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要說前陣子 AI 圈最神秘的模型,快樂小馬應該算一個。
早在月初,這個模型就登頂了 Artificial Analysis 的榜首,直到現在還在榜單第一掛著。在 Arena AI 排行榜上,HappyHorse-1.0 也能排到第二的位置。
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這么好的成績,一下子激起了大伙兒的好奇心。
一夜之間,大量仿冒套殼擦邊版 “ 快樂馬 ” 激情上線,HappyHorse 突然成了流量密碼,整個 AI 圈都在討論誰才是小馬真正的爸爸。
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直到最近,這場猜馬游戲終于有了答案。阿里 ATH 團隊正式認領這匹競技場黑馬,并同時開放了 HappyHorse-1.0 灰測。
世超也去前線觀察了一些大伙兒用 HappyHorse-1.0 做出來的案例,看起來整體效果還是有不少閃光點的。
即便是在高速運動的鏡頭里,人物基本沒有跑形,主體一致性保持得很穩。音效也沒掉鏈子,節奏點踩得準,畫面動作和聲音能完全對上。
來源:@嵐叔
而在氛圍感、真人特寫和一些奇觀鏡頭上,成片的質感看起來也比較在線。
咱也第一時間上手試了試。這回 HappyHorse-1.0 一共開放了視頻生成和視頻編輯兩項功能,實測下來,營銷號嘴里的全面碾壓、拳打腳踢友商模型,咱聽個樂就行了。
不過,不能否認的是,它確實是一款完成度較高的視頻模型。
下面世超就帶各位差友看看 HappyHorse 的實測案例。先從最核心的視頻生成說起,HappyHorse-1.0 的生成等待時間大概在 3 到 5 分鐘,一次最長可以生成 15 秒視頻,畫質支持 720P 和 1080P,參考圖最多能放 9 張。
在無參考圖的情況下,只用一段不到 100 字的提示詞,就可以跑出一支質感還不錯的紀錄片風格短片。
比較驚喜的是,它的音畫同步完成度很高。比如手掌揉過面團時那種細碎的摩擦聲,還有面團、面板撞擊案臺的聲音,都能跟手部動作搭配。
而如果提供參考圖,只要搭配簡單的一兩句話提示詞,也能做出不錯的效果。
比如下面這個案例,“ 生成一段皮克斯電影質感的電影前導片,主角坐到背后的賽車里,倒車離開畫面。鏡頭位置始終不變,不要跟隨角色。”
或者讓米家三姐妹摸摸角色的頭:“ 閃光燈閃過,左二右一的人物都放下剪刀手,摸右二人物的頭。”
又或者來個漢堡廣告片:
所以大伙兒也能看出來,HappyHorse 對參考圖還是挺依賴的。加了參考圖之后,不管是抽卡成功率,還是最終畫面的質感,都明顯穩不少。
所以建議大家使用前先用 GPT-Image-2 做個圖,再搭配提示詞食用。
或者對畫面運鏡要求更高的差友,還可以試試下面這種參考圖 + 千字提示詞的玩法。
只要在提示詞里說清楚劇情,每秒的運鏡分鏡,畫面氛圍,人物表演情緒,臺詞背景音等等細節,你就可以得到一段 《 無間道 》 復刻版。
世超測了不少案例,感覺 HappyHorse-1.0 在鏡頭指令遵循方面還是很強的。比如提示詞里說 2-4s 給特寫鏡頭,實際視頻里運鏡是符合要求的。
不過,如果說運鏡做得還不錯,語音聲線方面,HappyHorse 就有點一般了。上面這個算好例子,實際上 80% 的視頻,都會出現極其 AI 的配音,剩下 20% 的情況里,我也沒摸清怎么提示,才能讓它說話穩定地擁有感情。。。
再給大伙兒看一個肖申克的救贖,只要不開腔,環境音和動作音還是比較到位的:
當然,真正想跑出完美無缺的好視頻,還是得靠抽卡大法。而這,也是目前整個行業的現狀。比如抽出來一條視頻,80% 是沒有問題的。但它總在那 20% 的細節上翻車,比如人飛著飛著少了一條腿,背景音突然出現莫名其妙的臺詞。
包括在多人物,在快速運動場景里表現比較一般。哪怕只是兩個人站在地面對劍這種相對簡單的動作,生成出來效果也經常很綿軟,整體缺乏打擊感。 不過相信在未來,隨著模型的更新,抽卡這件事兒,也會逐漸被技術淘汰。
而在視頻編輯功能上,HappyHorse-1.0 的表現也算比較穩定。
在風格、環境等大面積修改的時候,能保持和原視頻的一致性。比如真人改成動漫風格:
或者暴雨改晴天:
又或者局部給人物戴個口罩:
但視頻編輯對提示詞比較敏感,只會嚴格按照涉及的部分修改。比如,你只提到把畫面里的角色男性換成女性,背景音臺詞就會保持原來的男性聲線不變。
最后再給大伙兒說說價格。官網目前每天登錄免費送 50 積分,而生成一條 5s 720P 的視頻原價 45 積分,會員 7 折后也要 32,白嫖基本不太現實。
但即使花錢,HappyHorse 其實算是比較有性價比的。根據官方的口徑,HappyHorse-1.0 官網疊加會員折扣之后合 0.44 元/秒,這在 AI 視頻模型里是一個相當有競爭力的價格。
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目前比較優秀的模型,每秒成本一般在 1 元左右。世超周圍也有不少編輯部小伙伴表示,現在好的視頻模型太貴,大伙兒非必要都不舍得用。
所以,如果 HappyHorse 能保持這個價格優勢,再把模型短板補上,對一些小工作室,或者個人使用來說,還是有很大吸引力的。
總的來說,不管是開年的 Seedance,還是現在的 HappyHorse,咱們都能明顯感覺到,國產視頻模型已經不再是 Veo、Sora 后面的小跟班,反過來要教這些海外模型學做 AI 了。
即使它們還不完美,依然翻車,但這些 AI 模型能力的持續進化,成本的大幅優化,正在一點點改變視頻內容的生產方式。
過去做一條商業廣告片、短劇、電影,需要支撐一整個團隊的預算。現在,一個普通創作者靠參考圖和提示詞,居然也能摸到專業影像的門檻。
希望視頻模型繼續照這個勢頭卷下去,以后普通人想看點好劇,可能真的只需要燒燒 token,在家里動動手指了。
撰文:咸咸
編輯:面線
美編:素描
圖片、資料來源:
X、HappyHorse 官網
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