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基于即梦 API 的数字人视频生成 Streamlit 示例

介绍基于火山引擎即梦 CV API 的数字人视频生成 Streamlit 项目。支持图片与音频驱动,集成主体检测、Mask 选择、Prompt 控制及视频下载功能。需配置公网可访问的文件服务(如本地 HTTP 或 Cloudflared 隧道)。适用于内部测试、技术演示及二次开发参考。

GopherDev发布于 2026/4/6更新于 2026/7/2459 浏览

即梦数字人视频生成(Streamlit Demo)

基于火山引擎即梦(Jimeng)CV API 的数字人视频生成示例项目。

支持图片 + 音频驱动的数字人视频生成流程,集成了主体检测、Mask 选择、Prompt 控制、视频生成与下载等完整功能,适合内部测试、技术演示及二次开发。

一、功能概览

核心功能
  • AK / SK 在线填写:支持火山引擎 Access Key / Secret Key 在页面中直接输入,无需写死在代码中,便于多账号切换。
  • 图片上传(人物图像):支持 JPG / PNG 格式,自动保存到本地并生成公网可访问 URL。
  • 音频上传(驱动音频):支持 MP3 / WAV 格式,作为数字人说话 / 表情驱动音频。
  • 人物 / 主体检测:调用即梦目标检测接口,自动识别图片中的多个主体,返回每个主体对应的 Mask。
  • Mask 裁剪与可视化预览:根据 Mask 自动裁剪主体区域,按最长边缩放,统一预览尺寸。
  • 主体选择机制:可从多个检测到的主体中选择,支持不使用 Mask,直接使用原图模式。
  • Prompt 驱动控制:支持输入文本 Prompt,用于控制表情、稳定性、真实感、风格等。
  • 数字人视频生成:提交视频生成任务,自动轮询任务状态。
  • 视频结果展示与下载:生成完成后可直接在线播放,支持下载 MP4 文件,视频按时间 + UUID 自动命名并保存。

二、运行环境要求

  • Python ≥ 3.9(推荐 3.10)
  • 操作系统:Linux / macOS / Windows
  • 一个可公网访问的静态文件服务(用于图片和音频 URL)

⚠️ 火山引擎接口要求: 图片和音频 URL 必须可以被公网直接访问

三、依赖安装

1. 创建虚拟环境(强烈推荐)
python -m venv venv
source venv/bin/activate

Windows:

venv\Scripts\activate
2. 安装 Python 依赖

直接安装:

pip install streamlit requests pillow numpy

或使用 requirements.txt:

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

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

页面展示截图: ![页面展示截图]

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。

目录

  1. 即梦数字人视频生成(Streamlit Demo)
  2. 一、功能概览
  3. 核心功能
  4. 二、运行环境要求
  5. 三、依赖安装
  6. 1. 创建虚拟环境(强烈推荐)
  7. 2. 安装 Python 依赖
  8. 四、目录结构说明
  9. 五、静态文件服务配置(非常重要)
  10. 示例配置(本地测试)
  11. 生产环境配置步骤
  12. 下载
  13. 改名
  14. 加执行权限
  15. 移到 PATH
  16. 六、启动项目
  17. 七、使用流程说明
  18. 八、常见注意事项
  19. 九、适用场景
  20. 十、项目地址及页面
  21. 十一、免责声明
  22. 十二、可扩展方向(建议)
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