Guideモデルとインサイト8分で読めます

HappyHorse 1.0:AI動画プロンプトガイドと6ユースケース

HappyHorse 1.0実践ガイド——ネイティブオーディオ付き統合テキスト・画像・動画・オーディオTransformer、8ステップ推論、6言語リップシンク。6ユースケース内包。

OmniArt チーム
HappyHorse 1.0:AI動画プロンプトガイドと6ユースケース

メモ

更新(2026年7月13日):Happy Horse 1.0 は OmniArt でテキスト/画像からの動画生成、3〜15秒、720p/1080p、ネイティブ音声に対応しています。

HappyHorse 1.0は、テキスト・画像・動画・オーディオトークンを1シーケンスで共同ノイズ除去する150億パラメータ単一Transformerです。実用的効果は、H100上約38秒で1080p動画とネイティブ共同オーディオを生成——同業比3〜6倍速——知覚品質を維持。単一ウェイトセットから6言語リップシンクも。本ガイドはアーキテクチャを活かすプロンプトパターンと、モデルの本当の用途を示す6ユースケースをカバーします。

HappyHorse 1.0とは

モダリティごとに4入退層、32共有中間層のサンドイッチ40層統合自己注意Transformer。ヘッドごとシグモイド gating でマルチモーダル学習安定。別オーディオサブモジュールなし——オーディオトークンは動画トークンと同シーケンスで共同ノイズ除去。

仕様
パラメータ約150億
解像度最大1080p
3〜15秒(デフォルト5s)
アスペクト比16:9、9:16、1:1、4:3、3:4
推論時間H100で1080p約38秒
推論ステップ8(DMD-2蒸留、CFGなし)
ネイティブオーディオあり(共同対話、Foley、環境)
リップシンク言語6(英、北京語、日、韓、独、仏)
入力テキスト、画像

統合アーキテクチャが重要な理由

多くの競合は2段階でオーディオを後付け:動画レンダー→トラック合成→sync 試行。HappyHorseは同一ノイズ除去 pass で共同生成。対話が口元に、Foleyが接触に、環境層がクリップ内カット間で coherent。

8ステップDMD-2蒸留が第2の story:多くのフラッグシップはCFG付き25〜50ステップ。HappyHorseは8ステップ、CFGなし——わずか headroom と引き換えに3〜6倍高速。イテレーション heavy workflow では1時間3ドラフトと12ドラフトの差。

プロンプトエンジニアリングフレームワーク

4習慣が品質 lift の大部分。他オーディオ対応動画モデルにも移植可だが、HappyHorseはより reward。

オーディオファーストで考える

オーディオを afterthought ではなく brief の第一級要素に。下の対比は読むと小さく見て大きい。

オーディオ指示なしオーディオ指示あり
「バンコク夜市で屋台が麺を炒める。」「バンコク夜市で屋台が麺を炒める——鍋の油が弾ける音、ヘラが金属を scrape、皿の音、遠くのバイク、タイ語の客の chatter。」

具体カメラ言語

シネマトグラフィ用語を意図付きで解析。

  • 「Slow push-in」 — 緊張を build する gradual ズーム
  • 「Tracking shot」 — 横または被写体後方 follow
  • 「Low-angle」 — 力と scale パースペクティブ
  • 「Macro close-up」 — 極端詳細、浅い被写界深度
  • 「360-degree orbit」 — 被写体周り全回転
  • 「Aerial / drone shot」 — 前進付き俯瞰
  • 「Whip pan」 — 高速水平スイング

オーディオを3次元で layer

前景・中景・背景——サウンドデザイナーが scene を mix するのと同様。

  • 前景: 支配音(対話、主SFX)
  • 中景: 二次(足音、衣擦れ、カチャ音)
  • 背景: 環境 texture(群衆、雨、交通、風)

ビジュアルスタイルを anchor

2〜3スタイルトークンが5より clean。 reliably route する例:

  • フォトリアリズム — 「アナモフィックボケ、35mm grain、ティールオレンジ grading」
  • アニメ/スタイライズ — 「セルシェーディング、太線、 flat bold 色」
  • レトロ — 「1990年代VHS grain、過飽和暖色、CRT scan line」
  • コマーシャル — 「スタジオ照明、白サイクロ、マクロレンズ」

7つの core tips

  1. 最初15語に被写体とアクション。
  2. オーディオ明示;対話は引用符内。
  3. 汎用動詞より具体カメラ指示。
  4. 映画・パレット・伝統でスタイル命名。
  5. 物理詳細——ガラスの雨、風に揺れる silk、金属の油。
  6. プロンプト100語未満。
  7. 1080p前に低解像度テスト。

6 tested ユースケース

アーキテクチャが genuinely good な仕事の brief。

1. ネイティブASMR級サウンドのショートSNS

TikTok/Reels クリエイター向け——以前は post でオーディオ layer。

「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. シネマティック精密オーディオのマーケクリエイティブ

オブジェクトを honor するモーションとアクションに land するオーディオの product reveal。

「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. 1生成からの多言語キャンペーン

単一ウェイトセットリップシンク。同ショット6言語。

「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. 環境オーディオ layer のB-roll・プレビズ

ambience が picture と同程度働く establishing。

「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. スチルからのECプロダクトモーション

マテリアルを loss せず hero をアニメーションする image-to-video。

「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. AI研究向けマルチモーダル stress test

共同映像音声シーケンスの jam test。

「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.」

比較

2026動画ロスター内 position。

vs.HappyHorse 優位他モデル優位
Seedance 2.08ステップ、共同オーディオ、6言語 lip-sync、小 footprintマルチ参照(最大12 asset)、2K、ネイティブマルチショット
Kling 3.0OSS path、高速、ネイティブオーディオ4K、確立 lip-sync
Veo 3統合アーキテクチャ、3〜6倍速空間オーディオ、ネイティブ4K、Google ecosystem
Wan 2.21 pass ネイティブ共同オーディオ今日 OSS;HappyHorse weight 公開 pending

honest 限界

deadline commit 前に3点。

  • 執筆時点、weight と推論コード未公開。 github.com/FreeyW/HappyHorse リポはあるが runnable tree なし。 meantime OmniArt か Alibaba Dashscope API。
  • 1クリップ15秒 cap。 ネイティブマルチショット timeline なし;長 narrative は他モデル Extend で chain。
  • マルチモーダル参照システムなし。 テキストと画像のみ。動画・オーディオ参照 conditioning は Seedance 2.0。

メモ

DMD-2蒸留 variant は CFG なし——8ステップ推論 path の理由。多くの production では default; maximum 知覚品質と長い denoising loop 時間があるときのみ base model。

OmniArtでの始め方

HappyHorse 1.0はSeedance 2.0、Kling、Veo 3、Sora 2、V6と並存。1アカウント、1残高、 side-by-side 評価。 social ASMR brief でオーディオファースト workflow、その後 image-to-video テストで EC product brief。

HappyHorse と Seedance 2.0 選択はHappyHorse 1 vs Seedance 2。長 narrative はBACHシネマトグラファーガイド

制作を始めますか?

AIで魅力的なコンテンツを生成しましょう

無料で始める