Flexible Parameter
1 dokumentierte Parameter konfigurierbar, darunter source_image_url.
Hilfsaufgabe, die Subjektmasken für OmniHuman-Generierung zurückgibt
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": "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.subjectDetection.run({
model: "omnihuman-1.5-subject-detection",
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/subject_detection",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['RUNAPI_API_KEY']}"},
json={"model":"omnihuman-1.5-subject-detection","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
$client = curl_init("https://runapi.ai/api/v1/omnihuman/subject_detection");
curl_setopt_array($client, [
CURLOPT_HTTPHEADER => ["Authorization: Bearer " . getenv("RUNAPI_API_KEY"), "Content-Type: application/json"],
CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
'model' => 'omnihuman-1.5-subject-detection',
'prompt' => '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.subjectDetection().run({"model":"omnihuman-1.5-subject-detection","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.subject_detection.run(
model: "omnihuman-1.5-subject-detection",
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.subjectDetection.Run({"model":"omnihuman-1.5-subject-detection","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-subject-detection \
--endpoint subject_detection \
--wait
3 Versionen verfügbar
Wähle ein Modell und generiere in Sekunden.
Wähle ein Modell und generiere in Sekunden.
| Anbieter | Bytedance |
| Modell-ID | omnihuman-1.5-subject-detection |
| Modalität | Utility |
| Aufgabentypen | Asynchronous |
| API-Endpunkt | /api/v1/omnihuman/subject_detection |
| Abrechnungseinheit | call |
| Eingabeparameter | source_image_url |
| Katalogstatus | Betriebsbereit |
Registriere dich kostenlos und erstelle im Dashboard einen API-Schlüssel für omnihuman-1.5-subject-detection.
Sende eine POST-Anfrage an /api/v1/omnihuman/subject_detection mit der Modell-ID omnihuman-1.5-subject-detection und deinen Parametern.
Rufe den Task ab oder folge dem Callback, um das fertige omnihuman-1.5-subject-detection-Ergebnis abzurufen.
1 dokumentierte Parameter konfigurierbar, darunter source_image_url.
Stellt 1 öffentliche(n) Endpoint(s) bereit: subject_detection.
Gemessen nach call, 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.
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