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aliyun-emo

aliyun-emo

github.com/cinience创意与媒体39655 次安装11 周前更新
代码仓库

关于 aliyun-emo

aliyun-emo 是使用 Model Studio EMO 将人像图像与语音音频生成说话头像视频的技能，适用于需要表情化头像视频的场景。它先检测人脸和扩展边界框，再提交视频生成请求。

主要功能

  1. 01检测人脸及扩展边界框
  2. 02根据图像和音频生成视频
  3. 03选择 normal、calm 或 active 风格
  4. 04轮询任务并获取视频地址

适用场景

  1. 01为清晰人像制作说话头像
  2. 02为语音内容生成表情化视频

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/cinience/alicloud-skills --skill aliyun-emo

安装后在 Claude Code 中输入/aliyun-emo确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。

agents/
openai.yaml
references/
sources.md
scripts/
prepare_emo_request.py

详细介绍

Category：provider

Model Studio EMO

验证

mkdir -p output/aliyun-emo
python -m py_compile skills/ai/video/aliyun-emo/scripts/prepare_emo_request.py && echo "py_compile_ok" > output/aliyun-emo/validate.txt

通过标准：命令以 0 退出，且生成 output/aliyun-emo/validate.txt。

输出与证据

  • 将规范化请求载荷、检测框和任务轮询快照保存到 output/aliyun-emo/ 下。
  • 记录所选的 style_level 以及确切的 face_bbox / ext_bbox。

当输入为人像图像和语音音频，且需要非 Wan 的表情丰富的说话头像结果时，请使用 EMO。

关键模型名称

请使用以下确切的模型字符串：

  • emo-v1-detect
  • emo-v1

选择指南：

  • 先运行图像检测以获取 face_bbox 和 ext_bbox。
  • 仅在检测成功后使用 emo-v1。

前置条件

  • 仅限中国大陆（北京）。
  • 在环境中设置 DASHSCOPE_API_KEY，或将 dashscope_api_key 添加到 ~/.alibabacloud/credentials。
  • 输入文件必须是公开的 HTTP/HTTPS URL。

规范化接口（video.emo）

检测请求
  • model（字符串，可选）：默认值为 emo-v1-detect
  • image_url（字符串，必填）
生成请求
  • model（字符串，可选）：默认值为 emo-v1
  • image_url（字符串，必填）
  • audio_url（字符串，必填）
  • face_bbox（array，必填）
  • ext_bbox（array，必填）
  • style_level（字符串，可选）：normal、calm 或 active
响应
  • task_id（字符串）
  • task_status（字符串）
  • video_url（字符串，完成时提供）

快速开始

python skills/ai/video/aliyun-emo/scripts/prepare_emo_request.py \
  --image-url "https://example.com/portrait.png" \
  --audio-url "https://example.com/speech.mp3" \
  --face-bbox 302,286,610,593 \
  --ext-bbox 71,9,840,778 \
  --style-level active

操作指南

  • 不要臆造 face_bbox 或 ext_bbox；请使用检测 API 的输出。
  • ext_bbox 的比例决定输出格式：1:1 生成 512x512，3:4 生成 512x704。
  • 保持输入人像清晰且正面朝向，以获得更好的表情质量。
  • EMO 专注于人像；如需生成全场景人物视频，请改用其他技能。

输出位置

  • 默认输出：output/aliyun-emo/request.json
  • 使用 OUTPUT_DIR 覆盖基础目录。

参考资料

  • references/sources.md

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