注册送 450 积分 · 套餐 US$14.50 起
图生视频 Elo 1392、文生视频 Elo 1333，力压 Seedance 2.0、Kling 3.0。40 层自注意力 Transformer，仅需 8 步去噪，内置音频合成。
LMArena 第一 · 图生视频 Elo 1392 · 文生视频 Elo 1333 · 8 步去噪
HappyHorse 1.0 AI 视频画廊
HappyHorse 1.0 生成的真实 AI 视频效果。查看文生视频和图生视频能产出什么，然后用自己的素材复现。
复现效果取决于上传素材质量、Prompt 清晰度和模式选择。
置信度分值基于模式约束、镜头确定性与时长综合估算。
模板信息流
街头魔术换角
快节奏幻术镜头，主体连续性强，适合短视频传播。
高冲击视觉技巧
电影感转场链路
抽象动态概念
更偏氛围与质感的长片段概念演绎。
史诗场景构建
暖调生活动态
城市节奏镜头
城市节奏感镜头，首尾构图稳定，便于后期剪辑。
星际传送旅程
裂变星球序列
水滴微距
浅景深微距自然风，突出细节表现。
森林微观场景
氛围叙事片段
暗调蘑菇微距
暗调近景质感，适合氛围类审美剪辑。
复古街头跟拍
优雅日常瞬间
都市追逐序列
侧面跟拍追逐与人群混乱场景，主体保持稳定。
长镜头动效片段
复古格斗对峙
HappyHorse 梗感高光
带自嘲趣味的梗感宣传片，高光氛围强。
霓虹雨夜特工
梵高风扭打场景
影棚人像定格
黑背景极简人像，强调细微表情变化。
夜城方程式疾驰
道场对决分镜
手术糖果反转
先是医学手术场景，随后反转成荒诞糖果内脏设定。
珊瑚礁掠食混种
旧屋焕新过程
猴子点奶茶
猴子顾客与比熊店员的反差喜剧咖啡馆片段。
午夜地板独白
格斗风格对齐
LMArena 排行榜 — 2026 年 4 月
2026 年 4 月初，HappyHorse 1.0 突然现身 Artificial Analysis 视频竞技场，瞬间登顶文生视频和图生视频双榜——力压 Seedance 2.0、Kling 3.0、PixVerse V6——数天后神秘消失。以下是完整解析。
2026 年正好是中国农历马年。"HappyHorse"命名呼应生肖，海外媒体注意到中国 AI 圈围绕"马"的集中发布——这是社区认定其来自亚洲团队的核心线索。
这种"突然上榜→霸榜→悄然下架"节奏通常意味着：要么是实验室在做匿名 A/B 测试，要么是厂商在正式发布前被流量曝光后主动撤下。
传统视频生成模型采用多流架构，文本、视频、音频各有 Encoder，通过 Cross-Attention 交互。HappyHorse 1.0 将其简化为一条流水线。
一颗 40 层 Self-Attention Transformer 同时处理文本、视频与音频 Token——无 Cross-Attention，无模态专属子网络。所有模态统一编码成 Token 序列，在同一个注意力空间里相互建模。
仅需 8 步去噪且不使用 CFG 就能产出 Arena 第一的画质。背后通常意味着训练阶段做了 Consistency Distillation、Rectified Flow 或 Progressive Distillation，将多步采样压缩成几步直接预测。配合蒸馏模型和超分模型，整套推理栈贴近"端侧友好+服务端高吞吐"的双重目标。
权重尚未公开，无法直接验证。结合 40 层、单流、6 种语言和 Arena 表现，合理推测参数量在 10B~30B 区间，与 Wan 2.x、Seedance 1.x、Hunyuan Video 同一量级。
基于其对人本场景、面部表演和唇形同步的强调，HappyHorse 1.0 最适合：
AI 社区出现了三种主流猜测，均未获官方确认。
社区倾向于第三种假设：HappyHorse 1.0 更可能来自一支希望通过开源策略一夜出圈的新团队。匿名上 Arena 先用盲测数据建立信誉，再正式发布。这种"先打榜、再开源、后发产品"的玩法在过去 18 个月已被多家亚洲实验室验证有效。但在 GitHub 和 Model Hub 正式上线之前，任何确定性说法都不应被当成事实。
过去两年主流模型在多流 Diffusion + Cross-Attention 上精细打磨。HappyHorse 证明"单流 Self-Attention + 极少步推理"同样可达 SOTA 且工程上更干净，将促使更多团队重新审视 Cross-Attention 这层"复杂性税"。
"匿名上榜→宣告开源→发布权重"而非传统"先发论文→再发权重"。更接近消费级产品发布的玩法。如约开源，可能成为继 Wan、Hunyuan Video、Open-Sora 之后又一个被大量二次开发的视频基础模型。
"瞬间登顶又消失"给 Artificial Analysis、LMArena 敲了警钟。匿名条目越来越多，如何区分"真新模型"与"已有模型的 Checkpoint"将成为榜单维护方的核心挑战。
目前官方页面仍标注"Coming Soon"。权重和推理代码尚未公开，任何宣称可下载部署的渠道需非常谨慎。
无确切解释。主流解释：模型作者主动撤回准备整理，或平台因匿名条目身份未明而暂时下架。不能简单解读为"模型不行"。
无官方确认。Wan 2.7 主打思考模式和长文本渲染，HappyHorse 强调单流 40 层 Transformer 和 8 步去噪，技术描述不一致。更像同期同赛道的两个产品。
可以。40 层 Transformer 联合处理文本、视频和音频 Token，天然支持"文本输入→有声短片输出"。含音频赛道目前排名第二。
从强调人本场景、面部表演、口型同步、多语言来看：虚拟主播/数字人短视频、AI 短剧、跨语种宣传片、广告人物片段。风景/产品镜头为主则 Seedance 2.0、Veo 3.1、Kling 3.0 更稳妥。
保持工具链中立：接入支持多模型并行调用的统一平台，跑通 Prompt、镜头脚本、审核流程。HappyHorse 正式开源或上线 API 后只需切换 model 参数。
AI 视频生成流程
从文生视频或图生视频输入到成片，用 HappyHorse 1.0 几分钟完成，每一步都可控。
把商品图、参考视频、音频放进 AI 视频生成工作区统一管理。
通过 @ 素材引用指定每个文件作用，让 HappyHorse 1.0 精准控制画面风格——比 Sora 和 Veo 更可控。
用 HappyHorse 1.0、Sora 2 或 Veo 3 生成 AI 视频——对比版本后导出最佳结果。
HappyHorse 1.0 核心能力
HappyHorse 1.0 采用 40 层单流自注意力 Transformer，统一处理文本、视频和音频 token。仅需 8 步去噪，无需 CFG。
HappyHorse 1.0 在 LMArena 文生视频榜单排名第一，领先 Seedance 2.0（1273）、Kling 3.0（1241）和 PixVerse V6（1239）。支持 6 种语言。
LMArena 图生视频最高分。HappyHorse 1.0 大幅领先 Seedance 2.0（1355）和 PixVerse V6（1338）。
单次生成即可输出带同步音频的视频。语音、音乐、音效与画面同步合成。
针对数字人、虚拟主播和短剧场景优化，精准的面部表情渲染和唇形同步。
仅需 8 步去噪（竞品需 20-50 步以上），无需 CFG，推理速度大幅领先且画质不打折。
单流架构统一处理文本、视频和音频 token，无需交叉注意力。与 Sora、Veo、Kling 的设计理念根本不同。
AI 视频应用场景
HappyHorse 1.0 面向需要快速产出 AI 视频的团队。用文生视频和图生视频，效率超越 Sora 和 Veo。
HappyHorse 1.0 定价
免费开始文生视频和图生视频的 AI 视频生成，按产能需求随时升级。
💰年付仅需$174$129
节省 $45
低门槛体验 AI 视频创作
每月包含 5000 积分
💰年付仅需$238.8$179
节省 $59.8
适合个人创作者与小团队
每月包含 9000 积分
💰年付仅需$718.8$539
节省 $179.8
适合高频生产型团队
每月包含 30000 积分
常见问题
如果你正在评估 HappyHorse 1.0 用于 AI 视频制作，下面是团队最常见的问题。