Utility · Bytedance

OmniHuman API

Accès API OmniHuman pour vidéo de tête parlante pilotée par l'audio, identification humaine et détection de masques de sujet.

Opérationnel · 3 variants · à partir de $0.0000
runapi.ai
curl -X POST https://runapi.ai/api/v1/omnihuman/audio_to_video \
  -H "Authorization: Bearer $RUNAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "omnihuman-1.5-subject-detection",
  "image_url": "https://cdn.runapi.ai/public/samples/portrait.jpg",
  "audio_url": "https://cdn.runapi.ai/public/samples/voice.mp3"
}'
import { OmnihumanClient } from "@runapi.ai/omnihuman";

const client = new OmnihumanClient();
const result = await client.audioToVideo.run({
    model: "omnihuman-1.5-subject-detection",
    image_url: "https://cdn.runapi.ai/public/samples/portrait.jpg",
    audio_url: "https://cdn.runapi.ai/public/samples/voice.mp3",
});
require "runapi/omnihuman"

client = RunApi::Omnihuman::Client.new
result = client.audio_to_video.run(
    model: "omnihuman-1.5-subject-detection",
    image_url: "https://cdn.runapi.ai/public/samples/portrait.jpg",
    audio_url: "https://cdn.runapi.ai/public/samples/voice.mp3"
)
npx skills add runapi-ai/omnihuman -g
# Claude Code
claude mcp add runapi -s user -- npx -y @runapi.ai/mcp

# Codex
codex plugin install runapi-mcp@agents

# Cursor / Windsurf / VS Code
npx @runapi.ai/mcp init cursor
@runapi.ai/omnihuman v1
APERÇU

OmniHuman génère une vidéo de tête parlante à partir d'une image source et d'un audio de conduite. Les endpoints auxiliaires peuvent identifier les régions humaines et renvoyer des masques de sujet utilisables dans la requête audio-to-video.

  • Variantes de modèle pour différents objectifs de qualité et de latence
  • API key unifiée
  • Le model skill inclut docs, schémas et notes de setup
  • Les générations échouées ne sont pas facturées
VARIANTES

Variantes

Variant Billing From
omnihuman-1.5 second $0.270 Voir →
omnihuman-1.5-human-identification call $0.0000 Voir →
omnihuman-1.5-subject-detection call $0.0000 Voir →
MODELS

Installez le skill OmniHuman pour développer des apps

Chargez les docs du modèle, les schémas, les notes de tarifs et les étapes de setup dans votre workspace de code.

# Install the model skill for app development workflows
npx skills add runapi-ai/omnihuman -g
Installs docs, schemas, pricing context, and setup notes into your developer workspace.
Or use this setup request in your coding tool:
Install the OmniHuman skill for this app:

1. Add runapi-ai/omnihuman with the skills installer.
2. Load SKILL.md in this workspace.
3. Use its docs, schemas, pricing notes, and setup steps when adding model features.
4. Confirm the install path when done.
FONCTIONNEMENT

Construire avec ce model skill

01

Choisir le modèle

Sélectionnez le modèle et la variante adaptés au type de sortie, au niveau de qualité et à la latence cible.

02

S'authentifier une fois

Utilisez votre clé RunAPI pour tous les modèles pris en charge.

03

Installer le skill

Ajoutez le model skill à votre workspace de code avant d'implémenter la fonctionnalité.

04

Recevoir la sortie

Interrogez par task ID ou traitez le callback quand la génération se termine.

CONTEXTE

Où utiliser OmniHuman

OmniHuman appartient au catalogue Bytedance sur RunAPI et expose la génération audio-to-video ainsi que les assistants human-identification et subject-detection via des surfaces unifiées API, SDK, CLI, Bruno et documentation.

Provider
Bytedance
Modality
Utility
POURQUOI RUNAPI

Pourquoi utiliser OmniHuman via RunAPI

Une API key

Utilisez les mêmes identifiants pour les modèles et les fournisseurs.

Prêt pour les skills

Le model skill inclut schémas, notes de setup, contexte tarifaire et IDs de modèle.

Facturation prévisible

Les tarifs à l'usage sont visibles avant l'appel.

FAQ

Questions fréquentes

Comment appeler ce modèle ?

Installez le model skill et suivez ses notes de setup avec votre clé RunAPI.

Les générations échouées coûtent-elles quelque chose ?

Les générations échouées ne sont pas facturées

Puis-je l'appeler depuis mon application ?

Oui. Installez le model skill dans votre workspace de code et utilisez-le pendant l'ajout de la fonctionnalité.

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