy Horse 1.0？
開源 SOTA 模型，將前沿性能、極速推理和完全開源自由相結合，讓專業級 AI 視頻生成人人可用。
開源 SOTA — Video Arena 排行榜 #1
Happy Horse 1.0 快速登頂 Artificial Analysis Video Arena 排行榜，超越 Seedance 2.0、Ovi 1.1 和 LTX 2.3 等競品。文生視頻 Elo ≈1336-1337，圖生視頻 Elo ≈1393，對 Ovi 1.1 勝率 80%，對 LTX 2.3 勝率 60.9%。
極速 — 256p 約 2 秒，1080p 約 38 秒
DMD-2 蒸餾實現 8 步推理，無需 CFG。MagiCompiler 加速在 H100 GPU 上實現 5 秒 256p 視頻約 2 秒，1080p 約 38 秒——比任何競品快 30%。
100% 開源 — 微調、自託管、定製
基礎模型（15B 參數）、蒸餾模型、超解析度模組和推理代碼在 GitHub 和 Model Hub 完全開源。開發者和企業可完全自由地微調、定製和自託管。