معاملات مرنة
اضبط 1 معاملاً موثَّقاً، بما يشمل source_image_url.
مهمة مساعدة تعيد أقنعة الموضوع لتوليد OmniHuman
curl -X POST https://runapi.ai/api/v1/omnihuman/subject_detection \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "omnihuman-1.5-subject-detection",
"prompt": "أنشئ فيديو رأس ناطق بدقة 720p من هذه الصورة الشخصية والتعليق الصوتي، مع استخدام قناع الموضوع لعزل المتحدث."
}'
import { OmnihumanClient } from "@runapi.ai/omnihuman";
const client = new OmnihumanClient();
const result = await client.subjectDetection.run({
model: "omnihuman-1.5-subject-detection",
prompt: "أنشئ فيديو رأس ناطق بدقة 720p من هذه الصورة الشخصية والتعليق الصوتي، مع استخدام قناع الموضوع لعزل المتحدث.",
});
import os
import requests
response = requests.post(
"https://runapi.ai/api/v1/omnihuman/subject_detection",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['RUNAPI_API_KEY']}"},
json={"model":"omnihuman-1.5-subject-detection","prompt":"أنشئ فيديو رأس ناطق بدقة 720p من هذه الصورة الشخصية والتعليق الصوتي، مع استخدام قناع الموضوع لعزل المتحدث."}
)
response.raise_for_status()
<?php
$client = curl_init("https://runapi.ai/api/v1/omnihuman/subject_detection");
curl_setopt_array($client, [
CURLOPT_HTTPHEADER => ["Authorization: Bearer " . getenv("RUNAPI_API_KEY"), "Content-Type: application/json"],
CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
'model' => 'omnihuman-1.5-subject-detection',
'prompt' => 'أنشئ فيديو رأس ناطق بدقة 720p من هذه الصورة الشخصية والتعليق الصوتي، مع استخدام قناع الموضوع لعزل المتحدث.',
])
]);
$response = curl_exec($client);
RunApi client = new RunApi(System.getenv("RUNAPI_API_KEY"));
Task task = client.subjectDetection().run({"model":"omnihuman-1.5-subject-detection","prompt":"أنشئ فيديو رأس ناطق بدقة 720p من هذه الصورة الشخصية والتعليق الصوتي، مع استخدام قناع الموضوع لعزل المتحدث."});
task.waitForResult();
require "runapi/omnihuman"
client = RunApi::Omnihuman::Client.new
result = client.subject_detection.run(
model: "omnihuman-1.5-subject-detection",
prompt: "أنشئ فيديو رأس ناطق بدقة 720p من هذه الصورة الشخصية والتعليق الصوتي، مع استخدام قناع الموضوع لعزل المتحدث."
)
client := runapi.NewClient(os.Getenv("RUNAPI_API_KEY"))
task, err := client.subjectDetection.Run({"model":"omnihuman-1.5-subject-detection","prompt":"أنشئ فيديو رأس ناطق بدقة 720p من هذه الصورة الشخصية والتعليق الصوتي، مع استخدام قناع الموضوع لعزل المتحدث."})
if err != nil { log.Fatal(err) }
task.Wait()
$ runapi generate \
--model omnihuman-1.5-subject-detection \
--endpoint subject_detection \
--wait
3 إصدارات متاحة
اختر أي نموذج وابدأ التوليد في ثوانٍ.
لا توجد نماذج متاحة الآن.
| المزوّد | Bytedance |
| معرّف النموذج | omnihuman-1.5-subject-detection |
| النمط | أدوات مساعدة |
| أنواع المهام | Asynchronous |
| نقطة نهاية API | /api/v1/omnihuman/subject_detection |
| وحدة الفوترة | استدعاء |
| معلمات الإدخال | source_image_url |
| حالة الكتالوج | جاهز للتشغيل |
سجّل مجانًا وأنشئ مفتاح API لـ omnihuman-1.5-subject-detection من لوحة التحكم.
أرسل طلب POST إلى /api/v1/omnihuman/subject_detection باستخدام معرّف نموذج omnihuman-1.5-subject-detection ومعلماتك.
استطلع المهمة أو اتبع الاستدعاء الراجع لاسترداد نتيجة omnihuman-1.5-subject-detection المكتملة.
اضبط 1 معاملاً موثَّقاً، بما يشمل source_image_url.
يعرض 1 endpoint(s) عامة: subject_detection.
محسوبة بـ استدعاء دون اشتراط اشتراك.
source_image_urlلا يوجد وصف متاح.
ارفع دقة الصور الأرشيفية إلى جودة مناسبة للطباعة للكتيبات والكتالوجات.
استعد لقطات SD وارفع دقتها إلى 4K لإعادة إصدار الكتالوج.
أزل خلفيات الصور دفعة واحدة لتوحيد صور المنتجات من آلاف البائعين.
مرّر معرّف النموذج الظاهر في دليل البدء السريع.
تتدرج حدود المعدل لكل مفتاح بحسب مستوى الاستخدام. راجع صفحة التسعير للاطلاع على الحدود الحالية.
نعم — المتغير مجرد خيار. بدّل عبر تغيير معامل model.
حيثما يتوفر البث، يقدّم RunAPI البث من البداية إلى النهاية.
افتح issue في مستودع GitHub العام أو راسل الدعم عبر البريد الإلكتروني.
لا. يكفي مفتاح RunAPI API للوصول إلى هذه النسخة وكل نموذج آخر في الكتالوج. لا تحتاج إلى حسابات لدى المزود الأساسي.