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Happy Oyster AI 视频生成器 — 生成带原生音频的 AI 视频
Happy Oyster AI 由打造 HappyHorse-1.0 的 Alibaba 团队构建。HappyHorse-1.0 曾以 ELO 1,365 登顶 Artificial Analysis 全球视频榜单。在这个工作区里，Kling 3.0 和 Veo 3.1 会在一次模型推理中同时生成画面与声音，而不是先出无声视频、再后期补音轨。汽车加速会带有对应的发动机声，旁白会和口型同步，环境声也会从第一帧开始铺满场景。无论你要做文生视频还是图生视频，都可以在几分钟内完成，无需额外打开音频编辑器。
为什么是 Happy Oyster AI？它背后是登顶全球榜单的模型团队
Happy Oyster AI 的名字与技术脉络都来自 Alibaba ATH AI Innovation Unit。这个团队在 2026 年 4 月 7 日匿名发布了 HappyHorse-1.0，该模型随后迅速登上 Artificial Analysis 全球视频竞技场第 1，ELO 达到 1,365，刷新了视频生成模型的最高纪录。几天后，Bloomberg 和 CNBC 相继确认其作者来自 Alibaba。2026 年 4 月 16 日，同一团队又发布了 3D 世界模型 Happy Oyster，把能力进一步延伸到实时、可交互的 3D 环境生成。本平台将这条高排名视频生成链路带到普通创作者可直接使用的工作区，同时整合 Veo 3.1、Kling 3.0、Seedance 2.0 和 Wan 2.6 等引擎。
选择你的 AI 视频引擎
4 个引擎对应 4 种不同输出侧重点。按场景类型、音频要求和时长来选。
Kling 3.0
Kuaishou
原生 4K、60fps + 双语音频
这是目前最快打到原生 4K 输出的 AI 视频引擎之一。Kling 3.0 可生成 3 到 15 秒、4K/60fps 的视频，并在同一轮推理中协同生成音频，包括英文和中文对白、环境声与音乐提示。它还支持多镜头串联，能让连续场景里的角色和场景保持相对稳定，也支持图生视频来给参考首帧做动画。
- Native 4K / 60fps output
- EN + CN audio co-generation
- 3–15s single or multi-shot
- Text-to-video and image-to-video
- 原生 4K / 60fps 输出
- 中英双语音频协同生成
- 3–15 秒单镜头或多镜头
- 支持文生视频和图生视频
Veo 3.1
Google DeepMind
48kHz 空间音频 — 电影级声音
这是音频质感最强的引擎。Veo 3.1 可生成 48kHz 立体声音频，并带有明显的空间定位感：当人物移动时，声源会穿过声场；室内和室外的混响完全不同；脚步声也会匹配可见地面材质。对白、拟音与环境音都能从提示词直接合成。视频输出为 1080p，并支持 4K upscale。
- 48kHz spatial stereo audio
- Dialogue + foley co-generation
- 1080p with 4K upscaling
- Best-in-class audio quality
- 48kHz 空间立体声音频
- 对白 + 拟音协同生成
- 1080p 输出，可升级到 4K
- 音频质感行业领先
Seedance 2.0
ByteDance
2K 动作表现 + 8 语言口型同步
这是动作与口型同步专长模型。Seedance 2.0 在 2K 分辨率下更擅长复杂编舞、运动镜头和生物力学合理的肢体动态，并在一次推理中同时生成画面与音频。它支持 8 种语言的音素级口型同步，所以当你既要精准动作、又要同步说话时，它很适合全球化内容生产。
- Biomechanical body dynamics
- Audio-video co-generation
- Lip sync in 8 languages
- Up to 15s at 2K resolution
- 生物力学更合理的肢体动态
- 音视频协同生成
- 支持 8 种语言口型同步
- 最高 15 秒，2K 输出
Wan 2.6
Alibaba
多镜头角色连续性
这是擅长多镜头连续叙事的引擎。Wan 2.6 能把前后场景串起来，让同一个角色在切镜之后仍保持稳定身份，这种能力是很多单镜头模型难以做到的。它还能让对白、拟音和环境音在整段序列里维持连续同步。输出时长为 5 到 15 秒，分辨率为 720p 或 1080p。
- Character identity across scene cuts
- Cross-shot audio sync
- 5–15s multi-shot sequences
- 720p / 1080p output
- 跨镜头保持角色身份
- 跨镜头音频连续同步
- 5–15 秒多镜头序列
- 720p / 1080p 输出
带原生音频的 AI 视频生成器：声音与画面一次生成
很多视频工具先生成无声画面，再把你交给音频编辑器补声音。Kling 3.0 和 Veo 3.1 则是在单次模型推理中一起生成声音与视频帧，声音不是素材库拼接，而是由同一条提示词直接驱动。Kling 3.0 可以生成中英文多角色对白、环境声和与画面转场同步的音乐提示；Veo 3.1 更进一步，48kHz 立体声音频管线会生成带空间位置感的声音，例如汽车从左到右穿过声场、室内混响和室外空旷感明显不同、脚步声会匹配画面里的地面材质。对于音频质量决定成片质感的内容，这种原生协同生成可以直接省掉一整段后期配音流程。
用 Happy Oyster AI 视频生成器可以做什么？
从竖版社媒短片到电影前期预演，6 个常见场景分别匹配最合适的引擎。
竖版短视频与社媒内容
推荐：Kling 3.0 — 原生 9:16、4K、内置音频
Kling 3.0 可以直接生成适合 TikTok、Instagram Reels 和 YouTube Shorts 的 9:16 竖版视频，无需后期裁切。对白、音乐提示和环境声会和画面一起生成。你可以在 1 小时内快速试出多个创意版本，再决定投放哪个方向。
品牌宣传与产品发布视频
推荐：Veo 3.1 — 电影级音频，1080p 成片质感
Veo 3.1 的 48kHz 空间音频管线很适合做品牌片、产品揭幕和高质感宣传内容。把旁白脚本和场景描述一起写进提示词，模型会同时合成画面与声音。概念阶段可用 Fast mode 快速测试，正式交付时再切到 Quality mode。
YouTube B-roll、片头和视频散文
推荐：Kling 3.0 或 Veo 3.1 — 看你更重视速度还是音频
带环境声的 B-roll、带音乐提示的片头、以及用于视频散文的可视化概念段落，都可以不用摄影和录音设备直接生成。Kling 3.0 更适合快速周转和 4K 输出；如果音轨本身就承担叙事功能，Veo 3.1 更合适。
电影前期预演与分镜测试
推荐：Wan 2.6 — 场景之间保持角色连续性
Wan 2.6 能在连续镜头之间保持角色身份和环境音一致，适合需要同一主角跨多个镜头出现的前期预演。几分钟内就能生成一段 4 镜头 pitch sequence，让导演、制片或客户更快看到整体气质。
科普讲解与教学可视化
推荐：Veo 3.1 — 旁白和画面事件同步
Veo 3.1 很适合做“讲解词和画面一起发生”的教学内容。你可以写明概念、画面和要说的旁白，模型会把对白与镜头节奏一并合成出来，并给到匹配场景的环境声。
游戏预告片与世界观预览视频
推荐：Kling 3.0 — 4K、多镜头、电影感运动
Kling 3.0 能生成 4K、多镜头且自带音频的游戏预告片风格视频，不需要动画软件和录音棚就能先做出世界观预告。若你还要继续扩展到 3D 交互环境预览，也能和 Happy Oyster 世界模型方向衔接。
如何用 Happy Oyster AI 生成视频：3 步完成
不用时间线编辑器，也不用后期对音频。写场景，选引擎，直接下载结果。
写清楚场景
描述镜头看到什么、镜头怎么运动，以及画面里应该出现什么声音。把主体动作、对白、光线和环境都写进去。中英文提示词都可用，描述越具体，模型越容易准确还原你的意图。
选择引擎、时长和模式
Kling 3.0 适合原生 4K 输出和双语音频，Veo 3.1 适合电影级空间声音，Seedance 2.0 适合舞蹈与运动动作加 8 语言口型同步，Wan 2.6 适合多镜头角色连续性。若做图生视频，在生成前先上传参考首帧。
下载带音频的高清视频
根据引擎和时长不同，生成通常在 1 到 5 分钟内完成。输出为内嵌音频的高清视频，无需额外下载音轨或再做同步。你也可以把同一条提示词放到不同引擎里各跑一版，横向比较视听风格。
AI 视频提示词模板 — 适用于 Kling 3.0 与 Veo 3.1
4 条经过场景验证的提示词模板，每条都匹配了最适合的模型。
带旁白的竖版社媒短片
最适合 Kling 3.0 — 9:16、4K、双语音频协同生成
"明亮咖啡馆里，一位咖啡师把蒸汽牛奶缓缓倒进深色浓缩咖啡中，奶泡形成树叶拉花。镜头从腰部高度慢慢推近。大窗户洒进柔和晨光。音频：轻微咖啡馆环境声、牛奶蒸汽声，然后咖啡师说："一杯完美的 Flat White，关键在这一倒。" 9:16 竖版，8 秒。"
产品发布揭幕短片
最适合 Veo 3.1 — 48kHz 空间音频更适合品牌片
"纯白摄影棚里，一只磨砂黑运动鞋在低矮台座上缓慢旋转，顶部主光照亮鞋面，底部有轻微阴影。镜头从鞋底纹理缓慢移焦到后跟品牌标志。音频：无对白，低频轰鸣从静音中慢慢建立，当标志清晰入焦时达到顶点，随后再次回到安静。16:9 横版，8 秒，电影感产品揭幕。"
多镜头叙事片段
最适合 Wan 2.6 — 切镜后仍保持角色连续性
"场景 1（3 秒）：夜晚，一位穿深红色大衣的女性在雨中走向亮着灯的门口，脚步踩在湿漉漉的人行道上。场景 2（3 秒）：同一位女性走进门内，抖落外套上的雨水，环顾温暖灯光下的室内空间。场景 3（3 秒）：面部近景，她看向镜头外，像是认出了某个人。音频：雨声从室外持续过渡到室内闷闷的环境声，三镜头保持连贯。"
带讲解旁白的科普动画
最适合 Veo 3.1 — 旁白与画面同步协同生成
"一个水滴以超慢动作落向静止水面，撞击后形成皇冠状水花，多个小水滴向外飞散。镜头先保持特写，再慢慢拉远，看见水波纹不断扩散。音频：旁白说："表面张力会在撞击瞬间被打破，形成只持续不到一毫秒的皇冠状结构。" 背景为干净的白蓝色，10 秒。"
怎样写出可直接用于成片的 AI 视频提示词
- • 先写主体，再写它的动作 - 视频提示词里的第一个“名词 + 动作”会决定整段生成的视觉锚点。相比“一个咖啡馆场景”，“一位咖啡师把蒸汽牛奶缓缓倒进浓缩咖啡里”对模型更可执行。Kling 3.0 和 Veo 3.1 都会优先编码开头动作。
- • 明确写出镜头运动 - 如果不写镜头语言，输出很容易显得像静态镜头。直接使用电影摄影词汇，例如“慢速推轨靠近主体”“稳定器从背后跟拍”“俯拍镜头下落”“从前景移焦到背景”。Kling 和 Veo 对这类镜头指令都有明显响应。
- • 把音频线索直接写进提示词 - Kling 3.0 会按提示词协同生成音频，所以应该把需要听到的内容写清楚：引号里的对白、环境层次（如“雨打玻璃”“人群低语”）和声效事件（如“发动机启动”“门砰地关上”）。Veo 3.1 的 48kHz 音频管线也会对这种明确描述给出更好的空间声音效果。
- • 用具体类型或格式锁定视觉风格 - 没有风格锚点的提示词，很容易得到泛化结果。直接写出具体格式，例如“9:16 TikTok 竖屏、手持、自然光”“16:9 电影宽屏、anamorphic、浅景深”“纪录片风、广角建立镜头、仅环境音”。这类格式词会同时影响比例、运动和色彩风格。
Happy Oyster AI 套件里的更多工具
Happy Oyster AI 视频生成器常见问题
品牌背景、音频规格、模型差异和输出格式，都在这里一次说清。
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Happy Oyster AI 由打造 HappyHorse-1.0、登顶全球视频榜单的 Alibaba 团队构建。Kling 3.0 在一次生成中输出原生 4K 与双语音频，Veo 3.1 提供 48kHz 空间音频，Seedance 2.0 以 2K 渲染高难度动作并支持 8 种语言口型同步，Wan 2.6 则适合多镜头角色连续叙事。免费开始，几分钟内拿到第一版视频。