OmniHuman 是字節跳動推出的端到端多模態 AI 數字人生成框架。它能夠僅憑 一張靜態人物照片 與 音頻（語音、音樂）?，自動生成 逼真的全身視頻，實現人物說話、唱歌、演奏樂器、手勢交互等多種動作與表情同步。

OmniHuman官網入口網址：https://omnihuman-lab.github.io/

關鍵特性

1. 多模態條件驅動：支持圖像、音頻、姿態等多種信號作為驅動條件，實現音頻?動作?口型的高精度同步。
2. 基于 Diffusion?Transformer（DiT）架構：將擴散模型與 Transformer 結合，采用 混合條件訓練策略，在大規模多模態數據上進行端到端學習，突破了傳統數字人模型對單一訓練信息的依賴。
3. 全條件訓練：通過“全條件”方式讓模型從更廣泛的數據中學習，提升了對不同風格（真人、動漫、3D 卡通）和不同圖像比例（肖像、半身、全身）的適配能力。
4. 高質量輸出：生成的視頻在細節、光照、紋理上保持一致，能夠精準捕捉音頻情感并對應相應的肢體動作和表情，支持 15 秒一鍵生成，已在教育、影視、虛擬偶像等商業場景落地。
5. 開放 API（即夢AI 平臺）?：通過即夢AI 提供的 API，用戶只需上傳圖片和音頻，即可調用 OmniHuman 完成視頻生成，降低了創作門檻。

技術亮點

• 多模態運動條件混合訓練：在訓練階段同時引入文本、音頻、姿態等多種驅動信號，提升模型對弱信號（如僅音頻）的生成質量。
• 支持任意寬高比輸入：模型能夠處理不同尺寸的圖像，保持原有運動風格，適用于肖像、半身、全身等多種場景。
• 跨模態生成能力：除了音頻驅動，還可接受姿態或視頻驅動，實現更靈活的動畫創作。

應用場景

• 短視頻創作：快速生成帶口型同步的宣傳或帶貨視頻。
• 虛擬主播/數字人：用于直播、教育培訓中的虛擬形象。
• 影視特效：為角色動畫提供高效的動作與表情合成。
• 游戲與動漫：將靜態角色圖像轉化為動態演繹，提升互動體驗。

OmniHuman 的應用場景能夠顯著降低制作成本、提升創作效率。OmniHuman 代表了 AI 數字人技術從“上半身動畫”向“全身高保真視頻”邁進的重要一步。