Happy Horse AI Video Generator 是一个把 Happy Horse 视频模型及其配套创作工具直接带入浏览器的 AI 创作平台，提供文本生成视频、图片生成视频、图像生成和音频生成能力，主打一次生成即同时产出画面与同步音频。
【用途与定位】 该平台面向希望快速生成电影感视频、动态图像、品牌图形、角色一致图像以及唇形同步内容的用户。根据资料，Happy Horse 模型在 Artificial Analysis Video Arena 盲测基准中排名第一；该基准由人类评估者在不知道模型来源的情况下比较输出。平台将这一模型与多种补充引擎整合在同一工作区，用户可比较不同引擎的输出并选择适合项目的结果。
【主要能力】 1）视频生成：支持文本生成视频和图片生成视频。Happy Horse 可在单次前向传播中生成画面与同步音频，包括对白、环境声和拟音效果，无需单独的音频管线。原生 1080p、24 帧每秒，支持英语、普通话、粤语、日语、韩语、德语、法语七种语言的音素级唇形同步。资料称其在文本生成视频类别领先超过 60 Elo 分，在图片生成视频类别领先超过 40 Elo 分。 2）平台整合的其他引擎：Kling 3.0 支持多镜头序列、最长 15 秒、原生音频协同生成、Motion Control 角色动画和 AI Avatar 唇形同步说话头像；Veo 3.1 生成 4、6 或 8 秒广播级片段，内置 AI 音频与空间立体声，支持首尾帧控制和参考风格视频生成；GPT Image 适合对文字渲染准确性要求高的图形与排版；Flux 2 Pro 面向批量生成速度，支持 1K 和 2K、七种宽高比；Nano Banana Pro 支持最多 8 张参考图保持角色一致性，Nano Banana 2 增加 Google 搜索 grounding、14 张参考图和 15 种宽高比；Seedream 5.0 输出原生 4K、最高 4096×4096 像素、八种宽高比，Seedream 5 Lite 应用思维链视觉推理处理复杂空间关系。 3）Motion Control：可将编排动作转移到角色图像上。 4）图像生成：支持文本生成图像与图像生成图像，覆盖排版准确、角色一致、4K 原生输出和批量速度等不同需求。 5）音频生成：支持多说话人对白音频以及 Happy Horse 原生同步音频。
【使用方式】 平台为浏览器操作，无需 GPU、软件安装或动作捕捉硬件。资料给出的三步流程为：第一步，输入文本提示或上传参考图像（图片格式支持 JPEG、PNG、WebP，最大 10MB；上传图像将作为视频起始帧），描述主体、场景、动作、情绪和音频意图；第二步，选择 AI 引擎，Happy Horse 推荐用于重视运动物理和原生音频的场景，也可选 Kling、Veo、GPT Image、Seedream 或 Flux；第三步，下载并商业使用。生成耗时从数秒到几分钟不等，取决于模型和分辨率。付费计划输出无水印并附完整商业授权。
【适用场景】 资料列出的用途包括社交媒体、广告、产品内容、电影前期制作和客户交付物。可通过 Happy Horse 生成电影感视频，通过 Kling 编排多镜头叙事，通过 Veo 制作广播级片段，通过 GPT Image 创建排版准确的图形，通过 Seedream 输出原生 4K，通过 Flux 进行批量快速生成，通过 Motion Control 转移动作，以及生成唇形同步头像和多说话人对白。
【背景与版本】 Happy Horse 由 ATH AI Innovation Unit 创建，负责人为张迪（Zhang Di），他曾是 Kling AI 的技术架构师。名称纪念 2026 年中国生肖马年，“Happy Horse”（快乐马）代表创作自由与前行动力。该模型于 2026 年 4 月 7 日匿名出现在 Artificial Analysis，数日内登上文本生成视频和图片生成视频双榜第一，并于 2026 年 4 月 10 日被公开认领，初始公开版本称为 Happy Horse 1.0。架构方面，基于统一的 150 亿参数 Transformer，含 40 层自注意力，首尾各四层处理模态特定投影，中间三十二层在文本、图像、视频和音频间共享参数。
【对比信息】 与 Seedance 2.0 相比，资料称 Happy Horse 在文本生成视频（无音频）领先超过 60 Elo 分，在图片生成视频领先超过 40 分，对应盲测胜率约 58%；优势集中在运动物理、纹理质量和提示词遵循，而 Seedance 2.0 更强的多模态参考控制可接受最多 9 张图像、3 段视频和 3 个音频文件；在带音频视频方面两者基本持平。与 Kling 3.0 和 Veo 3.1 相比，Kling 3.0 擅长多镜头序列、原生 4K 和 Motion Control，Veo 3.1 擅长电影感场景构图与环境真实感，Happy Horse 则在整体盲测排行榜的原始视觉质量和运动物理上领先；三者均可从同一账号使用。
【开源与 API】 团队已宣布开源可用性，包括基础模型权重、蒸馏模型、超分辨率模块和带商业许可的推理代码；完整权重发布的独立验证仍在进行中。开源发布覆盖当前排名第一的 Happy Horse 1.0。Happy Horse API 计划于 2026 年 4 月底面向希望集成该模型的开发者提供。
【限制与暂未提供的信息】 当前每段生成时长为 5 至 8 秒。资料未提供具体价格、免费额度上限、各引擎的详细计费方式、并发限制、支持的分辨率除 1080p 与 4K 外的更多细节，以及开源权重的具体发布地址。
