Verification: 234cbc2215f1fb96

Omnihuman

Cleep AI samler en praktisk arbeidsflyt for å skape menneskelig bevegelse i video: fullkroppsbevegelse, stabil tidskonsistens og Lip-Sync som matcher uttrykk og tempo.

OmnihumanOmnihumanOmnihumanOmnihumanOmnihumanOmnihuman
Slik fungerer det

Lag snakkende videoer med Omnihuman i 3 trinn

Fra et bilde eller klipp og et lydspor til en livaktig snakkende video — rett inne i Cleep.ai.

Trinn 01 — Last opp et portrett

Last opp et tydelig portrettbilde — dette er ansiktet Omnihuman vekker til live. Et skarpt, godt opplyst bilde rett forfra gir det mest naturlige resultatet.

Trinn 02 — Legg til lyden din

Last opp stemme- eller musikksporet (opptil 30s). Omnihuman synkroniserer leppebevegelser og uttrykk med lyden din for en naturlig fremføring.

Trinn 03 — Generer og last ned

Klikk på generer og vent noen minutter. Omnihuman lager din snakkende video med synkronisert lyd. Last den ned og del, eller bytt ut innholdet for en ny versjon.

Generer og last ned
Hva den kan gjøre

Slik jobber du med Omnihuman

Fra referanse til ferdig animasjon

Last opp en bevegelsesreferanse (video eller pose) og velg om du vil legge til et portrett for identitet. Legg til lyd når du trenger Lip-Sync, og kjør for å få en sammenhengende sekvens med fullkroppsbevegelse. Juster lengde og uttrykk ved å iterere på samme oppsett for mer konsistente resultater.

Fra referanse til ferdig animasjon

Bruksområder som gir verdi i produksjon

Bruk modellen til produktdemoer, forklaringsvideoer og kampanjer der en digital person må bevege seg troverdig i helfigur. Den passer også til opplæring og internkommunikasjon når du vil gjenbruke samme stil og tempo i flere klipp. For innhold med dialog kan Lip-Sync bidra til at budskapet oppleves mer naturlig uten tung manuell animasjon.

Bruksområder som gir verdi i produksjon

Kvalitet du kan kontrollere før levering

Cleep AI legger opp til en enkel kvalitetssjekk: se etter tidskonsistens, naturlige leddvinkler og stabil identitet gjennom hele sekvensen. Det blir lettere å unngå «hopp» i bevegelsen når klippet blir lengre. Ved dialog vurderes lip-sync mot tydelige konsonanter og pauser, slik at munnbevegelsen følger lyden.

Kvalitet du kan kontrollere før levering

Bygget for jevn, stabil bevegelse gjennom hele klippet

I kjernen ligger en Omni-Condition Training Strategy som gjør at modellen kan ta inn flere signaler samtidig, som bevegelse, identitet og lyd. Det gir bedre generalisering på tvers av scener og reduserer behovet for «triksing» i etterkant. Resultatet er ofte jevnere fullkroppsbevegelse og mer forutsigbar Lip-Sync i samme arbeidsflyt.

Bygget for jevn, stabil bevegelse gjennom hele klippet

Klar for å produsere mer video med mindre friksjon?

Start i Cleep AI og test flyten med din egen referanse for å se hvor raskt du får et brukbart klipp. Gjør en kort runde med kvalitetssjekk, juster og eksporter til kanalene dine. Når du trenger helfigur og dialog i samme leveranse, er dette en effektiv vei fra idé til ferdig video.

Klar for å produsere mer video med mindre friksjon?
FAQ

Ofte stilte spørsmål

Hvordan kommer jeg i gang med løsningen?

Det avhenger av oppsettet i Cleep AI og hvilken integrasjon du trenger. Ta kontakt via cleep.ai for å avklare tilgjengelige integrasjonsmuligheter og anbefalt flyt.

Hva er kjernefunksjonene jeg kan forvente?

Helfigurbevegelse, jevnere og mer stabil bevegelse gjennom hele klippet, og lip-sync når du legger til lyd. I praksis betyr det helfigurbevegelse som holder seg jevnere fra start til slutt.

Hvordan fungerer det i korte trekk?

Du gir en bevegelsesreferanse, eventuelt et portrett for identitet, og lyd hvis du vil ha synk. Modellen kombinerer signalene og produserer en sammenhengende videosekvens.

Hva bør jeg vite før jeg velger dette til produksjon?

Best resultat kommer av tydelige referanser, passende klipplengde og en enkel kvalitetssjekk før publisering. For dialog er ren lyd og tydelig uttale viktig for Lip-Sync.

Hva betyr Omni-Condition Training Strategy i praksis?

Det beskriver en treningsstrategi der flere betingelser kan brukes samtidig (for eksempel bevegelse, identitet og lyd). Målet er bedre generalisering og mer forutsigbar kvalitet i samme arbeidsflyt.

Er det vanlig med misforståelser rundt slike modeller?

Ja, mange forventer perfekt resultat uten gode referanser eller uten iterasjon. I praksis gir små justeringer i input og en rask gjennomgang av bevegelse og synk ofte en tydelig kvalitetsgevinst.