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OmniHuman是字节跳动研发的多模态数字人生成模型，能够同时接受文本、图像、音频和姿态等多种条件，实现从单张照片生成全身动态视频的功能。
OmniHuman 是字节跳动推出的端到端多模态 AI 数字人生成框架。它能够仅凭 一张静态人物照片 与 音频（语音、音乐），自动生成 逼真的全身视频，实现人物说话、唱歌、演奏乐器、手势交互等多种动作与表情同步。
OmniHuman官网入口网址：https://omnihuman-lab.github.io/
关键特性
- 多模态条件驱动：支持图像、音频、姿态等多种信号作为驱动条件，实现音频‑动作‑口型的高精度同步。
- 基于 Diffusion‑Transformer（DiT）架构：将扩散模型与 Transformer 结合，采用 混合条件训练策略，在大规模多模态数据上进行端到端学习，突破了传统数字人模型对单一训练信息的依赖。
- 全条件训练：通过“全条件”方式让模型从更广泛的数据中学习，提升了对不同风格（真人、动漫、3D 卡通）和不同图像比例（肖像、半身、全身）的适配能力。
- 高质量输出：生成的视频在细节、光照、纹理上保持一致，能够精准捕捉音频情感并对应相应的肢体动作和表情，支持 15 秒一键生成，已在教育、影视、虚拟偶像等商业场景落地。
- 开放 API（即梦AI 平台）：通过即梦AI 提供的 API，用户只需上传图片和音频，即可调用 OmniHuman 完成视频生成，降低了创作门槛。
技术亮点
- 多模态运动条件混合训练：在训练阶段同时引入文本、音频、姿态等多种驱动信号，提升模型对弱信号（如仅音频）的生成质量。
- 支持任意宽高比输入：模型能够处理不同尺寸的图像，保持原有运动风格，适用于肖像、半身、全身等多种场景。
- 跨模态生成能力：除了音频驱动，还可接受姿态或视频驱动，实现更灵活的动画创作。
应用场景
- 短视频创作：快速生成带口型同步的宣传或带货视频。
- 虚拟主播/数字人：用于直播、教育培训中的虚拟形象。
- 影视特效：为角色动画提供高效的动作与表情合成。
- 游戏与动漫：将静态角色图像转化为动态演绎，提升互动体验。
OmniHuman 的应用场景能够显著降低制作成本、提升创作效率。OmniHuman 代表了 AI 数字人技术从“上半身动画”向“全身高保真视频”迈进的重要一步。
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