Flexible Parameter
1 dokumentierte Parameter konfigurierbar, darunter source_image_url.
Hilfsaufgabe, die Personenbereiche in einem Quellbild erkennt
curl -X POST https://runapi.ai/api/v1/omnihuman/human_identification \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "omnihuman-1.5-human-identification",
"prompt": "Erzeuge aus diesem Portrait und Voiceover ein 720p-Talking-Head-Video und nutze eine Subjektmaske, um die sprechende Person isoliert zu halten."
}'
import { OmnihumanClient } from "@runapi.ai/omnihuman";
const client = new OmnihumanClient();
const result = await client.humanIdentification.run({
model: "omnihuman-1.5-human-identification",
prompt: "Erzeuge aus diesem Portrait und Voiceover ein 720p-Talking-Head-Video und nutze eine Subjektmaske, um die sprechende Person isoliert zu halten.",
});
import os
import requests
response = requests.post(
"https://runapi.ai/api/v1/omnihuman/human_identification",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['RUNAPI_API_KEY']}"},
json={"model":"omnihuman-1.5-human-identification","prompt":"Erzeuge aus diesem Portrait und Voiceover ein 720p-Talking-Head-Video und nutze eine Subjektmaske, um die sprechende Person isoliert zu halten."}
)
response.raise_for_status()
<?php
$client = curl_init("https://runapi.ai/api/v1/omnihuman/human_identification");
curl_setopt_array($client, [
CURLOPT_HTTPHEADER => ["Authorization: Bearer " . getenv("RUNAPI_API_KEY"), "Content-Type: application/json"],
CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
'model' => 'omnihuman-1.5-human-identification',
'prompt' => 'Erzeuge aus diesem Portrait und Voiceover ein 720p-Talking-Head-Video und nutze eine Subjektmaske, um die sprechende Person isoliert zu halten.',
])
]);
$response = curl_exec($client);
RunApi client = new RunApi(System.getenv("RUNAPI_API_KEY"));
Task task = client.humanIdentification().run({"model":"omnihuman-1.5-human-identification","prompt":"Erzeuge aus diesem Portrait und Voiceover ein 720p-Talking-Head-Video und nutze eine Subjektmaske, um die sprechende Person isoliert zu halten."});
task.waitForResult();
require "runapi/omnihuman"
client = RunApi::Omnihuman::Client.new
result = client.human_identification.run(
model: "omnihuman-1.5-human-identification",
prompt: "Erzeuge aus diesem Portrait und Voiceover ein 720p-Talking-Head-Video und nutze eine Subjektmaske, um die sprechende Person isoliert zu halten."
)
client := runapi.NewClient(os.Getenv("RUNAPI_API_KEY"))
task, err := client.humanIdentification.Run({"model":"omnihuman-1.5-human-identification","prompt":"Erzeuge aus diesem Portrait und Voiceover ein 720p-Talking-Head-Video und nutze eine Subjektmaske, um die sprechende Person isoliert zu halten."})
if err != nil { log.Fatal(err) }
task.Wait()
$ runapi generate \
--model omnihuman-1.5-human-identification \
--endpoint human_identification \
--wait
3 Versionen verfügbar
Wähle ein Modell und generiere in Sekunden.
Derzeit sind keine Modelle verfügbar.
| Anbieter | Bytedance |
| Modell-ID | omnihuman-1.5-human-identification |
| Modalität | Hilfsfunktionen |
| Aufgabentypen | Asynchronous |
| API-Endpunkt | /api/v1/omnihuman/human_identification |
| Abrechnungseinheit | Aufruf |
| Eingabeparameter | source_image_url |
| Katalogstatus | Betriebsbereit |
Registriere dich kostenlos und erstelle im Dashboard einen API-Schlüssel für omnihuman-1.5-human-identification.
Sende eine POST-Anfrage an /api/v1/omnihuman/human_identification mit der Modell-ID omnihuman-1.5-human-identification und deinen Parametern.
Rufe den Task ab oder folge dem Callback, um das fertige omnihuman-1.5-human-identification-Ergebnis abzurufen.
1 dokumentierte Parameter konfigurierbar, darunter source_image_url.
Stellt 1 öffentliche(n) Endpoint(s) bereit: human_identification.
Gemessen nach Aufruf, ohne Abo-Anforderung.
source_image_urlKeine Beschreibung verfügbar.
Verbessere generierte Assets.
Wandle ein Medienformat in ein anderes um.
Füge Utility-Aufrufe zu Produktionsflows hinzu.
Übergib die im Quickstart angezeigte Modell-ID.
Ja. Preise werden pro Aufruf oder Einheit gemessen.
Ja. Die Variante ist ein Anfrageparameter. Ändere die Modell-ID, ohne Codeänderungen, erneute Authentifizierung oder separate Abrechnungseinrichtung. Alle Varianten nutzen denselben API Key und dasselbe Anfrageformat.
Wo Streaming verfügbar ist, streamt RunAPI durchgängig. LLM-Modelle unterstützen Streaming auf Token-Ebene. Medienmodelle liefern Ergebnisse über Async-Task-Polling oder Webhook-Callbacks.
Öffne ein Issue im öffentlichen GitHub-Repository oder schreibe an den Support unter [email protected]. Gib Task-ID und Modell-ID an, damit das Team die betreffende Generierung untersuchen kann.
Nein. Dein RunAPI API Key reicht für diese Variante und jedes andere Modell im Katalog. Du brauchst kein Konto beim zugrunde liegenden Anbieter.
Wir helfen bei Enterprise-Setup, Integrationen und technischen Fragen.
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