HappyHorse 1.0 视频生成模型测试教学文档

HappyHorse 1.0 视频生成模型测试教学文档 HappyHorse 1.0 视频生成模型测试教学文档 Modified May 13 No access HappyHorse 1.0 1778641351247 00:00 No access HappyHorse 1.0 1778618227501 00:00 No access HappyHorse 1.0 1778618938481 00:00 No access HappyHorse 1.0 1778508402824 00:00 No access HappyHorse 1.0 1778521402596 00:00 No access HappyHorse 1.0 1778616989765 00:00 No access HappyHorse 1.0 1778616947629 00:00 No access HappyHorse 1.0 1778614982710 00:00 No access HappyHorse 1.0 1778640412884 00:00 No access HH短剧测试 00:00 No access HappyHorse 1.0 1778641351247 00:00 No access HappyHorse 1.0 1778641351247 00:00 No access HappyHorse 1.0 1778618227501 00:00 No access HappyHorse 1.0 1778618227501 00:00 No access HappyHorse 1.0 1778618938481 00:00 No access HappyHorse 1.0 1778618938481 00:00 No access HappyHorse 1.0 1778508402824 00:00 No access HappyHorse 1.0 1778508402824 00:00 No access HappyHorse 1.0 1778521402596 00:00 No access HappyHorse 1.0 1778521402596 00:00 No access HappyHorse 1.0 1778616989765 00:00 No access HappyHorse 1.0 1778616947629 00:00 No access HappyHorse 1.0 1778616989765 00:00 No access HappyHorse 1.0 1778616989765 00:00 No access HappyHorse 1.0 1778616989765 00:00 No access HappyHorse 1.0 1778616947629 00:00 No access HappyHorse 1.0 1778616947629 00:00 No access HappyHorse 1.0 1778616947629 00:00 No access HappyHorse 1.0 1778614982710 00:00 No access HappyHorse 1.0 1778614982710 00:00 No access HappyHorse 1.0 1778640412884 00:00 No access HappyHorse 1.0 1778640412884 00:00 No access HH短剧测试 00:00 No access HH短剧测试 00:00 适用于故事版输入、影视分镜生成、写实短片制作 一、模型定位 HappyHorse 1.0 是一款偏向 影视化视频生成 的 AI 视频模型。根据目前实测，它更适合用来生成具有明确镜头语言、人物动作、场景氛围和叙事节奏的短视频片段，尤其适合广告片、电影感短片、MV、动态故事版、写实剧情片段等内容。 不适合简单提示词，适合使用 完整分镜脚本、故事板描述、长提示词结构 来控制画面。 二、目前发现的主要优点 1. 影视级分镜能力较强 模型对镜头语言的理解比较好，能够识别并执行常见影视分镜描述，例如： 远景、全景、中景、近景、特写 低角度、俯拍、跟拍 推镜、拉镜、环绕镜头、手持镜头等。 这说明它更适合使用“导演式提示词”，而不是简单描述画面。 适合写法： 0:00–0:03，超低角度广角镜头，人物从画面远处走来，背景建筑向内倾斜，镜头轻微鱼眼变形，形成压迫感和街头 MV 氛围。 0:00–0:03，超低角度广角镜头，人物从画面远处走来，背景建筑向内倾斜，镜头轻微鱼眼变形，形成压迫感和街头 MV 氛围。 不建议只写： 一个年轻人走在城市里。 一个年轻人走在城市里。 2. 可以用故事版输入 这是目前比较突出的优势。模型能够较好理解多镜头结构，尤其是按照时间轴写出的故事板。 也就是说，我们可以把 15 秒的视频拆成多个镜头，再让模型根据镜头顺序生成视频。有效减少了视频抽卡的次数 3. 对镜头识别度高 模型对“镜头”这个概念比较敏感。只要提示词中明确写出景别、角度、构图和运镜，它通常能更准确地生成有导演感的画面。 尤其适合强调： • 超低角度 wide shot • close up 特写 • over the shoulder shot 过肩镜头 • dolly in 推轨镜头 • handheld camera 手持摄影 • fisheye lens 鱼眼镜头 • crash zoom 急速推近 • 360 orbit 环绕镜头 • slow motion 慢动作 • match cut 匹配剪辑 不要堆砌，要服务于画面目的。 4. 支持超长提示词 它能吃比较长的提示词，这对复杂视频非常重要。 很多 AI 视频模型在提示词过长时会“丢信息”，但从目前测试看，HappyHorse / HappyHouse 对长提示词的承载能力较好，适合写入： 角色设定、场景设定、服装、道具、情绪、镜头运动、光线、质感、画面风格、时间轴、字幕、音乐氛围等内容。 动作打斗、文字、复杂词汇不太适合。 不过长提示词不是越长越好，关键是结构清楚。 建议采用： 总设定 + 分镜结构 + 统一约束 + 禁止项 5. 写实感好 目前实测中，它在写实质感、电影光影、真实人物皮肤、真实场景空间、摄影机镜头感方面表现较好。 适合生成： • 写实短剧 • 电影感广告 • 真实人物 MV • 科幻写实片段 • 都市剧情片段 • 纪录片式画面 • 产品广告视频 • 情绪氛围片 如果目标是“真实拍摄感”，可以多使用：照片级写实，电影级光影，真实皮肤质感，自然运动，浅景深，胶片颗粒，高动态范围，真实摄影机运动。 6. 提示词权重很大 这个模型对提示词的贯彻很深，认为你说的都是对的，并不会在最终生成时改掉不合理的地方，所以提示词的准确度直接影响结果。 三、推荐提示词结构 标准模板 整体风格： 【写实 / 电影感 / 科幻 / 街头MV / 广告片 / 纪录片 / 黑色幽默 / 赛博朋克等】 核心人物： 【年龄、性别、外貌、服装、动作、情绪、身份】 核心场景： 【地点、时间、环境、光线、道具、空间氛围】 视频结构： 镜头1，0:00–0:03 景别： 画面内容： 人物动作： 镜头运动： 光影氛围： 镜头2，0:03–0:06 景别： 画面内容： 人物动作： 镜头运动： 光影氛围： 镜头3，0:06–0:10 景别： 画面内容： 人物动作： 镜头运动： 光影氛围： 镜头4，0:10–0:15 景别： 画面内容： 人物动作： 镜头运动： 光影氛围： 统一要求： 人物保持一致，服装保持一致，场景连续，动作自然，镜头衔接流畅，画面具有电影质感。 四、适合 HappyHorse 1.0 的提示词写法 1. 不要只写画面，要写“镜头” 参考图： 普通写法： 一个男人在雨夜街道上行走。 No access HappyHorse 1.0 1778611392939 00:00 No access HappyHorse 1.0 1778611392939 00:00 更适合的写法： 雨夜城市街道，低角度中远景，湿漉漉的柏油路反射霓虹灯光。一个穿黑色风衣的年轻男人从画面远处缓慢走来，表情冷静疲惫。镜头贴近地面向后平稳移动，形成跟拍效果，浅景深，电影级光影，真实雨滴和路面反光。 No access HappyHorse 1.0 1778611412061 00:00 No access HappyHorse 1.0 1778611412061 00:00 2. 多镜头要把视频拆成镜头，而不是一句话说完 不建议：生成一个15秒的视频，一个年轻人在城市里走，看到广告牌，然后跳舞，最后镜头拉远。 建议： 镜头1，0:00–0:04 雨夜城市大全景，霓虹广告牌闪烁，年轻人站在街口。 镜头2，0:04–0:08 中景跟拍，年轻人穿过人群，外套被风吹起。 镜头3，0:08–0:12 近景，年轻人抬头看向巨大的广告屏，屏幕光打在脸上。 镜头4，0:12–0:15 镜头快速拉远，城市像舞台一样展开，年轻人在街中心开始跳舞。 公司小伙伴案例