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覆盖四大核心能力,提供从智能生成到精细编辑的完整创作链路。
输入文本描述生成物理真实、运动流畅的高质量视频。支持800词超长文本指令,精准还原创作意图。
Text → Video以首帧图像为起点结合文本引导,生成连贯视频。适配影视预览与分镜创作场景。
Image → Video最多9张参考图像输入,锁定人物形象与道具细节,实现跨镜头多角色一致性。
Reference → Video风格变换与局部替换,保持原始运动轨迹100%不变。支持赛博朋克、Minecraft等风格迁移。
Video Edit在广告创意、影视动画、电商设计与IP角色四大领域展现卓越的生成质量。
需高效制作广告分镜与品牌视觉的企业。从脚本到成片仅需数分钟。
专注复杂叙事与多角色创作的团队。精确锁定角色形象,跨镜头一致。
追求快速迭代与风格多样化的电商团队。A/B测试从天级到分钟级。
以角色为核心辐射三视图、表情包与换装素材,打造风格高度统一的IP视觉资产库。
相较 1.0 全面重构核心能力,质的飞跃。
部分画面动作迟缓、节奏不足、力量感弱
重构运动建模与时序一致性,动作连贯性、镜头节奏与力量感显著提升
多分镜/九宫格角色易崩、角色间互相污染
支持同时输入 9 张参考图,角色-场景-道具可自由组合,多角色同屏不串脸
长 Prompt 语义丢失、多场景调度失控
单条 Prompt 支持 6–8 个连续场景自动调度,复杂叙事下镜头编排、站位、空间关系更稳
"油光感"、过度锐化、磨皮塑料感
保留痘印/法令纹/毛孔等真实细节,面部大特写可用
音频是"贴上去"的
升级为原生音视频协同,台词语速停顿自然、背景音效受 Prompt 控制可关可开
四大模型覆盖视频创作全场景。
| 模型 | 能力 | 输入 | 输出 | 分辨率 |
|---|---|---|---|---|
| happyhorse-1.0-t2v | 文本提示词生成物理真实、运动流畅的视频 | 文字 | 视频 + 音频 | 720P / 1080P |
| happyhorse-1.0-i2v | 首帧图像引导生成连贯视频内容 | 图片 + 文字 | 视频 + 音频 | 720P / 1080P |
| happyhorse-1.0-r2v | 多参考图像融合生成角色一致视频 | 参考图(≤9) + 文字 | 视频 + 音频 | 720P / 1080P |
| happyhorse-1.0-video-edit | 风格变换、局部替换等视频编辑 | 视频 + 文字(+参考图) | 视频 + 音频 | 720P / 1080P |
Prompt 决定创意能不能落到画面上,Skill 参数决定这条画面值不值这个钱。
决定“画什么、怎么讲故事”—— 创意可控性
分镜顺序、景别、运镜、光线氛围
通过 [Image N] 索引显式绑定角色/道具/场景,避免污染
字幕/水印/塑料感/畸形手指等靠 negative prompt 抑制
[0-4s]…[4-5s]… 时间轴切分控制段落时长
决定“用哪把刀、切多厚”—— 生产可控性
t2v — 纯创意试稿最便宜
i2v — 单镜头动画首选
r2v — 广告 TVC/电商切片必用
1080P 质感明显优于 720P,成本约 +33%
“角色图+场景图+产品图”分开输入比合成单图效果更好
同样的模型、同样的 Credit,效果差距取决于 Prompt 工程。
同样的模型、同样的 Credit,Good Case 讲了一个完整的故事,Bad Case 只是一张会动的图 —— 差距不在 HappyHorse 1.1,差距在 Prompt。


HappyHorse 1.1 “局部变化 × 全局稳定”能力突出,把“什么在变、什么不变、怎么变、变多久、什么色温、什么风格”全部写清楚 → 模型只需“填色”。
同样 4 张参考图 + 一次 credit 消耗,Good/Bad 的成片差距是“能上架”和“不能用”的区别。Prompt & Skills Cookbook — R2V 的索引写法、一致性约束、转场设计都是可复用模板,一次投入长期受益。
三大模式的核心写作原则,让模型准确理解你的意图。
把“资深创意的经验”拆成 Agent Skills,让 AI 自动编排多镜头长视频生产流程。
核心思路:不要让 Agent 每次直接调用 t2v/i2v/r2v API — 那等于把 Prompt 工程的负担全甩给用户。正确姿势是把长视频生产流程拆成 5–7 个 Skill,让 Agent 编排。从创意拆解 → 分镜规划 → 角色卡生成 → 单镜生成 → 一致性校验 → 拼接出片 → Credit 保护全流程。
每个 Skill 只做一件事SKILL.md 里 description 必须触发条件清晰(“当用户要 X 时使用”),避免 skill 抢跑
Prompt 模板放资源文件别写死在代码里,让 Agent 用 Read 加载后填参,方便复用与迭代
所有生成参数走 Skill 参数分辨率/模型变体/参考图数量/negative prompt 全走参数化,不同客户只需换模板