开源 AI 视频生成模型 | 150 亿参数 | 1080p + 同步音频 | 单次前向传播

• 项目概述
• 硬件需求
• 快速部署（CNB 云原生构建）
• 手动部署（本地 / 云服务器）
• API 使用
• GPU 切换（H20 ↔ L40）
• 模型加载说明
• 常见问题

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指标	规格
参数量	150 亿（15B）
架构	统一自注意力 Transformer（无交叉注意力）
输出分辨率	720p / 1080p
音频	原生同步音频生成（多语言唇形同步）
推理步数	仅需 8 步（蒸馏版本）
官方推荐显存	H100 80GB / H20 96GB
消费级显存	RTX 4090 24GB（需量化 + 较低分辨率）

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节点标签	CPU	GPU 显存	状态	适用场景
cnb:arch:amd64:gpu:H20	32 核	96 GB	✅ 可用（停产）	15B 全量推理
cnb:arch:amd64:gpu:L40	16 核	48 GB	✅ 推荐	量化推理 / 720p
cnb:arch:amd64:gpu	16 核	48 GB	✅ 可用	同上

💡 显存建议：

• H20 (96GB)：15B 全量模型，1080p 全分辨率
• L40 (48GB)：需量化到 FP16 或更低位宽，或降低到 720p

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1. 访问 cnb.cool/ky-video
2. 点击 新建仓库，命名为 happy-horse-1-0
3. 仓库完整路径：cnb.cool/ky-video/happy-horse-1-0
4. 上传本目录所有文件（Dockerfile、.cnb.yml、server.py、requirements.txt）

1. 进入 ky-video/happy-horse-1-0 → 设置 → 访问令牌
2. 创建令牌，勾选 read_registry + write_registry 权限
3. 复制令牌，保存备用（只显示一次）

方式 A：推送 main 分支

git init
git add .
git commit -m "Initial commit: Happy Horse 1.0"
git remote add origin https://cnb.cool/ky-video/happy-horse-1-0.git
git push -u origin main

方式 B：在 CNB 控制台手动触发

• 进入仓库 → 流水线 → 运行 → 选择 main 分支

制品地址：docker.cnb.cool/ky-video/happy-horse-1-0:latest
CNB 制品库：https://cnb.cool/ky-video/happy-horse-1-0/-/artifact

创建 .cnb.yml 开发配置（或在控制台选择 GPU 环境启动），使用 VSCode Web IDE 打开：

$:
  vscode:
    - runner:
        # ▼ 切换 GPU 类型 ▼
        tags: cnb:arch:amd64:gpu:H20
        # tags: cnb:arch:amd64:gpu:L40

      services:
        - vscode
        - docker

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• Docker 20.10+
• NVIDIA GPU + NVIDIA Container Toolkit
• CUDA 12.1

docker build -t happy-horse-1-0:latest -f Dockerfile .

# 仅 CPU（不推荐，非常慢）
docker run -d \
  --name happy-horse \
  -p 8000:8000 \
  happy-horse-1-0:latest

# GPU 模式（推荐）
docker run -d \
  --name happy-horse \
  --gpus all \
  -p 8000:8000 \
  -e HF_TOKEN=hf_your_token_here \
  -e PORT=8000 \
  -v $(pwd)/models:/app/models \
  -v $(pwd)/outputs:/app/outputs \
  happy-horse-1-0:latest

curl http://localhost:8000/health

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端点	方法	说明
/	GET	服务信息
/health	GET	健康检查
/api/v1/text-to-video	POST	文本生成视频
/api/v1/image-to-video	POST	图片生成视频
/api/v1/tasks/{task_id}	GET	查询任务状态
/api/v1/outputs/{filename}	GET	下载视频文件

curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/text-to-video \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "A serene lake at sunset with birds flying overhead, cinematic shot",
    "negative_prompt": "blurry, low quality, distorted",
    "duration_seconds": 5,
    "resolution": "1080p",
    "num_inference_steps": 8,
    "audio_language": "en"
  }'

响应：

{
  "task_id": "a1b2c3d4",
  "status": "processing",
  "created_at": "2026-04-08T21:30:00"
}

查询状态：

curl http://localhost:8000/api/v1/tasks/a1b2c3d4

下载视频：

curl -O http://localhost:8000/api/v1/outputs/text2video_a1b2c3d4_20260408.mp4

import requests

# 提交任务
resp = requests.post("http://localhost:8000/api/v1/text-to-video", json={
    "prompt": "A panda eating bamboo in a forest",
    "duration_seconds": 5,
    "resolution": "1080p",
})
task_id = resp.json()["task_id"]

# 轮询状态
import time
while True:
    status = requests.get(f"http://localhost:8000/api/v1/tasks/{task_id}").json()
    print(f"Status: {status['status']}")
    if status["status"] == "completed":
        print(f"Download: http://localhost:8000{status['output_url']}")
        break
    elif status["status"] == "failed":
        print(f"Error: {status['error']}")
        break
    time.sleep(5)

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编辑 .cnb.yml，修改 pipeline.runner.tags：

pipeline:
  runner:
    tags:
      # ✅ H20：32核 + 96GB显存（适合 15B 全量推理）
      - cnb:arch:amd64:gpu:H20

      # ⚠️ L40：16核 + 48GB显存（需量化，推荐）
      # - cnb:arch:amd64:gpu:L40

⚠️ 注意：修改 .cnb.yml 后需重新推送 main 分支触发新构建。

场景	H20 (96GB)	L40 (48GB)
1080p 全量推理	✅ 流畅	⚠️ 需量化或 720p
720p 量化推理	✅ 流畅	✅ 流畅
构建时间	较长	较短
CNB 成本	约 35 核时/小时	约 35 核时/小时

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Happy Horse 1.0 代码和权重尚未正式发布（仓库当前为预发布状态）。

方式 1：从 HuggingFace Hub 自动下载

docker run -d \
  --gpus all \
  -p 8000:8000 \
  -e HF_TOKEN=hf_your_token \
  happy-horse-1-0:latest

方式 2：挂载本地模型目录

docker run -d \
  --gpus all \
  -p 8000:8000 \
  -v /path/to/model:/app/models \
  happy-horse-1-0:latest

方式 3：使用 CNB 制品库中的模型（推荐）

• 将模型权重上传到 CNB 制品库
• 在启动命令中通过环境变量指定模型路径

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CNB 文档显示 H20 已停产，但节点仍可用。如果追求稳定，建议使用 L40 节点，并通过量化（FP16/INT8）降低显存占用。

• 降低分辨率到 720p
• 减少 duration_seconds
• 使用量化模型（如 torch.float16 而非 float32）
• 使用模型卸载（device_map="auto"）

# 容器内
docker exec happy-horse nvidia-smi

# API 健康检查返回 GPU 信息
curl http://localhost:8000/health

GPU 节点最大时长 4 小时。Docker 构建通常 30-60 分钟完成。如超时，尝试：

• 启用构建缓存（.cnb.yml 中 cache: 配置已默认开启）
• 将依赖层结果缓存在制品库

1. 注册 HuggingFace
2. 访问 Settings → Access Tokens
3. 创建 Token，权限选择 read
4. 模型正式发布后，在 happyhorses.io 查看模型 ID

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┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    CNB 云原生构建                          │
│  ┌──────────────┐    ┌──────────────┐                   │
│  │  H20 / L40   │───▶│   Docker     │                  │
│  │  GPU 节点     │    │   Build      │                  │
│  └──────────────┘    └──────┬───────┘                  │
│                              │                           │
│                              ▼                           │
│                    ┌──────────────────┐                 │
│                    │  CNB 制品库       │                 │
│                    │ docker.cnb.cool  │                 │
│                    │ /ky-video/       │                 │
│                    │ happy-horse-1-0  │                 │
│                    └────────┬─────────┘                 │
└─────────────────────────────┼───────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    CNB 云原生开发                         │
│  ┌──────────────┐    ┌──────────────┐                   │
│  │  H20 / L40   │───▶│  FastAPI     │                  │
│  │  GPU 节点     │    │  Inference   │                  │
│  └──────────────┘    │  Server      │                  │
│                      └──────────────┘                   │
│                             │                            │
│                             ▼                            │
│                      /api/v1/text-to-video               │
│                      (支持 Web 界面调用)                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

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📅 更新时间：2026-04-08 | 仓库：cnb.cool/ky-video/happy-horse-1-0