happyhorse-1-0

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使用 RunComfy 上的 HappyHorse 1.0 生成文字轉影片。說明 HappyHorse 1.0 的優勢(Artificial Analysis Video Arena 排名第一,原生 1080p 且內建同步音訊、多鏡頭角色一致性、支援 6 種語言提示),以及持續時間、長寬比、解析度的設定方式,並說明何時應改用 Wan 2.7 / Seedance 2 / LTX 2。透過本機 RunComfy CLI 執行 `runcomfy run happyhorse/happyhorse-1-0/text-to-video`。觸發關鍵字為「happyhorse」、「happy horse」、「happyhorse 1.0」、「happyhorse video」或任何明確要求使用此模型生成影片的指令。

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更新於 2026/6/18
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happyhorse-1-0
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使用 RunComfy 上的 HappyHorse 1.0 生成文字轉影片。說明 HappyHorse 1.0 的優勢(Artificial Analysis Video Arena 排名第一,原生 1080p 且內建同步音訊、多鏡頭角色一致性、支援 6 種語言提示),以及持續時間、長寬比、解析度的設定方式,並說明何時應改用 Wan 2.7 / Seedance 2 / LTX 2。透過本機 RunComfy CLI 執行 `runcomfy run happyhorse/happyhorse-1-0/text-to-video`。觸發關鍵字為「happyhorse」、「happy horse」、「happyhorse 1.0」、「happyhorse video」或任何明確要求使用此模型生成影片的指令。

HappyHorse 1.0 — RunComfy 專業版

runcomfy.com · 文字轉影片 · GitHub

HappyHorse 1.0 — 目前在 Artificial Analysis Video Arena 排名第一(Elo 1333 t2v / 1392 i2v)— 託管於 RunComfy Model API。原生 1080p 影片,內建同步音訊(對話、環境音、擬音)與多鏡頭角色一致性。

npx skills add agentspace-so/runcomfy-skills --skill happyhorse-1-0 -g

何時選擇此模型(相較於同系列其他模型)

需求 使用
多鏡頭故事,角色/服裝一致性 HappyHorse 1.0
同一生成流程內建音訊 HappyHorse 1.0
目前排名第一的盲測影片模型 HappyHorse 1.0
詳細的唇形同步對話 + 參考影片 Seedance 2.0 Pro
精細動作控制 + 多重參考條件 Wan 2.7
超快速迭代(次秒級每幀) LTX 2
對現有素材進行電影級動作編輯 Kling Video O1

如果使用者明確提到「HappyHorse」或「happy horse video」,請直接路由至此模型。

前置需求

  1. RunComfy CLInpm i -g @runcomfy/cli
  2. RunComfy 帳號runcomfy login 會開啟瀏覽器裝置碼流程。
  3. CI / 容器環境 — 設定 RUNCOMFY_TOKEN=<token> 取代 runcomfy login

端點 + 輸入結構

happyhorse/happyhorse-1-0/text-to-video

欄位 類型 必填 預設值 說明
prompt 字串 最多 2500 字元。支援 6 種語言(中文/英文/日文/韓文/德文/法文)。
aspect_ratio 列舉 16:9 僅限 16:99:161:14:33:4
resolution 列舉 1080P 720P1080P
duration 整數 5 3–15 秒。
seed 整數 0 0..2^31-1。重複使用可進行變體比較。
watermark 布林值 true 提供者浮水印。

如何呼叫

預設(16:9 1080p 5 秒):

runcomfy run happyhorse/happyhorse-1-0/text-to-video \
  --input '{"prompt": "<使用者提示>"}' \
  --output-dir <絕對路徑>

直式短片(9:16,8 秒,無浮水印):

runcomfy run happyhorse/happyhorse-1-0/text-to-video \
  --input '{
    "prompt": "<使用者提示>",
    "aspect_ratio": "9:16",
    "duration": 8,
    "watermark": false
  }' \
  --output-dir <絕對路徑>

較便宜的測試(720p):

runcomfy run happyhorse/happyhorse-1-0/text-to-video \
  --input '{"prompt": "<使用者提示>", "resolution": "720P", "duration": 3}' \
  --output-dir <絕對路徑>

CLI 會提交請求,每 2 秒輪詢一次直到完成,然後將結果中所有 *.runcomfy.net / *.runcomfy.com 的 URL 下載至 --output-dir。標準輸出為結果 JSON,標準錯誤為進度資訊。

提示技巧 — 實際有效的方法

描述隨時間變化的動作,而非靜態畫面。「一名女子從窗邊轉身,走兩步到書桌前,拿起杯子,舉到嘴邊,喝了一口」優於「一名女子正在喝咖啡」。

用簡單英文描述鏡頭與拍攝方式。 在提示開頭加上:"Wide shot. ..." / "Tracking shot. ..." / "Locked tripod, low angle. ..." 可作為實際指令。指定鏡頭質感:"35mm anamorphic""shallow DOF""crushed shadows"

迭代時每個片段只專注一個視覺重點。 不要堆疊「她走路 AND 狗在跑 AND 車子經過」。選定一個重點,讓它清晰,然後再用多鏡頭提示疊加。

多鏡頭一致性 — 描述兩個重點時,在每個重點重複錨點:"Shot 1: tall woman in red wool coat, blue scarf, in a rainy alley. Shot 2: same woman in red coat / blue scarf, now ducking under an awning." HappyHorse 能保持外觀,但需要錨點。

音訊方向 — 說出你想聽到的聲音:"distant temple bells, footsteps on wet pavement, no dialogue""warm friendly tone, English"

反模式:

  • 靜態畫面描述(無時間動詞)→ 動作會模糊不清。
  • 衝突的風格指示 → 互相抵消。
  • 超過 2500 字元的提示 → 品質下降。
  • 使用不支援的長寬比 → 回傳 422。

適用場景

使用案例 為什麼選擇 HappyHorse 1.0
多鏡頭品牌故事,角色一致 原生跨鏡頭身份保留
需要內建旁白與環境音的講解影片 同一流程內同步音訊
多語言短影音廣告 6 種提示語言,腳本品質不下降
電影級 1080p 輸出 原生 1080p 輸出,可廣播級使用
通用影片品質盲測領先者 Artificial Analysis Video Arena 排名第一

範例提示(經驗證可產生優異結果)

來自模型頁面(電影級場景):

Wide shot. A lone astronaut in dusty orange suit with blue-gray harness
skis across lunar plain, leaving parallel tracks in gray regolith.
Mid-stride, poles planted, pushing in 1/6th gravity with subtle upward
drift. Fine dust haze along ski tracks. Crescent Earth above lunar
horizon, blue-white glow against black sky. Raw sunlight, crushed
shadows, no fill. 8K photorealistic.

多鏡頭一致性:

Shot 1: Medium close-up. A woman in a navy trench coat enters a
rain-slick neon-lit Tokyo alley, looks left, holds up an umbrella.
Shot 2: Same woman in same navy trench, now under the awning of a
ramen shop, shaking water off the umbrella. Warm interior glow, soft
chatter, gentle rain on metal roof in the audio.

直式平台原生:

9:16 vertical short. A barista in a black apron pulls a single
espresso shot, steam rising into the morning sun, rich crema slowly
forming. Close-up handheld, shallow DOF, warm cafe ambience and the
hiss of the steam wand.

限制

  • 最長持續時間 15 秒 — 如需更長敘事,請分段為多鏡頭提示再拼接。
  • 長寬比 — 僅支援文件中的 5 種;超寬電影比例會被裁切或拒絕。
  • 音訊僅限內建 — 無法傳入外部音訊驅動唇形同步。如需音訊驅動的唇形同步,請使用 Wan 2.7(接受 audio_url)或 Seedance 2.0 Pro。
  • 此範本不支援免費的圖片轉影片 — HappyHorse 透過獨立管線支援 i2v;此 t2v 端點僅限文字輸入。

結束代碼

runcomfy CLI 使用 sysexits 風格的代碼:

代碼 意義
0 成功
64 CLI 參數錯誤
65 輸入 JSON 錯誤 / 結構不符(例如 duration: 30 會回傳 422)
69 上游 5xx 錯誤
75 可重試:逾時 / 429
77 未登入或 token 被拒絕

完整參考:docs.runcomfy.com/cli/troubleshooting

運作方式

  1. 技能會以符合結構的 JSON 主體呼叫 runcomfy run happyhorse/happyhorse-1-0/text-to-video
  2. CLI 會以使用者的 bearer token 向 https://model-api.runcomfy.net/v1/models/happyhorse/happyhorse-1-0/text-to-video 發送 POST 請求。
  3. Model API 回傳 request_id;CLI 每 2 秒輪詢 GET .../requests/<id>/status
  4. 狀態完成後,CLI 會擷取 GET .../requests/<id>/result,並將主機結尾為 .runcomfy.net.runcomfy.com 的 URL 下載至 --output-dir。其他 URL 僅列出但不下載。
  5. 輪詢期間按下 Ctrl-C 會發送 POST .../requests/<id>/cancel,避免為已停止的 GPU 付費。

此技能不包含

非自架影片執行器。非功能授權 — 需依賴有效的 RunComfy 帳號。

安全性與隱私

  • Token 儲存runcomfy login 將 API token 寫入 ~/.config/runcomfy/token.json,權限設為 0600(僅擁有者可讀寫)。在 CI / 容器環境中,可設定 RUNCOMFY_TOKEN 環境變數以繞過檔案。
  • 輸入邊界:使用者提示透過 --input 以 JSON 字串傳遞給 CLI。CLI 不會對提示進行 shell 展開;而是直接將 JSON 主體透過 HTTPS 傳送至 Model API。提示內容無 shell 注入風險。
  • 第三方內容:您傳入的圖片 / 遮罩 / 影片 URL 由 RunComfy 模型伺服器擷取,而非您本機的 CLI。請將外部 URL 視為不可信任;基於圖片的提示注入是任何圖片編輯 / 影片編輯模型的已知風險。
  • 對外端點:僅 model-api.runcomfy.net(請求提交)與 *.runcomfy.net / *.runcomfy.com(生成輸出的下載白名單)。無遙測、無回呼。
  • 生成檔案大小上限:CLI 會中止任何超過 2 GiB 的單一下載,以防止惡意或失控的模型輸出導致磁碟空間耗盡。