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zyt-text-to-digital-personzyt 文本到数字人

Agent Skill

zyt-text-to-digital-person 用于处理图像、截图、视觉识别或图片素材相关工作,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 分析图片、整理视觉素材或辅助图像流程时使用。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。

总安装

5,459

周安装

223

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,748
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:zyt-text-to-digital-person(zyt 文本到数字人)
来源仓库:https://github.com/zuoyuting214/zyt-text-to-digital-person
安装命令:
openclaw skills install zyt-text-to-digital-person
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 zyt-text-to-digital-person

简介

zyt-text-to-digital-person 用于处理图像、截图、视觉识别或图片素材相关工作。

  • 适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 分析图片、整理视觉素材或辅助图像流程时使用。
  • 通过 clawhub 安装,结合来源仓库和 README 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。
  • 当前功能聚焦于使用禅境文本转数字人 API 创建 AI 肖像图像并转换为对话视频。

SKILL.md

name
chanjing-text-to-digital-person
description
Use Chanjing text-to-digital-person APIs to create AI portrait images, turn them into talking videos, optionally run LoRA training, poll async tasks, and explicitly download generated assets when requested.
metadata
openclaw
requires
env
homepage
https://open-api.chanjing.cc

Chanjing Text To Digital Person

When to Use This Skill

当用户要做这些事时使用本 Skill:

  • 根据人物提示词生成数字人形象图
  • 把生成的人物图转成会说话的短视频
  • 查询文生图 / 图生视频 / LoRA 任务状态
  • 在用户明确要求时,把生成图片或视频下载到本地

如果需求是“上传真人素材训练定制数字人”,优先使用 chanjing-customised-person。 如果需求是“拿已有数字人做口播视频合成”,优先使用 chanjing-video-compose

Preconditions

本 Skill 自己包含本地配置和鉴权流程,不依赖其他 skill 的运行时脚本。

本 Skill 使用:

  • 配置文件:~/.chanjing/credentials.json
  • 若设置环境变量 CHANJING_CONFIG_DIR:使用 $CHANJING_CONFIG_DIR/credentials.json
  • API 基础地址固定:https://open-api.chanjing.cc

当本地缺少 AK/SK 或 AK/SK 无效时,脚本默认返回登录引导信息,不自动打开浏览器。 如需本地自动开页,可显式设置:CHANJING_AUTO_OPEN_LOGIN=1https://www.chanjing.cc/openapi/login

Standard Workflow

主流程通常分两段,且都是异步任务:

  1. 调用 create_photo_task 创建文生图任务,得到 photo_unique_id
  2. 调用 poll_photo_task 轮询到成功,选一张 photo_path
  3. 调用 create_motion_task 创建图生视频任务,得到 motion_unique_id
  4. 调用 poll_motion_task 轮询到成功,得到最终 video_url
  5. 只有在用户明确要求保存到本地时,才调用 download_result

可选扩展:

  • 若用户想做 LoRA 训练,调用 create_lora_taskpoll_lora_task
  • poll_lora_task 成功后会返回一条 photo_task_id,可继续用 poll_photo_task 拿图

Covered APIs

本 Skill 当前覆盖:

  • POST /open/v1/aigc/photo
  • GET /open/v1/aigc/photo/task
  • GET /open/v1/aigc/photo/task/page
  • POST /open/v1/aigc/motion
  • GET /open/v1/aigc/motion/task
  • POST /open/v1/aigc/lora/task/create
  • GET /open/v1/aigc/lora/task

Scripts

脚本目录:

  • scripts/
脚本说明
chanjing-config写入/查看本地 app_idsecret_key,并清理旧 token 缓存
chanjing-get-token从本地凭证获取有效 access_token(必要时自动刷新)
_auth.py读取凭证、获取或刷新 access_token
create_photo_task创建文生图任务,输出 photo_unique_id
get_photo_task获取单个文生图任务详情
list_tasks列出文生图任务列表;返回中 type=1 为 photo,type=2 为 motion
poll_photo_task轮询文生图任务直到完成,默认输出第一张图片地址
create_motion_task创建图生视频任务,输出 motion_unique_id
get_motion_task获取单个图生视频任务详情
poll_motion_task轮询图生视频任务直到完成,默认输出视频地址
create_lora_task创建 LoRA 训练任务,输出 lora_id
get_lora_task获取 LoRA 任务详情
poll_lora_task轮询 LoRA 任务直到完成,默认输出第一条 photo_task_id
download_result下载图片或视频到 outputs/text-to-digital-person/

Usage Examples

示例 1:文生图后直接图生视频

PHOTO_TASK_ID=$(python3 scripts/create_photo_task \
  --age "Young adult" \
  --gender Female \
  --number-of-images 1 \
  --industry "教育培训" \
  --background "现代直播间背景" \
  --detail "短发,亲和力强,职业装" \
  --talking-pose "上半身特写,站立讲解")

PHOTO_URL=$(python3 scripts/poll_photo_task \
  --unique-id "$PHOTO_TASK_ID")

MOTION_TASK_ID=$(python3 scripts/create_motion_task \
  --photo-unique-id "$PHOTO_TASK_ID" \
  --photo-path "$PHOTO_URL" \
  --emotion "自然播报,语气清晰自信" \
  --gesture)

python3 scripts/poll_motion_task \
  --unique-id "$MOTION_TASK_ID"

示例 2:LoRA 训练

LORA_ID=$(python3 scripts/create_lora_task \
  --name "演示LoRA" \
  --photo-url https://example.com/1.jpg \
  --photo-url https://example.com/2.jpg \
  --photo-url https://example.com/3.jpg \
  --photo-url https://example.com/4.jpg \
  --photo-url https://example.com/5.jpg)

python3 scripts/poll_lora_task \
  --lora-id "$LORA_ID"

Download Rule

下载是显式动作,不是默认动作:

  • poll_photo_taskpoll_motion_task 成功后应先返回远端 URL
  • 不要自动下载结果文件
  • 只有当用户明确表达“下载到本地”“保存到 outputs”“帮我落盘”时,才执行 download_result

Output Convention

默认本地输出目录:

  • outputs/text-to-digital-person/

Additional Resources

更多接口细节见:

  • reference.md
  • examples.md

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

94.58%
按下载量换算1,653

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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