HappyHorse 1.0 レビュー: プロンプト、使用例、および試用方法

HappyHorse 1.0 は、アリババが公開したオープンソースのAI動画生成モデルで、最大15秒・1080pの映像に、対話・効果音・環境音を同期させた音声を、1回の順伝播で生成します。約150億パラメータの統一Transformerを基盤に、テキストから動画（T2V）と画像から動画（I2V）の双方に対応し、6言語以上のネイティブなリップシンクを備え、Artificial Analysis Video Arena のリーダーボード上位に急速に浮上しました。

HappyHorse 1.0 は当初、アリーナ上で匿名エントリーとして登場しました。名前もチーム名もなく、ByteDance、Google、Kuaishouなどのクローズドなフロンティアモデルと真正面から競いました。コミュニティの注目を集めたのは画質だけではありません。映像と同時に同期オーディオ——対話、環境音、Foley——を1パスで生成していたのです。独立した観察者はアジア圏由来と指摘し、ネイティブな音声出力を備えた初の「謎のエントリー」として位置づけました。

開発元であるアリババ淘天未来生活実験室は、ベースモデル、蒸留モデル、超解像モジュール、推論コードを含むフルオープンソース公開を発表しています。 別途の吹き替えやサウンドデザイン工程は不要です。

HappyHorse 1.0 は PixVerse で利用可能で、Seedance 2.0、Kling、Veo、Sora 2、PixVerse V6 と同一プラットフォームで利用できます。本記事ではモデルのできること・限界、音声・映像の両方を活かすプロンプトの書き方、そして今日から試せる6つのユースケースとプロンプトを解説します。

要点：

• 150億パラメータの統一自己注意Transformer——テキスト、画像、動画、音声のトークンを1本の系列で処理。
• DMD-2により8ステップサンプリング、分類器自由ガイダンス（CFG）なし——NVIDIA H100上で1080p生成が約38秒。
• ネイティブな統合オーディオ・ビデオ生成：6言語の対話リップシンク、Foley、環境音を1回の順伝播で。
• T2V・I2V対応、出力長は3〜15秒。
• オープンソース公開範囲：ベースモデル、蒸留モデル、超解像モジュール、推論コード。
• 現在 PixVerse で提供中（Pro以上）——他モデルと同じ画面から試せます。

HappyHorse 1.0とは？

HappyHorse 1.0 は、Artificial Analysis Video Arena に謎のモデルとして初めて表れた際、クローズドなフロンティアモデルと並び、ネイティブな音声出力という珍しい特徴で即座に注目を集めました。コミュニティの観察者はアジア起源と推定し、ジョイントな音声・映像生成がアリーナでは他にないと指摘しました。その後、アリババ淘天未来生活実験室による開発であることが確認されました。

コミュニティがまとめたアーキテクチャ観察によれば、HappyHorse 1.0 は約150億パラメータの統一自己注意Transformerを中核にしています。40層のサンドイッチ構成で、最初の4層と最後の4層がモダリティ固有の埋め込み・デコードを担い、中央32層がテキスト・画像・動画・音声のトークンを連結した1系列でパラメータを共有します。専用のクロスアテンション枝や独立した音声モジュールはないと報告されています。ヘッドごとのシグモイドゲーティングがマルチモーダル学習を安定化し、明示的なタイムステップ埋め込みは省略され、入力潜在変数のノイズレベルから直接去噪状態を推論する設計とされています。

蒸留版はDMD-2（Distribution Matching Distillation v2）により推論を8ステップの去噪に圧縮し、CFGなしでNVIDIA H100上で1080pを約38秒、5秒256pプレビューを約2秒で生成します。

発表されているオープンソース公開にはベースモデル、8ステップ蒸留版、超解像モジュール、推論コードが含まれます。ライセンス条件は未公開です。執筆時点ではモデルウェイトや公式リポジトリはまだ公開されていません。

HappyHorse 1.0 スペック一覧

項目	内容
パラメータ数	約15B
アーキテクチャ	統一自己注意Transformer（40層、サンドイッチ構成）
モダリティ	テキスト、画像、動画、音声——単一トークン系列
ネイティブ音声	ジョイント音声・映像（対話、Foley、環境音）
リップシンク言語	6（英語、中国語標準語、日本語、韓国語、ドイツ語、フランス語）
蒸留	DMD-2——8ステップ、CFGなし
1080p生成時間	H100で約38秒
256pプレビュー	約2秒
最大尺	3〜15秒（デフォルト5秒）
アスペクト比（T2V）	16:9、9:16、1:1、4:3、3:4
テキストから動画	対応
画像から動画	対応
オープンソース	発表済み（ウェイト未公開）

HappyHorse 1.0の比較：ベンチマークと価格

HappyHorse 1.0 のランクは何ですか?

Artificial Analysis Video Arena はAI動画モデルで最も引用される公開ベンチマークで、ブラインドの一対一投票からELOを算出します。リーダーボードは動的なため、最新スコアは常にライブ版を確認してください。

HappyHorse 1.0 はT2VとI2Vの双方で上位にすばやく食い込み、Seedance 2.0、Veo 3.1、Kling 3.0などのクローズドフロンティアと直接競合しています。特にI2Vスコアが注目され、プラットフォーム史上最高クラスの記録に並びました。オープンソースモデルとしては、LTX-2 ProやWan 2.2が示していた水準から大きな前進です。

HappyHorse 1.0 は他の AI ビデオ ジェネレーターとどう違うのですか?

機能	HappyHorse 1.0	Seedance 2.0	PixVerse V6	Kling 3.0	Veo 3	Wan 2.2
ネイティブ音声	ジョイント生成	ジョイント拡散	あり	あり	空間オーディオ	なし
パラメータ	約15B	非公開	非公開	非公開	非公開	14B
オープンソース	はい（発表済み）	いいえ	いいえ	いいえ	いいえ	はい
サンプリングステップ	8（CFGなし）	約25〜50	—	—	—	約50
最大解像度	1080p	2K	1080p	4K	4K	1080p
リップシンク言語	6	7+	—	複数	—	0
画像から動画	はい（先頭フレーム）	はい	はい	はい	はい	はい
現時点でウェイト入手	いいえ	いいえ	いいえ	いいえ	いいえ	はい

紙上の最大の差別化は、ネイティブなジョイント音声・映像生成とオープンソースの両立です。Wan 2.2はオープンだが無音動画。Seedance 2.0とVeo 3は音声ありだがクローズド。HappyHorse 1.0は両方を狙う——ネイティブなジョイント音声・映像を備えた初のオープンソース路線を目指しています。

HappyHorse 1.0 の価格はいくらですか?

HappyHorse 1.0 はオープンソース モデルとして、重みが公開されると無料で自己ホストできるようになりますが、対応するハードウェア (フルスピード推論には NVIDIA H100 または同等のもの) が必要になります。 Alibaba は、Dashscope プラットフォームを介して国内および海外のエンドポイントへの API アクセスも提供しています。

PixVerse では、Pro、Premium、および Ultra プランのメンバーがクレジットベースの価格で HappyHorse 1.0 を利用できます。個別のサブスクリプションは必要ありません。Seedance、Kling、Veo、およびプラットフォーム上の他のすべてのモデルに使用するのと同じクレジット残高から引き出されます。

アクセス方法	コスト	要件
セルフホスト (ウェイトリリース後)	無料（ハードウェアのみ）	NVIDIA H100 または同等品
Alibaba Dashscope API	通話ごとの料金設定 (Dashscope を参照)	API キー + 統合
PixVerse	クレジットベース (共有プール)	プロ、プレミアム、またはウルトラ プラン

発売プロモーション中 (2026 年 5 月 6 日まで)、PixVerse の HappyHorse 1.0 世代はさらに 50% のクレジット割引を受けます。これは、該当する場合、Ultra プランの既存の 40% モデル割引と重ねて適用されます。

HappyHorse 1.0の強み

ネイティブなジョイント音声・映像生成

これが決定的な特徴です。単一の統一Transformerが、同一系列内で動画トークンと音声トークンを同時に去噪します。対話、Foley、環境音が1パスで生成され、映像と本質的に整合します。クリエイターにとってポストプロダクション工程が丸ごと不要になります。別録音、リップシンクツール、生成クリップ向けの手作業サウンドデザインは不要です。

高速推論

DMD-2蒸留のおかげで、CFGなし8ステップ去噪。報告ではH100で1080pが約38秒、256pプレビューが約2秒。多くの競合は25〜50ステップと数分規模です。

多言語リップシンク

英語、中国語標準語、日本語、韓国語、ドイツ語、フランス語の6言語をネイティブ学習。1セットのウェイトで6言語すべてをカバー——言語ごとのモデル差し替えやポスト吹き替えは不要です。複数市場でキャンペーンを展開するブランドに特に有用です。

T2VとI2V

HappyHorse 1.0はT2VとI2Vの両方をサポートします。I2Vでは参照画像（先頭フレーム）をアップロード、T2Vではテキストプロンプトを入力。PixVerseでは同一UI内の専用T2V／I2Vモードから利用——プラットフォームやツールの切り替えは不要です。

オープンソースの約束

アリババは、ベースモデル、8ステップ蒸留版、超解像モジュール、推論コードを含む公開範囲を発表しています。ライセンスが説明どおり商用利用を許すなら、HappyHorse 1.0はネイティブなジョイント音声・映像を備えた初のオープンソースモデルとなり——研究コミュニティとセルフホストが必要な独立クリエイターにとって大きな節目になります。

HappyHorse 1.0の限界は？

ウェイトはまだない。 執筆時点でモデルウェイト、推論コード、公式リポジトリは未公開です。本記事の内容は報道スペックとArtificial Analysisアリーナのコミュニティ観察に基づきます。正式リリース後はすべての能力主張を再評価してください。

1クリップ最大15秒。 出力は3〜15秒（デフォルト5秒）。SNSクリップ、広告、短い製品デモには十分ですが、長尺ナラティブには限界があります。マルチショットの連続は外部で扱う必要があり——タイムライン型マルチショットをネイティブに備えるSeedance 2.0とは異なります。

マルチモーダル参照システムなし。 Seedance 2.0は最大12個の参照アセット（画像9、動画3、音声3）と@タグによる精密制御を受け付けます。HappyHorse 1.0はテキストと画像入力。動画・音声の参照条件付けは報告されておらず、視覚参照に依存するワークフローでは創作コントロールが限られます。

音声品質は大規模検証前。 ジョイント生成は最大の売りですが、独立した大規模テストはまだ不可能です。コミュニティサンプルは有望ですが限定的です。複雑な対話、繊細なFoleyのタイミング、複数ソースの環境音では、広く利用可能になるまでばらつきを想定してください。

ファインチューニングやLoRAの発表なし。 ベースモデルがカバーしないブランドルックや画風が必要な場合、プロンプトエンジニアリングに限られます。コミュニティのファインチューニングツールはウェイト公開後に続く可能性がありますが、現時点ではありません。

ライセンス不明。 オープンソースかつ商用利用可と説明されていますが、正式ライセンスは未公開です。商用展開の計画は公式確認まで保留してください。

HappyHorse 1.0 の長所と短所の概要

長所	短所
✅ ワンパスでのネイティブジョイントオーディオビデオ — ポストプロダクションダビングなし	❌ モデルの重量はまだ公開されていません
✅ 8 ステップの推論 (1080p で約 38 秒) — ほとんどの競合他社より 3 ～ 6 倍高速	❌ クリップあたり最大 15 秒 — ネイティブ マルチショットなし
✅ 単一のウェイトセットから 6 言語のリップシンク	❌ マルチモーダル参照システムなし (テキスト + 画像のみ)
✅ オープンソースのリリースが発表されました (ベース + 抽出 + 超解像度 + コード)	❌ オーディオ品質は大規模に検証されていない
✅ 1 つのモデルでテキストからビデオへの変換と画像からビデオへの変換	❌ 微調整や LoRA のサポートはまだありません
✅ T2V と I2V の両方でトップレベルのアリーナ ランキング	❌ ライセンス条項はまだ確認されていません

HappyHorse 1.0向けプロンプトの書き方

多くのAI動画プロンプトガイドは視覚描写だけに終始します——被写体、動作、カメラ、照明。HappyHorse 1.0は音声をネイティブ生成するため、戦略を変える必要があります。以下は「見る」と同じくらい「聞く」モデルから最大限を引き出す方法です。

オーディオを先に考える

HappyHorse 1.0で最大の変化は、音が後付けではなく、映像と同じ順伝播で生成されることです。プロンプトでは映像と同様に音声を明示的に記述します。

視覚のみのプロンプト（動くが、音声は運任せ）：

シェフがレストランの厨房でパスタを調理している。暖かい照明、ミディアムショット、浅い被写界深度。

音声を意識したプロンプト（HappyHorseのジョイント生成を活用）：

シェフがジュージュー鳴るフライパンでパスタを炒め、縁から炎が一瞬立ち上る。素早い手つきで皿に盛り付ける。まずパンのクローズアップ、次にカウンターへ皿を滑らせるミディアムショット。暖かいレストランの光、浅い被写界深度。オーディオ：油のジュージュー音、バーナー上でのフライパンの擦れる音、花崗岩のカウンターに皿が置かれる軽いカチャ音、背景の厨房のざわめき。

2つ目はモデルに明示的な音声ターゲットを与え、映像と同期させやすくします。

具体的なカメラ用語を使う

HappyHorseは映画的な指示に反応します。具体的な用語は予測可能な結果に、曖昧な表現はモデルの推測に任せます。

カメラ用語	得られる映像
Slow push-in	被写体へゆっくりズームイン、緊張感を高める
Tracking shot	被写体を横からまたは背後から追う
Low-angle	被写体より下から仰ぎ、スケールや力強さ
Macro close-up	極端なディテール、浅い被写界深度
360-degree orbit	被写体の周りを一周
Aerial/drone shot	鳥瞰で前進する動き
Whip pan	被写体間を素早く横パン

「ミディアムからクローズアップへゆっくりドリーイン」と書けばモデルは正確に動きます。「シネマティック」だけではほとんど情報がありません。

オーディオをレイヤーで記述する

最大のコントロールのために、オーディオを3層で書きます。

• 前景：支配的な音（対話、剣の衝突やエンジン音など主要SFX）
• 中景：二次的な音（足音、布の擦れ、食器のカチャ音）
• 背景：環境のテクスチャ（群衆のざわめき、雨、遠くの交通、風）

例：「オーディオ：グリル上のジュージュー油（前景）、金属をへらでこする屋台の音（中景）、夜市の群衆のざわめきと遠くのバイクエンジン（背景）。」

モデルは音声トークンと動画トークンを同一系列で処理します。オーディオ記述が精密であるほど、出力の整合は良くなります。

スタイルアンカーで視覚の一貫性

美学を明示し、記述を積み重ねて一貫したルックにロックします。

• フォトリアル：「アナモルフィックボケ、35mmフィルムグレイン、ティール・オレンジのカラーグレーディング、浅い被写界深度」
• アニメ／スタイル化：「セルシェーディング、太い輪郭、フラットで大胆な色、新海誠調のパレット」
• レトロ／ノスタルジア：「1990年代VHSの粒子、過飽和の暖色、CRTの走査線」
• コマーシャル：「スタジオ照明、白サイクロ背景、プロダクトフォト、マクロレンズ」

プロンプトのコツ7つ

1. 被写体とアクションを先頭に——最初の15語がモデルの注意に最も効く。
2. オーディオを明示——対話は引用符、具体的な音の名前、前景／中景／背景の層。
3. 具体的なカメラ指示——「ミディアムからクローズアップへゆっくりドリーイン」は毎回「シネマティック」に勝つ。
4. ビジュアルスタイルを名指し——特定の美学、フィルムストック、パレット、芸術の伝統を参照。
5. 物理的ディテールを入れる——「ガラスに当たる雨」「風に揺れる絹」「ネオンを抜ける湯気」が接地の手がかりになる。
6. プロンプトは約100語以内——具体性は確保しつつ、トークンが注意を奪い合わない程度。
7. まず低解像度で反復——480pや256pでコンセプトを検証してから1080pにコミット。

HappyHorse 1.0 の使用例: テストした 6 つのプロンプト

実際の出力品質を評価するために、PixVerse 上の HappyHorse 1.0 を通じて次の各プロンプトを実行しました。以下に埋め込まれたビデオの結果は、実際のモデル出力であり、厳選されたものや後処理されたものではありません。各プロンプトは、ネイティブのオーディオビデオ生成が実質的に最大の違いを生むユースケースを対象としています。

1. ショート動画・SNS向け

向いている人：TikTok、Reels、Shortsでネイティブサウンドが欲しく、別の吹き替えパイプラインを組みたくないクリエイター。

期待できること：ジュージューする屋台フードクリップとASMR級のオーディオ——どのSNSでもスクロールを止めるコンテンツ。

プロンプト：

A Thai street food vendor cracks two eggs onto a sizzling flat-top griddle, tosses in chopped scallions and bean sprouts with a metal spatula. Oil pops and splatters. Steam rises through golden string lights above the cart. Close-up macro shots alternate with a medium shot showing the vendor’s confident hands. Night market crowd murmurs in the background. ASMR food photography style, shallow depth of field, warm tungsten lighting, handheld camera with subtle movement. Audio: sizzling oil and egg whites hitting the grill, sharp spatula scrape on metal, distant crowd chatter and a motorbike passing.

確認ポイント：オーディオはへらの動きに合わせた満足感のあるジュージューと擦れ音を出し、群衆の空気感で隙間を埋めるべきです。フード系コミュニティでバズりやすいクリップ——ナレーション不要の純粋な感覚満足。

2. マーケティング・広告クリエイティブ

向いている人：シネマティックな動きと精密なオーディオで高CVの製品ティーザーが欲しい広告代理店、ブランド、プロダクトチーム。

期待できること：ラグジュアリー製品のリビールで、オーディオキューが映像アクションに正確に乗る——初期コンセプト検証で3Dレンダーやスタジオ撮影の一部を置き換える出力。

プロンプト：

A luxury chronograph watch sits on a slab of dark volcanic stone. Water droplets fall in slow motion onto the sapphire crystal, each impact sending tiny ripples across the glass. The camera orbits slowly as the chronograph crown is pressed — the second hand sweeps forward with a precise mechanical click. Macro detail reveals brushed titanium and polished bevels catching a single hard key light from above. Studio product photography, dark background, slow-motion water at a 240fps feel. Audio: individual water droplet impacts on glass, a crisp mechanical click as the crown is pressed, a subtle low-frequency hum that fades to silence.

確認ポイント：クロノグラフ針が動き出す瞬間の同期した「カチッ」がマネーショットです。そのオーディオキューが映像アクションにピタリと乗れば、無音動画モデルでは到底得られないレベルの同期を示します——ポストのダビングでは一発で合わせるのが難しい領域です。

3. 多言語キャンペーン

向いている人：英語、中国語、日本語、韓国語、ドイツ語、フランス語の各市場で再撮影せずにクリエイティブを展開するブランドと代理店。

期待できること：自然なリップシンクでセリフを話すキャラクター——1回の生成で6対応言語のいずれでも「対話そのまま使える」出力を示すデモ。

プロンプト：

A barista in a cozy specialty coffee shop slides a perfectly layered oat milk latte across a wooden counter. She looks up at the camera with a friendly half-smile and says: “Your usual. Extra foam, zero judgment.” Behind her, an espresso machine hisses softly. Morning light streams through a large window, casting warm stripes across the counter. Medium shot with a slow push-in to a close-up on her face as she speaks. Warm color grading, shallow depth of field, indie film aesthetic. Audio: espresso machine steam hiss, the soft slide of the ceramic cup on wood, her spoken line delivered casually and warmly, faint acoustic guitar from a speaker in the background.

確認ポイント：セリフのリップシンクが主テストです。HappyHorse 1.0は6言語のネイティブリップシンクを謳っています——このプロンプトは英語デリバリーのベースラインです。他言語の対話で同じコンセプトを再実行し、言語横断の一貫性を試してください。唇の動き、表情、声のトーンが言語をまたいで保たれれば、再撮影とダビングのパイプライン全体を省けます。

4. Bロールとプレビズ

向いている人：エスタブリッシング、コンセプト映像、環境音付きアニマティックが必要な映画・TV・YouTube制作者。

期待できること：レイヤーされた環境音付きの雰囲気たっぷりのエスタブリッシング——ドキュメンタリー、旅行動画、ナラティブでシーンを立てるBロール向け。

プロンプト：

A lone figure in a red parka walks across a vast Antarctic ice field toward a small research station at twilight. The station’s windows glow warm orange against deep blue polar light. Snow blows horizontally across the frame. The figure pauses, pulls a radio from her belt — breath visible in the freezing air. Tracking shot follows her from behind, then cuts to a wide establishing shot showing the tiny station dwarfed by an enormous glacier wall. Documentary cinematography, cool blue-teal palette with warm interior contrast, steady handheld, National Geographic style. Audio: howling polar wind as a constant bed, rhythmic crunching of boots on packed snow, radio static crackle when she reaches for it, a brief muffled voice from the radio speaker.

確認ポイント：レイヤーされた環境音がテストです。風は常に支配的で、足音の雪のギシギシは歩行リズムと一致し、無線のパチパチは手が伸びた瞬間に質感として現れるべきです。ワイドのエスタブリッシングは広大な環境での空間的一貫性を試します。この種の出力はプレプロのコンセプト映像やプレースホルダーBロールにそのまま使えます。

5. EC製品動画

向いている人：画像から動画で静止の製品写真をモーションデモに変えたいECチームとプロダクトマーケター。

期待できること：静的アングルから商業品質の動きへ変わる製品ヒーローショット——初稿の製品コンテンツで実撮の一部を置き換えるワークフロー。

プロンプト：

A pair of fresh-out-of-the-box white running shoes sits on a clean concrete surface. The camera starts static, then slowly orbits as one shoe lifts off the ground and rotates in mid-air, revealing the tread pattern, mesh ventilation holes, and a neon green accent stripe along the sole. Soft particles of dust drift through a shaft of sunlight hitting the shoe. The shoe sets back down gently. Minimal studio setup, single directional light source from the upper left, clean white-gray background, product catalog photography with motion. Audio: a soft whoosh as the shoe lifts, the faint creak of new rubber flexing, a satisfying muted thud as it lands back on concrete.

確認ポイント：マテリアル表現がクリティカルです——メッシュはメッシュに見えるか、ラバーソールはラバーに読めるか、光はネオンアクセントと正しく相互作用するか。ECチームにとって、このワークフローは1枚の製品写真を動画撮影のスケジュールなしにモーションアセットに変えます。ささやかなオーディオ（シュッ、きしみ、着地のドスン）が、本来はサウンドデザインが要る磨きを加えます。

6. AI研究

向いている人：ジョイント音声・映像拡散、マルチモーダルTransformer、統一生成アーキテクチャのアライメント境界を研究する研究者。

期待できること：複数の同時オーディオソースが、それぞれ異なる視覚パフォーマンスとリズム・空間的に揃わなければならない技術的に厳しいシーン——同期限界を露わにするストレステスト。

プロンプト：

A three-piece jazz ensemble performs in a dimly lit basement club. A drummer brushes a snare with wire brushes in a steady swing rhythm. An upright bass player plucks a walking bass line, fingers clearly visible on the strings. A saxophone player steps forward into a spotlight and plays a slow, bluesy solo. A single audience member at the bar taps a glass in time with the beat. Smoke drifts through a cone of amber spotlight. Medium wide shot establishing all three musicians, then a slow tracking push-in toward the saxophone solo. Warm amber and deep shadow, 16mm film grain, vintage jazz club atmosphere. Audio: wire brush on snare, plucked upright bass, saxophone melody — all three instruments rhythmically aligned, with the faint clink of the glass tap and low crowd murmur underneath.

確認ポイント：このプロンプトは意図的に難しくしています。3つの楽器音を、互いにリズム的に一貫し、各演奏者のパフォーマンスと視覚的に同期して生成することを求めます。ワイヤーブラシのストロークはドラマーの手の動きと一致すべきです。ベースのプルックは弦上の指の動きと揃うべきです。サックスの音色は奏者のエンブシュアと呼吸に追随すべきです。HappyHorse 1.0がこれをよくこなせば、オープンソース領域で真に新しいマルチモーダルアライメント水準を示したことになります。

PixVerse で HappyHorse 1.0 を使用する方法

PixVerse で HappyHorse 1.0 を使い始めるには 2 分もかかりません。ローカル GPU も API キーのセットアップも、別のアカウントも必要ありません。他のモデルですでに使用している PixVerse アカウントだけを使用できます。

1. PixVerse に移動 — app.pixverse.ai を開いてログインします (または無料アカウントを作成します)。
2. モードを選択します — プロンプトベースの生成の場合は Text-to-Video を選択し、アニメーション化する参照画像がある場合は Image-to-Video を選択します。
3. HappyHorse 1.0 を選択します。 — モデル ピッカーで HappyHorse 1.0 を選択します。 Seedance 2.0、Kling、Veo、Sora 2、PixVerse V6 と並んで登場します。
4. プロンプトを作成します — ビジュアルとオーディオの両方のキューを含めてシーンを説明します。最良の結果を得るには、上記のセクションのプロンプト テクニックを使用してください。
5. パラメータを設定して生成 — アスペクト比 (16:9、9:16、1:1 など) と長さ (最大 15 秒) を選択します。 「生成」をクリックし、結果が表示されるまで約 30 ～ 60 秒待ちます。

HappyHorse 1.0 には、PixVerse の Pro プラン以上 が必要です。ベーシック プランとスタンダード プランにはアクセスは含まれません。各世代には、共有 PixVerse 残高からのクレジットがかかります。これは、プラットフォーム上の他のすべてのモデルに使用されるのと同じプールです。

PixVerse上のHappyHorse 1.0：サブスク疲れなくモデルの自由を

サブスクの問題

モデルローンチ記事ではあまり語られない現実があります。2026年、AI動画モデルを評価するコストは、使うコストに匹敵しつつあります。

Sora 2のフルアクセスにはChatGPT Proが必要——月200ドル。Klingは独自のプランで月約10ドルから。Seedance 2.0は中国ではByteDanceのJimengのペイウォールの向こうか、ホストするプラットフォーム経由です。Luma、Runway、Hailuo——それぞれが別の月額行になります。キャンペーン用にトップ5を本当に評価したいクリエイターは、最終納品の生成前に、プラットフォームのサブスクだけで月300〜500ドルを超えやすいです。

お金だけではありません。5アカウント、5つのUI、5つのクレジット体系、5セットのレート制限と解像度キャップ。プラットフォーム間の文脈切り替えの認知コストは隠れたコストで、創作に使える時間を食います。

1つのプラットフォーム、すべてのモデル、1つの予算

これがPixVerseのモデル集約が解決しようとしている問題です。Seedance 2.0、Kling、Veo 3.1、Sora 2、そしてHappyHorse 1.0——すべて1アカウント、1クレジット残高、1つのUIから。

実務的には：ジョイント音声・映像のコンセプトはHappyHorse 1.0で、PixVerse V6でカメラ制御、Seedance 2.0でマルチ参照の精度、Kling 3.0で4K——結果を並べて比較し、ショットごとに最適なものを選べます。プラットフォームの切り替えも、冗長なサブスクも不要です。

これは単なる便利さではありません。実験の経済性を変えます。一度モデルを試すためにサブスクのオーバーヘッドを払わなくてよくなり、従量の生成課金だけで、節約した予算をログインではなく反復に回せます。

PixVerse クレジットキャンペーン（期間限定）

**クレジット追加 50% OFF：**HappyHorse 1.0 が PixVerse で提供中のため、キャンペーン期間中に当該モデルで課金される各生成について、通常料金に加えて クレジット消費がさらに 50% 割引されます（同じ尺でも消費クレジットが少なくなります）。

**Ultra との併用：**適用条件を満たす場合、Ultra プランでは本 HappyHorse ローンチ特典を、既存の Ultra 向けモデル 40% OFF と **併用（スタック）**でき、対象生成でさらにお得になります。

キャンペーン終了：2026 年 5 月 6 日

タイムゾーン	現地終了時刻
太平洋夏時間（PDT）	2026-05-06 00:00
UTC	2026-05-06 07:00
北京時間（CST）	2026-05-06 15:00

モデルの自由とは

アプローチ	月5モデル以上を評価するコスト	必要アカウント数	UIの切り替え
バラバラのサブスク	Sora、Kling、Luma、Runwayなどで月300〜500ドル超	5+	5+の異なるUI
PixVerse	1メンバーシップ（Pro+）、全モデルでクレジット共有	1	なし——すべて同じUI

PixVerse での HappyHorse 1.0 は、評価用に減らせるサブスクが1つ、アカウント管理が1つ減り、ベンチマークできるモデルが1つ増えることを意味します。HappyHorse 1.0へのアクセスにはPro以上が必要——BasicとStandardには含まれません。

よくある質問

HappyHorse 1.0とは？

アリババのオープンソースAI動画生成モデルで、約150億パラメータです。統一自己注意Transformerにより、最大15秒の1080p映像と同期した音声——対話、効果音、環境音——を1回の順伝播で生成します。T2VとI2Vの両方をサポートします。

HappyHorse 1.0は無料？

オープンソースとして発表されているため、ウェイト公開後はセルフホスティングで無料（ハードウェアコスト除く）になる見込みです。PixVerseではクレジット制のモデルオプションとして提供されています——具体的な料率はアプリでご確認ください。PixVerseでHappyHorse 1.0にアクセスするにはPro以上が必要（Basic・Standardには含まれません）。

他のAI動画ジェネレーターとの違いは？

決定的な特徴はネイティブなジョイント音声・映像生成です。多くのAI動画モデルは無音動画のみで、音声とリップシンクは別ツールが必要です。HappyHorseは映像と同じ順伝播で対話、Foley、環境オーディオを生成し、6言語のリップシンクをモデル内でネイティブ学習しています。

リップシンクは何語？

6言語：英語、中国語標準語、日本語、韓国語、ドイツ語、フランス語。一部マーケ資料では7言語目（広東語）が挙がることがありますが、技術説明で確認されているのは6です。リップシンクはポストプロダクションのオーバーレイではなく、モデル内でネイティブに学習されています。

HappyHorse 1.0はどれくらい速い？

NVIDIA H100上のDMD-2蒸留版：1080pで約38秒、256pプレビューで約2秒。モデルはCFGなし8ステップのみで、多くの競合は25〜50ステップと数分です。

商用プロジェクトに使える？

オープンソースかつ商用利用可と説明されていますが、正式ライセンスは未公開です。商用ワークフローに組み込む前に公式ライセンスを待ってください。PixVerse上の商用利用はプラットフォームの標準利用規約に従います。

HappyHorse 1.0とSeedance 2.0、どちらを使う？

強みが異なります。HappyHorse 1.0は音声・映像をジョイント生成し、高速8ステップ推論とオープンソースウェイトを約束します。Seedance 2.0は、最大12アセットと@タグ制御による豊富なマルチ参照入力、より高い解像度（2K）、動画内編集、実績のある制作トラックを提供します。どちらもPixVerseで並べて比較できます。

HappyHorse 1.0のAPIは？

アリババのDashscopeプラットフォーム経由でAPI提供があり、国内向けと国際向けのエンドポイントがあります。PixVerseでは標準の生成UIからAPIキーやインフラを直接管理せずに利用できます。

オンラインでHappyHorse 1.0を試すには？

PixVerseで利用可能です。Seedance 2.0、Kling、Veo、Sora 2、PixVerse V6と同様に——1アカウント、1クレジット残高。Pro以上が必要です。詳細は PixVerse をご覧ください。

HappyHorse 1.0 には価値がありますか?

HappyHorse 1.0 は、単一のパイプラインで同期されたオーディオを含むビデオを必要とするクリエイターのために、ほとんどの競合他社が備えていない、または別途料金を請求している機能を提供します。 PixVerse では、他のモデルに既に費やしたのと同じクレジットを使用してテストできます。評価に追加のサブスクリプション費用はかかりません。現在の発売プロモーション (2026 年 5 月 6 日までクレジットが 50% オフ) により、試用版の費用対効果が特に高くなります。主な注意点は、オープンソースの重みがまだ利用できないため、現時点ではセルフホスティングはオプションではないということです。

HappyHorse 1.0 と Veo 3 — どちらが優れていますか?

HappyHorse 1.0 と Veo 3 はどちらもビデオとともにオーディオを生成しますが、その長所は異なります。 HappyHorse は、8 ステップの推論を使用して 1 つのパスでオーディオとビデオのトークンを生成する単一の統合された Transformer を使用します。これにより、より高速かつアーキテクチャ的にシンプルになります。 Veo 3 は空間オーディオを提供し、最大 4K 解像度をサポートしますが、Google のエコシステムを通じてのみ利用できます。 HappyHorse は、2026 年 4 月の時点で、T2V と I2V の両方の Artificial Analysis Arena で上位にランクされています。一方、Veo 3 は、Google ツールとの緊密な統合の恩恵を受けています。 PixVerse では、両方を並べてテストできます。

HappyHorse 1.0 は初心者に適していますか?

はい。 PixVerse では、HappyHorse 1.0 を使用するのに技術的なセットアップは必要ありません。テキスト プロンプトを作成し、設定を選択し、生成します。ローカル GPU、コマンドライン ツール、API 構成はありません。この記事のプロンプト ガイドとすぐにテストできる 6 つのプロンプトは、コピーして変更できる開始点として設計されています。このモデルは、PixVerse Pro プラン以上のプランを持っている人なら誰でもアクセスできます。

まとめ

HappyHorse 1.0は、オープンソースのパッケージでネイティブなジョイント音声・映像生成という、AI動画の景色に本当に新しい能力を持ち込みます。報告されているスペック——8ステップ推論、6言語リップシンク、最大15秒のT2V／I2V、約38秒の1080p生成——は紙の上では強力です。本記事のプロンプトは、モデルが PixVerse で試せるいま、主張と出力が一致するか評価する助けになります。

PixVerseではHappyHorse 1.0により、AI動画ジェネレーターのまとめで他のすべてのモデルとベンチマークできます——同じアカウント、同じクレジット、同じUI。それがモデルの自由です：ショットごとに最適なエンジンを選び、ドアごとにサブスクの通行料を払わなくてよいこと。