HappyHorse 1.0: panduan prompt dan enam use case untuk video AI

HappyHorse 1.0 adalah satu Transformer 15 miliar parameter yang melakukan denoising token teks, gambar, video, dan audio bersama dalam satu urutan. Efek praktisnya adalah model yang menghasilkan video 1080p dengan audio joint native dalam sekitar 38 detik di H100 — tiga hingga enam kali lebih cepat dari peer tanpa mengorbankan kualitas perseptual. Model ini juga menyertakan lip-sync multibahasa di enam bahasa dari satu weight set. Panduan ini mencakup pola prompt yang memanfaatkan arsitektur dan enam use case yang menunjukkan kegunaan model sebenarnya.

Apa itu HappyHorse 1.0

HappyHorse 1.0 adalah unified self-attention Transformer dengan 40 layer dalam layout sandwich: empat layer entry/exit per modalitas, 32 layer tengah bersama. Sigmoid gating per-head menjaga stabilitas pelatihan multimodal. Tidak ada submodule audio terpisah — token audio hidup dalam urutan yang sama dengan token video, didenoise bersama.

Mengapa arsitektur unified penting

Kebanyakan model video pesaing menambahkan audio sebagai tahap kedua: render video, lalu sintesis track, lalu coba sinkron. HappyHorse menghasilkan keduanya bersama dalam pass denoising yang sama. Itulah mengapa dialog tetap on-mouth, Foley mendarat pada kontak, dan lapisan ambient tetap koheren dalam cut dalam satu klip.

Distilasi DMD-2 8 langkah adalah separuh cerita lainnya. Kebanyakan model video flagship butuh 25–50 langkah denoising dengan classifier-free guidance. HappyHorse menghilangkan keduanya — 8 langkah, tanpa CFG — dan menukar sedikit headroom untuk percepatan 3–6×. Untuk alur iterasi berat, ini perbedaan antara tiga draft per jam dan dua belas.

Kerangka prompt engineering

Empat kebiasaan memberi sebagian besar peningkatan kualitas. Mereka dapat ditransfer ke model video aware-audio lain, tetapi HappyHorse menghargainya lebih dari kebanyakan.

Pikirkan audio-first

Perlakukan audio sebagai elemen brief kelas satu, bukan afterthought. Kontras di bawah kecil untuk dibaca dan besar untuk ditonton.

Gunakan bahasa kamera spesifik

Model mem-parse istilah sinematografi dengan intent. Gunakan istilah tersebut.

• "Slow push-in" — zoom gradual yang membangun ketegangan
• "Tracking shot" — kamera mengikuti lateral atau dari belakang subjek
• "Low-angle" — perspektif kekuatan dan skala
• "Macro close-up" — detail ekstrem, depth of field dangkal
• "360-degree orbit" — rotasi penuh mengelilingi subjek
• "Aerial / drone shot" — bird's-eye dengan gerakan maju
• "Whip pan" — ayunan horizontal cepat

Lapisi audio dalam tiga dimensi

Audio bekerja terbaik saat dijelaskan sebagai foreground, mid-ground, dan background — sama seperti sound designer mencampur adegan.

• Foreground: suara dominan (dialog, SFX utama)
• Mid-ground: suara sekunder (langkah kaki, gesekan, denting)
• Background: tekstur ambient (kerumunan, hujan, lalu lintas, angin)

Jangkar gaya visual

Dua atau tiga token gaya lebih bersih daripada lima. Beberapa yang routing-nya andal:

• Fotorealisme — "anamorphic bokeh, grain film 35mm, grading teal-orange"
• Anime / stylized — "cel-shading, outline tebal, warna flat bold"
• Retro — "grain VHS 1990-an, nada hangat oversaturated, scan line CRT"
• Komersial — "pencahayaan studio, cyclorama putih, lensa macro"

Tujuh tips inti

1. Muat subjek dan aksi di lima belas kata pertama.
2. Jelaskan audio eksplisit; letakkan dialog dalam tanda kutip.
3. Gunakan arahan kamera spesifik alih-alih kata kerja generik.
4. Sebut gaya visual dengan referensi film, palet, atau tradisi.
5. Sertakan detail fisik — hujan di kaca, sutra tertiup angin, minyak di logam.
6. Jaga prompt di bawah ~100 kata.
7. Uji di resolusi rendah sebelum pembuatan 1080p.

Enam use case teruji

Enam brief yang mengeksplorasi bagian berbeda model. Masing-masing adalah pekerjaan yang arsitekturnya memang unggul.

1. Sosial short-form dengan suara native setara ASMR

Dibangun untuk kreator TikTok dan Reels yang dulu melapisi audio di post.

"Thai street food vendor flipping pad see ew on a flat-top griddle, close-up of wok with garlic and chilis, oil sizzles loud, spatula scrapes metal, neon signage above, warm tungsten lighting, handheld camera with subtle shake, light rain on plastic awning in the background, customer chatter in Thai mid-distance. 9:16."

2. Kreatif marketing dengan audio sinematik presisi

Product reveal dengan gerakan yang menghormati objek dan audio yang mendarat pada aksi.

"Luxury chronograph watch on a polished volcanic stone, slow-motion water droplets bead and roll across the dial, slow 360-degree orbit camera, soft mechanical click as the crown is pressed, deep ambient hum, studio lighting on a black background, anamorphic flare from upper left, 16:9."

3. Kampanye multibahasa dari satu pembuatan

Lip-sync berjalan dari satu weight set. Shot sama, enam bahasa.

"A barista in a specialty coffee shop slides a flat white across a wooden counter and says, in casual Mandarin, '今天的豆子很特别，慢慢喝。' Espresso machine hisses, cup slides on wood, indie film aesthetic, soft window light from behind, shallow depth of field, 16:9."

4. B-roll dan previz dengan audio lingkungan berlapis

Establishing shot di mana ambience bekerja sekuat gambar.

"Wide shot of a figure in a red parka approaching a glowing Antarctic research station at twilight, slow forward tracking, the camera then pulls back into a wide aerial, howling wind continuous, boots crunching frozen snow, faint radio crackle from inside the station, atmospheric ambient pad, cool blue palette, 21:9."

5. Gerakan produk e-commerce dari still

Brief image-to-video yang menganimasi hero shot tanpa kehilangan material.

"White running shoes on a charcoal pedestal, slow 360-degree orbit revealing tread, mesh, and neon accents, fine dust particles drift through a key light beam, soft whoosh as the shoe rotates, faint rubber creak, soft landing thud at the end of the rotation, soft studio lighting, 1:1."

6. Stress test multimodal untuk riset AI

Jam test untuk urutan joint audio-video.

"Three-piece jazz ensemble in a dim club: drums brushed lightly, walking double bass, saxophone solo. The audience taps a glass on the table in rhythm. Smoke drifts through a single overhead spotlight, vintage 16mm film grain, warm amber tungsten, slow lateral tracking from drums to saxophonist, 16:9."

Perbandingannya

Posisi HappyHorse di roster video 2026.

Batasan jujur

Tiga hal perlu Anda ketahui sebelum mengikat deadline ke HappyHorse.

• Bobot dan kode inferensi belum diterbitkan per tulisan ini. Repository ada di github.com/FreeyW/HappyHorse tetapi tree yang dapat dijalankan belum ada. Gunakan model melalui OmniArt atau API Dashscope Alibaba sementara.
• Batas 15 detik per klip. Tidak ada timeline multi-shot native; rantai dengan Extend Mode di model lain untuk narasi lebih panjang.
• Tidak ada sistem referensi multimodal. Hanya teks dan gambar. Jika Anda butuh conditioning referensi video atau audio, gunakan Seedance 2.0.

Memulai di OmniArt

HappyHorse 1.0 ada di workspace video OmniArt bersama Seedance 2.0, Kling, Veo 3, Sora 2, dan V6. Satu akun, satu saldo kredit, evaluasi model side-by-side. Mulai dengan brief sosial ASMR di atas untuk merasakan alur audio-first, lalu pindah ke brief produk e-commerce setelah Anda ingin menguji image-to-video.

Jika Anda memilih antara HappyHorse dan Seedance 2.0, perbandingan HappyHorse 1 vs Seedance 2 membahas trade-off shot demi shot. Untuk karya naratif lebih panjang, panduan sinematografer BACH adalah titik awal yang lebih baik.