Unified Transformer
40-layer self-attention network with robust single-stream processing and per-head gating for high-stability training scaling.
뛰어난 AI 영상 생성 모델
기다림 없이, 지금 바로 경험하세요
Artificial Analysis Video Arena의 수천 건의 사람 평가 블라인드 비교를 바탕으로, Happy Horse 1.0은 텍스트 투 비디오와 이미지 투 비디오 모두에서 화질, 물리적 사실감, 프롬프트 정합성 측면에서 세계 최고 수준의 순위를 유지하고 있습니다.
프롬프트에서 결과물까지
Happy Horse 1.0은 2026년 초 공개되었으며, 핵심은 40층 self-attention Transformer 아키텍처입니다.
이 릴리스는 완전한 오픈소스 및 상업적 사용 가능 라이선스로 제공되며, 기본 모델, 8단계 증류 모델, 독자적인 초해상도 모듈, 최적화된 추론 코드를 포함해 온프레미스 인프라에 바로 배포할 수 있습니다.
40-layer self-attention network with robust single-stream processing and per-head gating for high-stability training scaling.
Generates synchronized dialogue, ambient sound, and Foley natively alongside video frames without a secondary post-production pass.
Radically reduces denoising steps without CFG and uses the MagiCompiler runtime for much faster generation.
Native support for 6 languages (EN, ZH, JA, KO, DE, FR) with strong prompt alignment and speech-to-motion consistency.
5-8 second pristine clips upscaled to 1080p across standard social aspect ratios.
A permissive open-source model designed for in-house deployment with privacy-minded workflows.
HappyHorseGen은 Happy Horse 1.0의 공식 사이트이자 제품 진입점입니다. HappyHorse-1.0, happyhorse, Happy Horse 공식으로도 검색할 수 있으며 텍스트 투 비디오와 이미지 투 비디오, 동기화 오디오를 지원하는 오픈소스 AI 영상 생성 모델입니다.
Happy Horse 1.0 is a 15B-parameter open-source AI video generation model that produces video and synchronized audio from text or image prompts.
Yes. Happy Horse is released under straightforward commercial-use rights across the base model, distilled layers, and super-resolution units.
Yes. The model is designed for both text-to-video and image-to-video generation, and the benchmark sections on this page reflect both tasks.
Yes. Happy Horse jointly generates video and synchronized audio, including speech, ambient sound, and soundtrack elements.
Yes. Happy Horse is positioned as a self-hosted, on-prem friendly open-source video generation model for teams that need privacy and deployment control.