HappyHorse 1.0: AI 영상 프롬프트 가이드와 6가지 활용
HappyHorse 1.0 실무 가이드 — 통합 텍스트·이미지·영상·오디오 Transformer, 네이티브 오디오, 8스텝 추론, 6개 언어 립싱크, 6가지 활용.

HappyHorse 1.0은 텍스트·이미지·영상·오디오 토큰을 한 시퀀스에서 함께 디노이징하는 약 150억 파라미터 Transformer입니다. H100에서 약 38초에 1080p와 공동 오디오를 내고, 지각 품질을 크게 희생하지 않습니다. 단일 가중치로 6개 언어 립싱크도 지원합니다. 이 가이드는 아키텍처를 살리는 프롬프트 패턴과 모델이 실제로 쓰이는 6가지 활용을 다룹니다.
HappyHorse 1.0이란
모달리티당 진입·종료 4층, 공유 중간 32층 샌드위치의 통합 self-attention Transformer입니다. per-head 시그모이드 게이팅으로 멀티모달 학습을 안정화합니다. 별도 오디오 서브모듈 없이 오디오 토큰이 영상 토큰과 같은 시퀀스에서 함께 디노이징됩니다.
| 스펙 | 값 |
|---|---|
| 파라미터 | 약 150억 |
| 해상도 | 최대 1080p |
| 길이 | 3~15초(기본 5초) |
| 종횡비 | 16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4 |
| 추론 시간 | H100 1080p 약 38초 |
| 추론 스텝 | 8(DMD-2 증류, CFG 없음) |
| 네이티브 오디오 | 예(공동 대사·폴리·앰비언스) |
| 립싱크 | 6개 언어(영·중·일·한·독·불) |
| 입력 | 텍스트, 이미지 |
통합 아키텍처가 중요한 이유
대부분 경쟁 모델은 2단계: 영상 렌더 → 트랙 합성 → 동기 시도. HappyHorse는 같은 디노이징 패스에서 함께 생성합니다. 그래서 대사가 입에 맞고, 폴리가 접촉에 맞고, 앰비언스가 클립 안에서 일관됩니다.
8스텝 DMD-2 증류가 둘째 이야기입니다. 많은 플래그십은 CFG와 2550스텝. HappyHorse는 8스텝·CFG 없음 — 약간의 여유를 속도 36배와 교환. 반복 많은 워크플로에서는 시간당 3개 초안 vs 12개 차이입니다.
프롬프트 엔지니어링 프레임워크
네 가지 습관이 대부분의 품질을 올립니다. 다른 오디오 인식 영상 모델에도 통하지만 HappyHorse가 특히 잘 받습니다.
오디오 우선 사고
오디오를 브리프의 1급 요소로 취급하세요.
| 오디오 지시 없음 | 오디오 지시 있음 |
|---|---|
| "방콕 야시장에서 팟시이우를 볶는 노점." | "방콕 야시장 노점 — 기름 지글, 뒤집개 긁는 소리, 접시 소리, 먼 오토바이, 태국어 손님 수다, 비닐 차양에 가벼운 빗소리. 9:16." |
구체적 카메라 언어
- "Slow push-in" — 긴장을 쌓는 점진 줌
- "Tracking shot" — 측면·뒤 추적
- "Low-angle" — 힘·스케일
- "Macro close-up" — 극단 디테일, 얕은 심도
- "360-degree orbit" — 피사체 주위 회전
- "Aerial / drone shot" — 전진하는 조감
- "Whip pan" — 빠른 수평 스윙
오디오 3층
전경·중경·배경으로 — 사운드 디자이너 믹스처럼.
- 전경: 대사, 주 SFX
- 중경: 발소리, 바스락, 잔잔한 소리
- 배경: 군중, 비, 교통, 바람
시각 스타일 앵커
스타일 토큰 2~3개가 5개보다 낫습니다.
- 포토리얼 — "anamorphic bokeh, 35mm film grain, teal-orange grading"
- 애니 — "cel-shading, thick outlines, flat bold colors"
- 레트로 — "1990s VHS grain, oversaturated warm, CRT scan lines"
- 커머셜 — "studio lighting, white cyclorama, macro lens"
핵심 팁 7가지
- 첫 15단어에 피사체·액션.
- 오디오를 명시, 대사는 따옴표.
- 일반 동사보다 구체적 카메라.
- 영화·팔레트·전통으로 스타일.
- 비 유리, 바람에 실크 등 물리 디테일.
- 프롬프트 ~100단어 이내.
- 1080p 전에 저해상도 테스트.
검증 활용 6가지
1. 네이티브 ASMR급 소셜 숏폼
포스트에서 오디오를 붙이던 TikTok·Reels용.
"태국 야시장, 팟시이우 뒤집기 클로즈업, 마늘·고추, 기름 지글, 뒤집개 긁음, 위 네온, 웜 텅스텐, 손held 흔들림, 비닐 차양 빗소리, 태국어 손님 중거리. 9:16."
2. 시네마틱 정밀 오디오 마케팅
"광택 화산석 위 럭셔리 크로노그래프, 다이얼에 느린 모션 물방울, 360 오빗, 왕관 눌릴 때 부드러운 기계 클릭, 깊은 앰비언트 험, 검은 배경 스튜디오, 왼쪽 위 아나모픽 플레어. 16:9."
3. 단일 생성 다국어 캠페인
"스페셜티 카페 바리스타가 플랫화이트를 밀며 캐주얼 중국어로 '今天的豆子很特别,慢慢喝。' 에스프레소 기, 컵 미끄러짐, 인디 필름, 뒤창 부드러운 빛, 얕은 심도. 16:9."
4. 환경 오디오 레이어 B-roll
"황혼 남극 연구소로 다가가는 빨간 파카 인물, 느린 전진 트래킹 후 에어리얼 와이드, 바람 연속, 눈 밟는 소리, 역 안 희미한 무전, 쿨 블루, 21:9."
5. 스틸에서 이커머스 제품 모션
"차콜 받침 위 화이트 러닝화, 360 오빗으로 밑창·메시·네온, 키 라이트 속 먼지, 회전 whoosh, 끝에 부드러운 착지, 스튜디오. 1:1."
6. 멀티모달 스트레스 테스트
"어두운 클럽 재즈 3인조: 브러시 드럼, 워킹 베이스, 색소폰 솔로. 관객이 리듬에 유리 두드림. 연기·단일 스포트라이트, 16mm 그레인, 앰버 텅스텐, 드럼에서 색소폰으로 느린 횡트래킹. 16:9."
비교
| vs. | HappyHorse 장점 | 상대 장점 |
|---|---|---|
| Seedance 2.0 | 8스텝, 공동 오디오, 6언어 립싱크 | 멀티 참조(최대 12 에셋), 2K, 네이티브 멀티샷 |
| Kling 3.0 | 오픈소스 경로, 빠른 추론 | 4K, 성숙 립싱크 |
| Veo 3 | 통합 아키텍처, 3~6배 빠름 | 공간 오디오, 네이티브 4K |
| Wan 2.2 | 한 패스 공동 오디오 | 오늘 오픈소스; HappyHorse 가중치 공개 대기 |
솔직한 한계
- 작성 시점 가중치·추론 코드 미공개.
github.com/FreeyW/HappyHorse저장소는 있으나 실행 트리는 아직 없음. OmniArt나 Alibaba Dashscope API 사용. - 클립당 15초 상한. 네이티브 멀티샷 타임라인 없음. 긴 이야기는 다른 모델 Extend로 이어 붙이기.
- 멀티모달 참조 없음. 텍스트·이미지만. 영상·오디오 참조는 Seedance 2.0.
Note
DMD-2 증류 변형은 CFG 없이 8스텝을 가능하게 합니다. 대부분 프로덕션의 기본값; 최대 지각 품질과 시간이 있을 때만 베이스 모델.
OmniArt에서 시작하기
HappyHorse 1.0은 Seedance 2.0, Kling, Veo 3, Sora 2, V6과 같은 영상 워크스페이스에 있습니다. 위 소셜 ASMR 브리프로 오디오 우선 워크플로를 익힌 뒤, 이미지-투-비디오는 이커머스 제품 브리프로 테스트하세요.