Happy Horse 1.0 は Open Source です
完全な Happy Horse 1.0 model (基本重み、抽出された model、SR モジュール、および推論コード) は、寛容なライセンスの下で GitHub で公開されています。
Apache 2.0 ライセンス · 15B パラメータ · 商用利用可
オープンソースとは
Happy Horse 1.0 は 4 つのコンポーネントを公開し、研究者、開発者、クリエイターに model スタックへのフル アクセスを提供します。
ベースモデル
完全な 15B パラメータの基本 model 重み。 audio を共同生成して大規模なビデオ データセットでトレーニングされます。
蒸留モデル
品質を犠牲にすることなく、低リソースの推論用に最適化された、Happy Horse 1.0 の小型で高速な抽出バージョン。
SRモジュール
超解像度モジュールは、生成されたビデオを 1080p ネイティブ出力にアップスケールするために使用されます。
推論コード
テキストからビデオ、画像からビデオ、audio 生成スクリプトを含む完全な推論パイプライン コード。
モデルコンポーネント
各コンポーネントは GitHub リポジトリから個別にダウンロードできます。
HappyHorse-1.0-ベース
ジョイント audio を使用したテキストからビデオへの生成および画像からビデオへの生成のための完全な基本 model。
HappyHorse-1.0-蒸留
コンシューマ ハードウェアでの推論を高速化するために model を抽出しました。
ハッピーホースSR
1080p 出力品質のためのスーパー resolution アップスケーラー。
Happy Horse 1.0 をセルフホストする方法
- 1
リポジトリのクローンを作成する
git clone https://github.com/happyhorse-ai/happyhorse && cd happyhorse - 2
依存関係のインストール
pip install -r requirements.txt — Python 3.10 以降、CUDA 11.8 以降、およびベース model に少なくとも 24GB VRAM が必要です。 - 3
モデルの重みをダウンロードする
Python download_weights.py を実行して、Hugging Face からベース model または蒸留された model を取得します。 - 4
推論の実行
python generate.py --prompt "あなたの prompt ここに" --model ベース --audio true
セルフホスティングではなくクラウドを使用する理由
セルフホスティングは強力ですが、クラウドはすべての摩擦を取り除きます。
いいえ GPU は必要ありません
セルフホスティング Happy Horse 1.0 には 24GB 以上の VRAM が必要です。クラウド バージョンではハードウェアは必要なく、自動的に実行されます。
マルチモデルアクセス
Happy Horse 1.0、Seedance 2.0、Kling などをすべて 1 つのプラットフォームから切り替えます。
無料でお試しいただけます
サインアップは必要ありません。今すぐ Happy Horse 1.0 をオンラインで無料でお試しください。
API アクセス
Webhook サポートを備えた REST API を介して Happy Horse 1.0 を製品に統合します。
Happy Horse 1.0 をお試しください — セットアップは必要ありません
GPU セットアップをスキップします。 Happy Horse 1.0 を使用して、オンラインで映画のような AI ビデオを最大 38 秒で無料で生成します。
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