单一开场帧
一张图片就是全部视觉输入。
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Happy Horse AI 视频模型所需输入比 Virse 视频阵容中的任何其他模型都少,而这种聚焦正是使用它的理由。
大多数视频模型向你索要的内容,往往超出你手头所拥有的——首帧和尾帧、几张注明角色用途的参考图、一份涵盖镜头行为和声音设计的简报。当你只有一张图片并想看到它动起来时,那些模型会迫使你编造并不具备的素材。而这个模型从你的真实起点出发:一个单一的开场帧,以及对接下来会发生什么的描述。
当起点已经存在时,就使用 Happy Horse AI 视频模型。为照片制作动画,让生成的静帧活起来,测试一个想法在动态中是否可行,并且无需先整理简报即可制作短片。

Happy Horse 1.0 是一个拥有 150 亿参数的视频生成模型,基于统一的单流 Transformer 构建,也是首个在单次前向传播中同时生成画面和声音、而不是分阶段生成的模型。它于 2026 年 4 月登上 Artificial Analysis 盲测排行榜第一名,并以商业许可证形式开源发布。
该模型围绕三大核心优势构建:
片段时长为五到八秒,宽高比涵盖 16:9、9:16、4:3、21:9 和 1:1。Virse 中提供的配置会随画面一同生成音频,由单个开场画面加文字提示驱动。

一张图片就是全部视觉输入。
采用统一的单流 Transformer,而不是分阶段流水线。
在底层模型中同时生成画面和声音。
输出全高清画面,而非放大画质。
单次生成的短片长度。
16:9、9:16、4:3、21:9 和 1:1。

一张图片加一句话就是全部要求。无需组装参考集,也无需设计结束帧,因此这是从拥有一张图片到看到它动起来的最快路径。

在一次前向传递中生成音频和视频,而不是先生成无声片段再事后评分,正是该模型旨在展示的能力——并且它凭借这种方式登上了盲测排行榜榜首。

Full HD 由模型直接输出。对于一个由单帧驱动的模型来说,这个上限高于其输入要求所暗示的水平。

同一份简述可生成横版、竖版、方形和超宽画幅;当一个片段需要出现在多个位置时,这一点很重要。

该模型以开放方式发布,并允许商业使用,不过在 Virse 中,它以托管服务形式运行,无需安装任何内容。

声音与画面在同一次生成过程中生成,并且没有开关可以将其关闭。
单帧模型改变了什么值得一试的判断标准。当输入是你已有的一张图片时,问题不再是是否要撰写创意简报,而只是你是否感到好奇。 Virse 让这种好奇心可以以低成本付诸行动。画布上的任何静态图像——无论是由图像模型生成,还是从其他地方拖入——都可以在不离开工作区的情况下交给 Happy Horse AI 视频模型处理。
将工作区中已有的任何静帧直接动起来,无需先导出。
在为更重型的模型投入参考集之前,先了解一个构图作为动态画面是否成立。
在 Happy Horse AI 视频模型与 30 多个其他图像和视频模型之间切换,无需离开画布或重写简述。
当一个镜头必须落在特定的结尾构图上时,将同一帧交给一个接受起止两端点的模型。

为你已有的产品照、地点图像或肖像添加动态效果。

将画布中的任何图像转换成一段简短的动态片段。

由单个现有素材生成的短竖版或方形视频。

在进一步投入之前,快速检查一张静帧作为动态画面是否好读。

从你已有的产品照开始的缓慢推进或漂移。

为静态场景添加环境动态——蒸汽、风、光线变化。
上传一张图片,或从画布上的其他位置拖入一张图片。
说明什么在移动,以及相机如何运动。一个动作比三个动作更容易呈现清楚。
先判断节奏,再看画面。节奏问题来自提示词。
当动作不对时,重写动作描述,而不是替换输入图片。
一个有用的 Happy Horse AI 视频提示词通常包含三个元素:
与其这样写
让这张图像鲜活起来,电影感动态,精美。
不如这样写
镜头缓慢而平稳地向画面中心推进。蒸汽从杯中以细细的连续气流升起。除此之外没有任何移动,也没有剪切。
| 对比维度 | Happy Horse AI Video | Seedance 2.0 |
|---|---|---|
| 视觉输入 | 单个起始画面 | 帧或参考集 |
| 端点控制 | 仅起始画面 | 首帧和尾帧 |
| 在 Virse 中输出 | 无声 | 随画面一起生成的音频 |
| 片段时长 | 五到八秒 | 四到十五秒 |
| 所需设置 | 一张图片和一句话 | 一段涵盖动作和声音的简要说明 |
| 适用场景 | 你有一张图片和一个问题 | 镜头必须落到某个特定位置 |
画面已经确定了事物的外观。把提示词用在会发生什么变化上。
五到八秒适合承载一件正在发生的事。把多个事件堆在一起的简述会让它们同时出现,而且效果很差。
点名静态元素,才能阻止模型把整个场景都动画化。
每次生成都会渲染声音,因此提示词中值得写明环境声、音效和对白提示。