HappyHorse AI：原生声画联合生成，打造院线级视频
体验业界最高效的 HappyHorse AI 模型，专为院线级视频制作设计。原生声画联合生成，无需后期合成，极简 8 步推理。
核心亮点
文生视频。图生视频。
声画合一，原生统一。
基于最新情报与 Artificial Analysis 盲测结果，以下是我们目前掌握的关于 HappyHorse 1.0 开源版本的全部信息。
文生视频
直接从文本提示生成院线级真实感视频片段。
图生视频
将任意图像转化为流畅、富有表现力的视频，时序一致性完美无瑕。
声画原生统一
音频与视频在同一次前向传播中联合生成，彻底告别后期合音流程。
Video Arena 排名第一
在盲测中持续压制闭源竞品，综合评分位居榜首。
多分辨率支持
支持多种宽高比，最高可生成 1080p 高清视频。
完全开源
基础模型与推理代码即将公开发布。
核心能力
HappyHorse 架构解析
HappyHorse 1.0 拥有其他视频模型尚未实现的能力。
单流架构
"原生声画同源，无需后期。"
彻底消除传统的两阶段流程。视频与音频 token 在同一次前向传播中联合生成，天然实现帧级精准的声画同步，无需任何后期处理。
广播级口型同步
"音素级嘴型拓扑，多语种零偏移。"
基于多语种音素对齐数据训练。在复杂音素过渡和夸张表情时，始终维持稳定的面部骨骼拓扑与跨帧光照一致性，满足广播和电影制作的特写镜头标准。
极简推理
"8 步，无 CFG，实时迭代成为可能。"
DMD-2 蒸馏完全移除分类器引导，将推理压缩至 8 步确定性采样。显著降低显存开销和单次生成延迟，为高并发商业 API 部署提供计算基础。
完全开源
"MIT 协议，权重、代码与基准测试全公开。"
完整模型权重、训练代码和可复现基准测试公开发布。架构可审计，社区驱动迭代，企业部署零供应商锁定。
架构深度解析
技术内核
支撑 HappyHorse AI 模型成为业界最高效院线级视频生成系统的核心技术基础。
DMD-2 蒸馏
"无 CFG 8 步推理，质量无损。"
分布匹配蒸馏 v2（DMD-2）完全从采样循环中移除分类器引导（CFG）。模型仅需 8 步确定性采样即可匹配完整扩散分布，彻底消除早期架构 20–50 步的推理瓶颈。最终结果：更高吞吐量、更低显存占用，且在院线级基准上无可感知的质量下降。
三明治模态设计
"音频 token 插入视觉层之间。"
音频 token 不再作为后处理条件信号，而是被夹入交替排列的视觉 Transformer 层之间，在每次前向传播中强制实现视觉运动与音频音素的双向紧耦合。
无时间步推理
"固定 8 步调度，无需参数调优。"
蒸馏模型在固定、时间步无关的调度上运行。实践者无需调整 DDIM/PLMS 采样器参数，一条确定性路径即可在所有提示类型和分辨率下产出最优结果。
统一 Token 序列
"逐头门控 + 统一条件化，单次前向传播覆盖所有模态。"
视频帧、音频梅尔频谱图及条件嵌入被打包进单一扁平 token 序列。逐头注意力门控在每个 Transformer 层控制跨模态注意力，实现细粒度融合，无需独立的编码器堆栈或适配器模块，取代了早期模型的碎片化多分支流水线。
常见问题
常见问题解答
HappyHorse 是一款前沿的 AI 视频生成模型，能够从文本描述中同步生成视频与音频。目前在 Artificial Analysis 排行榜上位居第一，超越多家闭源竞品。
HappyHorse 1.0 由阿里巴巴旗下淘天集团未来生活实验室团队打造，负责人为张迪——前快手副总裁、可灵 AI 技术负责人。
是的，团队已确认将完全开源。GitHub 仓库和模型权重即将发布。
可以——在 Artificial Analysis 竞技场即可体验 HappyHorse，无需注册账号。注册账号后可在生成工具上线时获得优先访问权。 在 Arena 上测试 →
它在单次前向传播中同时生成视频与音频，而非两个独立模型的拼接。同时在文生视频和图生视频双榜均排名第一，超越多家顶级实验室的闭源模型。
我们正在积极推进。注册免费账号，在生成 API 上线时第一时间获得通知。
注册账号免费。生成 API 的定价将在正式发布时公布。HappyHorse 模型本身将开源，可免费自部署。