Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 效率

human-avatar(人类头像)

human-avatar 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

human-avatar 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 5,031。

总安装 11,848周安装 484GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,795核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.6.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:human-avatar(人类头像)
来源仓库:https://github.com/davideuler/human-avatar
安装命令:
openclaw skills install human-avatar
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install human-avatar

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

human-avatar 用于生成多种 AI 视频与语音内容,支持人像口播、全身动画和文生图等七种能力。适合在 OpenClaw 中处理视频制作、语音合成或视觉内容创作任务时使用。通过阿里云 DashScope API 与 LingMou/灵眸实现,需结合来源仓库 README 确认具体调用方式。

安装命令为 openclaw skills install human-avatar,建议提前核实 API 权限及内容合规边界。涉及人物、品牌或公开展示素材时,应额外核对授权与真实性,避免侵权或误导性输出。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install human-avatar;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

human-avatar 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install human-avatar。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

human-avatar 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

human-avatar 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

human-avatar 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

human-avatar 用的人多吗?

公开数据是累计安装 11,848 次,近一周安装 484 次,下载 3,795 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

human-avatar 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
human-avatar

人类头像 · 本页

11,848—接触敏感数据MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
human-avatar
description
使用阿里云 DashScope API 与阿里云 LingMou/灵眸生成多种 AI 视频与语音内容。七种能力:① LivePortrait 人像口播(图+音频→说话视频,两步流程)② EMO 人像口播 ③ AA/AnimateAnyone 全身动画(三步流程)④ T2I 文生图(万相2.x,默认 wan2.2-t2i-flash)⑤ I2V 图生视频(万相2.x,默认 wan2.6-i2v-flash,支持 T2I→I2V 一条龙)⑥ Qwen TTS 文字转语音(自动按场景选模型音色,默认 qwen3-tts-vd-realtime-2026-01-15)⑦ 灵眸数字人模板视频,支持随机模板、公共模板复制与脚本确认。当用户需要制作口播/人像/全身动画/文生图/文生视频/语音合成时触发此技能。
metadata

Human Avatar — 阿里云 AI 视频 & 语音生成

能力总览

能力脚本模型/接口Region简介
LivePortraitlive_portrait.pyliveportraitcn-beijing人像图 + 音频/视频 → 口播动态视频,两步流程
EMOportrait_animate.pyemo-v1cn-beijing人像图 + 音频 → 口播,检测+生成两步
AA (AnimateAnyone)animate_anyone.pyanimate-anyone-gen2cn-beijing全身动画,三步:图检测→动作模板→视频生成
T2I 文生图text_to_image.pywan2.x-t2i多地域文字描述 → 图片,默认 wan2.2-t2i-flash
I2V 图生视频image_to_video.pywan2.x-i2v多地域图片 → 视频,支持 T2I→I2V 一条龙,默认 wan2.6-i2v-flash
Qwen TTSqwen_tts.pyqwen3-tts-*cn-beijing / 新加坡文字 → 语音,按场景自动选模型和音色,默认 qwen3-tts-vd-realtime-2026-01-15
灵眸数字人avatar_video.pyLingMou SDKcn-beijing基于模板的数字人口播视频

快速选择指南

需要人像说话(有现成音频/视频)    → LivePortrait
需要人像说话(无音频,先生成语音)  → Qwen TTS → LivePortrait
需要全身跳舞/动作                 → AA (AnimateAnyone)
需要根据文字生成图片               → T2I (text_to_image)
需要根据图片生成视频               → I2V (image_to_video)
需要从零文字到视频(一条龙)        → T2I → I2V(image_to_video --t2i-prompt)
需要企业数字人/模板播报            → 灵眸 (avatar_video)

环境配置

pip install requests dashscope oss2 scipy numpy
# 灵眸额外:
pip install alibabacloud-lingmou20250527 alibabacloud-tea-openapi
export DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxxx               # 北京地域 API Key
export ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID=xxx         # OSS 上传用
export ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET=xxx
export OSS_BUCKET=your-bucket
export OSS_ENDPOINT=oss-cn-beijing.aliyuncs.com
⚠️ cn-beijing 和新加坡地域的 API Key 不互通,请确认使用正确地域的 Key。 OSS_ENDPOINT 支持带或不带 https:// 前缀,脚本自动规范化。

1. LivePortrait — 人像口播视频

适用场景:有人物照片 + 语音内容,快速生成人物说话视频。

流程:

Step 1: liveportrait-detect (同步)  → pass=true
  ↓
Step 2: liveportrait        (异步)  → video_url

图片要求:单人正面肖像,人脸清晰,无遮挡 音频要求:wav/mp3,< 15MB,1s ~ 3min 视频输入:自动提取音频(ffmpeg)

# 图片 + 音频文件
python scripts/live_portrait.py \
  --image ./portrait.jpg \
  --audio ./speech.mp3 \
  --template normal --download

# 图片 + 视频(自动提取音频)
python scripts/live_portrait.py \
  --image ./portrait.jpg \
  --video ./speech_video.mp4 \
  --template active --download

# 直接用公网 URL
python scripts/live_portrait.py \
  --image-url "https://..." \
  --audio-url "https://..." \
  --mouth-strength 1.2 --download

动作模板:

  • normal(默认,适中动作)
  • calm(平静,适合新闻播报/讲故事)
  • active(活泼,适合演唱/活动主持)

2. Qwen TTS — 文字转语音

适用场景:需要从文字生成语音文件(配合 LivePortrait、EMO 等使用)。

默认模型:qwen3-tts-vd-realtime-2026-01-15

场景自动选模型

场景 --scene推荐模型推荐音色
default / brandqwen3-tts-vd-realtime-2026-01-15Cherry
news / documentary / advertisingqwen3-tts-instruct-flash-realtimeSerena / Ethan
audiobook / dramaqwen3-tts-instruct-flash-realtimeCherry / Dylan
customer_service / chatbot / educationqwen3-tts-flash-realtimeAnna / Ethan
ecommerce / short_videoqwen3-tts-flash-realtimeCherry / Chelsie

可用音色

音色特点
Cherry活泼甜美女声,广告/有声书/配音
Serena成熟知性女声,新闻/讲解/企业形象
Ethan稳重亲切男声,教育/纪录片/培训
Dylan富有表现力男声,广播剧/游戏配音
Anna温柔亲切女声,客服/助手/日常
Chelsie年轻清新女声,短视频/电商
Thomas低沉磁性男声,品牌宣传/广告
Luna温暖柔和女声,冥想/故事叙述
# 默认生成(qwen3-tts-vd-realtime + Cherry)
python scripts/qwen_tts.py --text "你好,欢迎使用千问语音" --download

# 按场景自动匹配
python scripts/qwen_tts.py --text "今日股市..." --scene news --download
python scripts/qwen_tts.py --text "从前有个..." --scene audiobook --download

# 指令控制语气/风格
python scripts/qwen_tts.py \
  --text "亲爱的同学们..." \
  --model qwen3-tts-instruct-flash-realtime \
  --instructions "语调温和,节奏平稳,适合教学场景" \
  --download

# 查看所有选项
python scripts/qwen_tts.py --list-voices
python scripts/qwen_tts.py --list-models

3. T2I 文生图 — 万相2.x

适用场景:根据文字描述生成高质量图片(可后续接 I2V 生成视频)。

# 默认模型(wan2.2-t2i-flash,快速)
python scripts/text_to_image.py \
  --prompt "一位穿汉服的女性站在桃花林中,电影感,4K,柔和光线" \
  --size 960*1696 --download

# 高质量模型
python scripts/text_to_image.py \
  --prompt "..." --model wan2.2-t2i-plus --size 1280*1280 --download

# 最新模型(万相2.6)
python scripts/text_to_image.py \
  --prompt "..." --model wan2.6-t2i --size 1280*1280 --n 1 --download

模型选型:

  • wan2.2-t2i-flash(默认,快速,适合测试)
  • wan2.2-t2i-plus(质量更高)
  • wan2.6-t2i(最新,支持更宽高比,同步调用)

常用尺寸:1280*1280(1:1)/ 960*1696(9:16 竖版)/ 1696*960(16:9 横版)


4. I2V 图生视频 — 万相2.x

适用场景:将图片生成为动态视频,支持从文字一条龙到视频。

# 本地图片 → 视频
python scripts/image_to_video.py \
  --image ./portrait.jpg \
  --prompt "她缓缓转身微笑,裙摆飘动,花瓣轻轻飞舞" \
  --model wan2.6-i2v-flash \
  --resolution 720P --duration 5 --download

# 🔥 一条龙:文字 → 图 → 视频
python scripts/image_to_video.py \
  --t2i-prompt "一位穿汉服的女性站在桃花林中" \
  --prompt "她缓缓转身,花瓣飘落,唯美意境" \
  --download --output result.mp4

# 带背景音乐
python scripts/image_to_video.py \
  --image ./portrait.jpg \
  --audio-url "https://..." \
  --prompt "..." --download

模型选型:

  • wan2.6-i2v-flash(默认,含音效,支持5/10s)
  • wan2.5-i2v-preview(高质量预览版)
  • wan2.2-i2v-plus(无声,较快)

5. AA AnimateAnyone — 全身动画

适用场景:有人物全身照 + 参考动作视频,生成人物跳舞/动作视频。

要求:

  • 图片:单人全身正面,头到脚完整,宽高比 0.5~2.0
  • 视频:全身入镜,首帧开始即全身可见,mp4/avi/mov,fps≥24,2~60s

三步流程:

Step 1: animate-anyone-detect-gen2   (同步)  → check_pass=true
  ↓
Step 2: animate-anyone-template-gen2 (异步)  → template_id(约3~5分钟)
  ↓
Step 3: animate-anyone-gen2          (异步)  → video_url(约3~5分钟)
# 本地文件(自动转换格式 + 上传 OSS)
python scripts/animate_anyone.py \
  --image ./portrait_fullbody.jpg \
  --video ./dance.mp4 \
  --download --output result.mp4

# 以图片为背景生成
python scripts/animate_anyone.py \
  --image ./portrait.jpg --video ./dance.mp4 \
  --use-ref-img-bg --video-ratio 9:16 --download

# 跳过 Step2(已有 template_id)
python scripts/animate_anyone.py \
  --image ./portrait.jpg \
  --template-id "AACT.xxx.xxx" --download
格式自动转换:视频 webm/mkv/flv → mp4;图片 webp/heic → jpg;fps<24 → 24fps

6. EMO — 人像口播(旧版)

注意:推荐优先使用 LivePortrait,EMO 适合对口型精度要求高的场景。

python scripts/portrait_animate.py \
  --image ./portrait.jpg \
  --audio ./speech.mp3 \
  --download

7. 灵眸数字人 — 企业级模板视频

适用场景:企业数字人播报、模板化新闻视频、上传人物图片并结合口播脚本生成模板播报视频。

新工作流(优先无 template_id)

  • 若用户给了 template_id:直接使用该模板生成
  • 若用户没给 template_id:

1. 先列出账号下已有播报模板 2. 如果有模板,随机选择一个模板来创作 3. 如果没有模板,再尝试获取公共模板并复制最多 3 个公共模板到当前账号 4. 从复制结果里随机选择一个继续生成

  • 但要注意:公共模板复制成功后,复制出的模板不一定立刻就是“可直接生成视频”的成熟模板;有些复制结果仍是草稿,可能缺少有效片段、素材或变量绑定,需要在灵眸侧补完
  • 若用户只给了图片和“做个口播视频”的要求,但没有明确脚本:先向用户确认口播文案,再继续生成

当前脚本能力

scripts/avatar_video.py 现在支持:

  • --list-templates:列出账号下已有模板
  • --list-public-templates:列出公共模板(SDK 1.7.0+)
  • --copy-public-templates:复制最多 3 个公共模板(SDK 1.7.0+)
  • 不传 --template-id:随机选择一个已有模板
  • 当本地模板为空时:自动尝试复制公共模板作为兜底
  • --show-template-detail:查看模板详情与可替换变量
  • 自动把输入文案填入模板里的 text 变量(优先 text_content / test_text)
  • 当公共模板复制后直接生成失败时,明确报错提示用户该模板仍需完善,而不是静默失败
# 列出现有模板
python scripts/avatar_video.py --list-templates

# 列出公共模板(SDK 1.7.0+)
python scripts/avatar_video.py --list-public-templates

# 手动复制最多 3 个公共模板(SDK 1.7.0+)
python scripts/avatar_video.py --copy-public-templates

# 不指定 template_id,自动随机选一个已有模板来播报
python scripts/avatar_video.py \
  --text "大家好,欢迎收看今天的科技新闻。" \
  --download

# 指定 template_id
python scripts/avatar_video.py \
  --template-id "BS1b2WNnRMu4ouRzT4clY9Jhg" \
  --text "大家好,欢迎收看今天的科技新闻。" \
  --download

# 查看随机选中的模板详情
python scripts/avatar_video.py \
  --show-template-detail \
  --text "这是一段测试播报文案"

对话式使用约定

当用户说:

  • “用这张图做一个口播视频”
  • “帮我做个数字人口播”
  • “上传图片,做个播报视频”

按下面流程执行:

  1. 判断用户是否已经给出可直接播报的文案/脚本
  2. 如果没有,就先追问一句:“口播的具体文案是什么?你也可以只给我要点,我来帮你整理成适合播报的脚本。”
  3. 拿到脚本后,调用灵眸流程:优先随机已有模板;无本地模板时再尝试公共模板复制
  4. 如果用户上传了人物图片,但当前模板式灵眸接口并不需要该图片,明确告诉用户:这一路径主要依赖模板;若要强制使用用户图片做人像口播,应改走 LivePortrait / EMO

API 参考文档

  • LivePortrait: https://help.aliyun.com/zh/model-studio/liveportrait-api
  • EMO (emo-detect + emo-v1): references/emo-api.md
  • AA (Animate Anyone): references/aa-api.md
  • T2I (文生图V2): https://help.aliyun.com/zh/model-studio/text-to-image-v2-api-reference
  • I2V (图生视频): https://help.aliyun.com/zh/model-studio/image-to-video-api-reference/
  • Qwen TTS: https://help.aliyun.com/zh/model-studio/qwen-tts-realtime
  • 灵眸 (LingMou): references/lingmou-api.md
  • OSS 上传: references/oss-upload.md

平台分布

OpenClaw

71.31%
按下载量换算2,706

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills