即梦数字人视频生成 API 调用与 Streamlit 实现

2️⃣ 安装 Python 依赖

直接安装：

pip install streamlit requests pillow numpy

或使用 requirements.txt：

streamlit>=1.30
requests>=2.28
Pillow>=9.5
numpy>=1.23

pip install -r requirements.txt

四、目录结构说明

.
├── app.py              # Streamlit 主程序
├── res/                # 生成的视频结果保存目录
├── requirements.txt    # Python 依赖
└── README.md

请确保 res 目录存在：

mkdir -p res

五、静态文件服务配置（非常重要）

项目中会将 上传的图片 / 音频保存到本地目录，并通过 HTTP 方式对外暴露。

示例配置（本地测试）

UPLOAD_DIR = "/home/yourname/data/uploads"
PUBLIC_BASE_URL = "http://你的 IP:8000"

启动一个简单的 HTTP 服务：

cd /home/yourname/data/uploads
python -m http.server 8000

生产环境建议使用：

nginx

caddy

cloudflared

生产环境配置步骤

• 安装 cloudflared

# 下载
wget https://github.com/cloudflare/cloudflared/releases/latest/download/cloudflared-linux-amd64
# 改名
mv cloudflared-linux-amd64 cloudflared
# 加执行权限
chmod +x cloudflared
# 移到 PATH
sudo mv cloudflared /usr/local/bin/

• 启动运行

本地启动 HTTP 服务

cd /home/yourname/data/uploads
python -m http.server 8000

新开一个终端，启动隧道

cloudflared tunnel --url http://localhost:8000

会看到类似输出：

https://random-name.trycloudflare.com

访问你的音频

https://random-name.trycloudflare.com/test.mp3

六、启动项目

streamlit run app.py

浏览器访问：

http://localhost:8501

七、使用流程说明

1. 打开页面，输入 Access Key / Secret Key
2. 上传一张 人物图片
3. 上传一段 音频文件
4. （可选）输入 Prompt 描述
5. 点击「开始检测」
6. 从检测到的主体中选择目标（或选择原图）
7. 等待视频生成完成
8. 在线预览并下载生成的视频

八、常见注意事项

• 建议使用 清晰正脸人物图像
• 音频时长不宜过长（建议 < 60 秒）
• 若接口返回失败，请重点检查：
  • AK / SK 是否正确
  • 图片 / 音频 URL 是否能被公网访问
  • 文件格式是否符合要求

九、适用场景

• 数字人 / 虚拟人能力演示
• 内部技术验证
• API 调用示例参考
• 二次开发或功能扩展基础工程

十、项目地址及页面

• https://github.com/min-star/omnihuman-api.git

页面展示

十一、免责声明

本项目仅作为 火山引擎即梦 API 使用示例（Demo）。

生成效果、接口能力、配额限制等以火山引擎官方文档为准。

参考链接：https://jimeng.jianying.com/ai-tool/generate?type=digitalHuman

十二、可扩展方向（建议）

• Docker 一键部署
• AK / SK 使用环境变量管理
• 多任务队列 / 并发控制
• 历史任务与结果管理
• Prompt 模板与预设管理

如需进一步定制或扩展，请根据实际业务需求进行二次开发。