OmniHuman

OmniHuman 是由字节跳动研发的端到端多模态 AI 数字人生成框架，能够基于单张静态人物图像与音频输入（包括语音、音乐等），自动生成高保真度的全身动态视频。该系统可同步还原人物的口型、表情、手势及身体动作，适用于说话、演唱、演奏等多种表现形式。

OmniHuman官网入口网址：https://omnihuman-lab.github.io

核心特性

• 多模态驱动机制：支持图像、音频、姿态序列等多种输入信号，实现口型、表情与肢体动作的精准对齐，确保生成内容在语义与情感层面的一致性。
• DiT 架构基础：采用 Diffusion‑Transformer（DiT）结构，结合扩散模型与 Transformer 的优势，通过混合条件训练策略，在大规模多模态数据集上完成端到端优化，摆脱了传统方法对特定驱动信号的强依赖。
• 全条件训练范式：在训练过程中引入多样化的条件组合，使模型具备更强的泛化能力，可适配真人、动漫、3D 卡通等不同风格，并兼容肖像、半身、全身等各类图像比例。
• 高一致性视频输出：生成视频在纹理、光照、细节等方面保持高度连贯，能准确反映音频中的情感特征，并匹配相应的身体语言，支持最长 15 秒的快速生成。
• 开放 API 接入：通过即梦 AI 平台提供标准化接口，用户仅需上传图片与音频文件，即可调用 OmniHuman 完成视频合成，大幅降低数字人内容创作的技术门槛。

技术实现方面，OmniHuman 在训练阶段融合文本、音频、姿态等多种运动信号，增强模型对弱驱动条件（如仅有音频）的响应能力；同时支持任意宽高比的图像输入，在保留原始视觉风格的前提下生成协调的动作序列。此外，系统不仅限于音频驱动，亦可接受姿态或视频作为驱动源，拓展了动画生成的灵活性。

典型应用场景包括：

• 短视频内容生产：快速制作口型同步的营销、带货或解说类视频；
• 虚拟主播与教育数字人：用于直播、在线教学等场景中的拟人化交互；
• 影视后期制作：高效生成角色的表情与动作序列，辅助特效流程；
• 游戏与动漫开发：将静态角色素材转化为动态表演，提升叙事表现力。

OmniHuman 推动了 AI 数字人技术从局部（如面部或上半身）向全身高保真视频生成的演进，为内容创作者和行业应用提供了高效、低成本的解决方案。该工具已在 千流导航 收录，便于用户快速了解与使用。