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画像→動画 Elo 1392、テキスト→動画 Elo 1333。Seedance 2.0・Kling 3.0を凌駕。40層Self-Attention Transformer、わずか8ステップで音声付き動画を生成。
LMArena 1位 · 画像→動画 Elo 1392 · テキスト→動画 Elo 1333 · 8ステップ
HappyHorse 1.0 AI動画ギャラリー
HappyHorse 1.0が生成した実際のAI動画出力です。テキストから動画・画像から動画で何ができるか確認し、自分の素材で再現できます。
再現性は、アップロード素材・プロンプトの明確さ・モード選択に依存します。
信頼度スコアはモード制約・ショット決定性・尺の複雑性を組み合わせて算出しています。
テンプレートフィード
ストリート魔術の人物置換
高速な錯視テンポと被写体連続性でショート動画向け。
高インパクト視覚トリック
シネマティック遷移チェーン
抽象モーションコンセプト
雰囲気と質感重視の長尺コンセプト映像。
エピックシーン構築
暖色ライフスタイルモーション
シティリズムショット
都市テンポと安定した前後フレームで編集しやすい。
銀河ポータルジャーニー
分裂惑星シーケンス
水滴マクロ
浅い被写界深度で細部を強調する自然マクロ。
森のミクロシーン
空気感ストーリーカット
ムーディーなキノコ描写
ダークな近接質感で美的編集に適したカット。
ヴィンテージ街頭フォロー
優雅な日常シーン
都市チェイスシーケンス
群衆の混乱下でも主体を維持するサイド追跡チェイス。
ロングフォームモーション
レトロ格闘対峙
HappyHorse ミームグロー
遊び心のあるセルフリファレンス型ミームプロモ。
ネオンレインオペレーター
ゴッホ風の乱闘シーン
スタジオフェイスホールド
黒背景のミニマルポートレートで微細な表情変化を見せる。
ナイトシティフォーミュララン
道場デュエル絵コンテ
キャンディ手術ツイスト
手術ドラマの導入から、キャンディ内臓の不条理表現へ反転。
リーフ捕食ハイブリッド
荒れ部屋の再生
サルがミルクティー注文
サル客とビション店員のギャップが効いたコメディカフェ。
真夜中フロアモノローグ
格闘スタイル一致化
LMArena ランキング — 2026年4月
2026年4月初旬、HappyHorse 1.0がArtificial Analysis動画アリーナに出現し、テキスト→動画と画像→動画の両部門で即座にトップに。Seedance 2.0、Kling 3.0、PixVerse V6を上回った後、数日で姿を消しました。
2026年は中国の干支で午年（馬年）。「HappyHorse」の命名はこれに呼応し、海外メディアは中国AI界の「馬」テーマの集中リリースに注目——アジア発であることの重要な手がかりです。
この「突然の登場→制覇→静かな撤退」パターンは、匿名A/Bテストか、正式発表前にトラフィックで露出し自主撤退したケースを示唆しています。
従来の動画生成モデルはマルチストリーム構造で、テキスト・動画・音声それぞれにエンコーダーを持ちCross-Attentionで相互作用。HappyHorse 1.0はこれを単一パイプラインに集約。
1つの40層Self-Attention Transformerがテキスト・動画・音声トークンを同時処理。Cross-Attentionなし、モダリティ専用サブネットワークなし。すべてのモダリティが統一トークンシーケンスとして同一注意力空間でモデリング。
わずか8ステップ、CFGなしでArena1位の画質を実現。Consistency Distillation、Rectified Flow、Progressive Distillationなどの訓練技法で多段サンプリングを数ステップの直接予測に圧縮。蒸留・超解像モデルと合わせ、エッジ/サーバー両対応の推論スタック。
重みは未公開のため直接検証不可。40層・シングルストリーム・6言語・Arenaパフォーマンスを考慮すると、10B〜30Bの範囲と推定。Wan 2.x、Seedance 1.x、Hunyuan Videoと同規模。
人間中心シナリオ・顔表現・リップシンクの重視から、最適な用途は：
AIコミュニティで3つの主要仮説が浮上。いずれも公式未確認。
コミュニティは仮説3に傾いています：オープンソース戦略で一夜にして注目を集めたい新チームの可能性が高い。匿名Arenaでブラインドテストの実績を作り、その後正式リリースする「リーダーボード先行→オープンソース→製品化」という手法は、過去18ヶ月で複数のアジアラボが有効性を実証済み。ただしGitHubとModel Hubが正式公開されるまで、断定的な主張は事実として扱うべきではありません。
2年間、主流モデルはマルチストリームDiffusion + Cross-Attentionを精緻化。HappyHorseは「シングルストリームSelf-Attention + 最小ステップ推論」でもSOTAに到達可能と証明。Cross-Attentionという「複雑性税」の再考を促す。
「匿名リーダーボード→オープンソース宣言→重み公開」は従来の「論文先行→重み後出し」と異なる消費者製品的アプローチ。約束通りオープンソース化されれば、Wan、Hunyuan Video、Open-Soraに続く広く二次開発される動画基盤モデルになる可能性。
「瞬間制覇→消失」パターンはArtificial Analysis、LMArenaへの警鐘。匿名エントリの増加に伴い、「真の新モデル」と「既存モデルのチェックポイント」の区別がリーダーボード運営の課題に。
まだです。公式ページはGitHub/Model Hubリンクを「Coming Soon」と表示中。重みと推論コードは未公開。
確定的な説明はありません。モデル作者の自主撤退、またはプラットフォーム側の匿名エントリ一時削除の2説。品質の問題を意味するものではありません。
公式確認なし。Wan 2.7は思考モード/長文レンダリング重視、HappyHorseは40層シングルストリーム/8ステップデノイズ重視。技術記述が異なり、同時期の別製品と見られます。
はい。40層Transformerがテキスト・動画・音声トークンを統合処理。音声付きトラックで現在2位。
顔表現・リップシンク・多言語重視のため：バーチャルプレゼンター、AIショートドラマ、多言語プロモ、人物広告に最適。風景/製品撮影にはSeedance 2.0、Veo 3.1、Kling 3.0がより安定。
ツールチェーンをモデル中立に：マルチモデル対応プラットフォームで統合し、プロンプト・撮影スクリプト・レビューフローを整備。HappyHorseのAPI/OSS公開時にmodelパラメータを切り替えるだけで対応可能に。
AI動画生成の流れ
テキストから動画、画像から動画の入力から完成まで、HappyHorse 1.0なら数分で。各ステップで制御可能です。
商品画像、参照動画、音声をAI動画生成ワークスペースで一元管理します。
@参照で素材ごとの役割を指定し、HappyHorse 1.0でショットスタイルを制御。SoraやVeoより高い制御性です。
HappyHorse 1.0、Sora 2、Veo 3でAI動画を生成・比較し、最適なバージョンを即公開。
HappyHorse 1.0 コア機能
HappyHorse 1.0は40層シングルストリームSelf-Attention Transformerを採用。テキスト・動画・音声を統一トークンで処理。わずか8ステップ、CFG不要。
LMArenaテキスト→動画で1位。Seedance 2.0（1273）、Kling 3.0（1241）、PixVerse V6（1239）を大幅リード。6言語対応。
LMArena画像→動画の最高スコア。Seedance 2.0（1355）とPixVerse V6（1338）を大差でリード。
1回の生成で同期音声付き動画を出力。音声・音楽・効果音を映像と同時に合成。
バーチャルプレゼンター・デジタルヒューマン・ショートドラマに最適化。正確な表情レンダリングとリップシンク。
競合の20-50ステップに対しわずか8ステップ。CFG不要で推論速度が大幅に向上、画質は犠牲なし。
シングルストリーム構造でテキスト・動画・音声を統一トークン処理。Cross-Attention不要。Sora・Veo・Klingとは根本的に異なる設計思想。
AI動画のユースケース
HappyHorse 1.0はAI動画を高速に制作するチーム向け。テキストから動画・画像から動画でSoraやVeoを超える効率を実現。
HappyHorse 1.0 料金
テキストから動画・画像から動画のAI動画生成を無料で開始。制作量に合わせてスケールできます。
💰年額払いなら$174$129
$45 お得
AI動画制作を手軽に始める
毎月 5000 クレジット付与
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個人クリエイターと小規模チーム向け
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高頻度制作チーム向け
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FAQ
HappyHorse 1.0をAI動画制作に検討するチームから、特によく聞かれる項目です。