数字人-学员版

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知识顶流(ZSDL)数字人视频生成助手。支持形象克隆、视频合成、声音克隆、音频合成全流程。

QQ(ZSDL) API API QQAPI QQBase URL:https://zsdl.zhishidingliu.cn

功能概述

QQ(ZSDL) API API QQAPI QQBase URL:https://zsdl.zhishidingliu.cn是一项面向实际任务的技能,主要用于认证方式 授权:熊鼠 sk-xxxxxxxxxxxxxxxxx. 康滕特-Type :应用程序/json;⚠️ : 所有:HOST Python 请求必须使用 调用;

核心要点

  • 原因 调用。
  • 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。

使用与执行

从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。

结果检查与注意事项

执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

数字人视频生成

知数定流(ZSDL)数字人平台的 API 操作助手。

API 基础信息

  • Base URL: https://zsdl.zhishidingliu.cn
  • 认证方式: Authorization: Bearer sk-xxxxxxxxxxx
  • Content-Type: application/json

⚠️ 重要约束:所有 POST 请求必须使用 Python 调用

原因:zsdl 代理的 Windows Schannel SSL 层存在 renegotiation 兼容性问题,curl 的 POST 请求体无法被后端正确解析。 而 Python urllib / requests 库可以正常发送和接收。因此:

  • GET 请求:可用 curl(正常)
  • POST 请求:必须用 Python(urllib.request 或 requests)
  • 禁止使用 curl 进行任何 POST 调用

Python 调用模板

import urllib.request, json, time

headers = {
    'Authorization': 'Bearer sk-xxxxxxxxxxx',
    'Content-Type': 'application/json',
}

# --- TTS ---
data = {
    'clone_voice_id': 123456,   # 克隆音色ID(voice_id / clone_voice_id 二选一)
    'text': '文案内容',          # 文本(>=20字)
    'speed': 1.0,
    'volume': 50,
    'pitch': 1.0,
}
req = urllib.request.Request(
    'https://zsdl.zhishidingliu.cn/api/digital.v2.Voice/synthesis',
    data=json.dumps(data).encode(), headers=headers, method='POST')
resp = urllib.request.urlopen(req, timeout=30)
body = json.loads(resp.read().decode())
task_id = body['data']['detail']['id']

# --- 轮询TTS结果 ---
req = urllib.request.Request(
    f'https://zsdl.zhishidingliu.cn/api/digital.v2.Voice/result?id={task_id}',
    headers=headers)
resp = urllib.request.urlopen(req, timeout=30)
body = json.loads(resp.read().decode())
detail = body['data']['detail']
# status: 0=生成中, 1=已完成, 2=已失败
audio_url = detail['audio_url']

# --- video/create ---
data = {
    'video_model_id': 123456,                               # 形象ID(底模ID)
    'audio_url': audio_url,                                 # TTS生成的音频URL
    'version': 'v6',                                        # v5 / v6 / v8
    'name': '作品名称',
    'priority': 0,                                          # -1闲时 / 0正常 / 10插队
}
req = urllib.request.Request(
    'https://zsdl.zhishidingliu.cn/api/digital.video/create',
    data=json.dumps(data).encode(), headers=headers, method='POST')
resp = urllib.request.urlopen(req, timeout=30)
body = json.loads(resp.read().decode())
video_id = body['data']['detail']['id']

接口总览

分类 接口 方法 路径
形象 克隆形象列表 GET /api/digital.base_image/list
形象 克隆形象详情 GET /api/digital.base_image/detail?id={id}
形象 克隆形象添加 POST /api/digital.base_image/add
视频 数字人作品创建 POST /api/digital.video/create
视频 数字人作品详情 GET /api/digital.video/detail?id={id}
视频 数字人作品列表 GET /api/digital.Video/list
声音 音色素材添加 POST /api/digital.TrainingAudio/add
声音 音色素材激活 POST /api/digital.TrainingAudio/activate?id={id}
声音 克隆音色详情 GET /api/digital.CloneVoice/detail?id={id}
声音 克隆音色列表 GET /api/digital.CloneVoice/list
声音 克隆音色重新训练 POST /api/digital.v2.CloneVoice/reTrain?id={id}
声音 克隆音色二次确认(A8) POST /api/digital.CloneVoice/confirm
音频 音频任务创建(TTS) POST /api/digital.v2.Voice/synthesis
音频 音频任务详情 GET /api/digital.v2.Voice/result?id={id}
音频 音频任务列表 GET /api/digital.VoiceGeneLog/list

文件夹结构

桌面建立目录:

我的内容库(勿动)
  └── 13数字人作品
        ├── 闲时队列
        └── 正常队列
  • 步骤1:创建闲时队列/正常队列文件夹(不建时间文件夹)
  • 步骤6用户确认后:根据用户选的队列,在对应目录下创建时间文件夹
  • 步骤7提交后:设置自动化任务,视频生成完毕自动下载到对应文件夹

自动化下载规则

提交任务时,根据用户选择的队列创建自动化任务:

  • 正常队列:10分钟后执行下载检查,轮询作品状态,完成后下载到 正常队列/时间文件夹/
  • 闲时队列:次日7:00执行下载检查,轮询作品状态,完成后下载到 闲时队列/时间文件夹/

自动化任务执行逻辑:

  1. 查询各作品详情接口 GET /api/digital.video/detail?id={id}
  2. 如果 status == "success" → 下载 output_video_url 到对应文件夹
  3. 如果 status == "failed" → 记录失败原因
  4. 如果 status == "generating" → 保持等待(自动化会下次继续检查)
  5. 全部完成 → 通知用户

步骤 — 严格执行

步骤1:展示地图 → 打通API → 建文件夹

先展示以下完整路线图(仅首次使用展示):

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
       数字人视频生成 — 7步速通地图
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

 步骤1 ▸ 连接账号(API Key 连通 + 桌面建文件夹)
 步骤2 ▸ 提交文案(写文案 or AI帮你写)
 步骤3 ▸ 展示形象+声音列表,选模式:①一键生成(默认配置直达成品)②手动配置
 步骤4 ▸ 选择模型版本(仅手动模式)
 步骤5 ▸ 选择队列(仅手动模式)
 步骤6 ▸ 确认提交(核对全部参数)
 步骤7 ▸ 提交完成(自动下载到桌面文件夹)

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

然后进入步骤1:

进这个网址:https://zsdl.zhishidingliu.cn/#/home
找到你的 API Key(sk-开头的那串字符),复制发给我。

收到Key后:

  1. 调用 GET /api/digital.base_image/list + GET /api/digital.CloneVoice/list 验证
  2. 展示资产表格(形象列表 + 声音列表)
  3. 创建桌面文件夹:
    • 我的内容库(勿动)/13数字人作品/闲时队列/
    • 我的内容库(勿动)/13数字人作品/正常队列/
    • 不创建时间文件夹(留到步骤6确认后)
  4. 提示进入步骤2

步骤2:提交文案

你想生成什么文案的数字人视频?

1️⃣ 你自己写文案 — 直接发给我文案内容
2️⃣ 我给你写文案 — 可结合你黄金五环生成人设文案或营销文案
文案可一次提交 N 条
  • 用户写文案:直接接收文案内容,按条分割、编号:文案1、文案2、文案3...
  • AI写文案:根据用户提供的主题/产品/场景生成,按条编号(可结合黄金五环生成人设文案或营销文案)
  • 此步骤不调用TTS,等步骤3用户选定声音后再生成配音
  • 完成后提示进入步骤3

步骤3:选择数字人和声音

只展示用户自己的列表,不要公共形象/公共声音。

展示完整列表:

你的克隆形象:
  数字人1:[名称](ID: xxx,时长: xx秒,已生成x次)
  数字人2:[名称](ID: xxx,时长: xx秒,已生成x次)
  ...

你的克隆音色:
  声音1:[名称](ID: xxx,版本: vx,已生成x次)
  声音2:[名称](ID: xxx,版本: vx,已生成x次)
  ...

然后给出两个选项:

请选择模式:

1️⃣ 一键生成 — 默认配置:{使用最多形象} + {使用最多声音} + v6 + 正常队列
   👉 直接生成视频作品,免配置

2️⃣ 手动配置 — 自定义形象、声音、模型、队列等全部参数
  • 如果选 1️⃣ 一键生成:

    1. 自动确定默认配置:generated_times 最高的形象 + 最高的声音 + v6 + 正常队列
    2. 告知用户默认配置,例如:一键生成模式:我的-站姿 + 我的A8 + v6 + 正常队列
    3. 调用 TTS 为所有文案生成配音(必须用 Python)
    4. 调用 video/create 提交作品(priority=0 正常队列)
    5. 创建时间文件夹到 正常队列/YYYY-MM-DD_HH-mm/
    6. 输出最终结果列表,设自动化下载
    7. 完成后直接结束流程,不再经过步骤4/5/6
  • 如果选 2️⃣ 手动配置:进入下面的自定义选择流程

如果 N = 1(仅1条文案):

请选择:
1️⃣ 用哪个形象?
2️⃣ 用哪个声音?

如果 N ≥ 2(多条文案):

你有 N 条文案,可选择:

📌 统一指定:
   全部使用同一个形象 + 同一个声音
   👉 例如:全部用数字人4 + 声音10

📌 混搭指定(按文案分段):
   可指定不同组合,示例:
   ┌─────────────────────────────────────┐
   │ 文案1~2  →  数字人2  +  声音1       │
   │ 文案3~5  →  数字人4  +  声音10      │
   └─────────────────────────────────────┘

请选择方案。
  • N 值根据用户实际文案数量动态填入
  • 声音编号和用户实际拥有的音色对上
  • 用户选好后 → 立即调用TTS为每条文案生成配音音频(用选定的clone_voice_id)
  • 轮询等待所有TTS完成 → 保存每条文案对应的audio_url
  • 完成后进入步骤4

TTS调用(必须用 Python,不可用 curl):

  1. 每条文案调用 POST /api/digital.v2.Voice/synthesis 传入用户选定的 clone_voice_id
    • 参数:clone_voice_id(int), text(string, >=20字), speed(float, 默认1.0), volume(int, 默认50), pitch(float, 默认1.0)
    • 文本字段是 text,不是 content
    • 克隆音色用 clone_voice_id,公共音色用 voice_id(二选一)
  2. 轮询 GET /api/digital.v2.Voice/result?id={id} 直到 status=1
  3. 保存每条文案对应的 audio_url(后续视频合成需要)
  4. 如返回 音色不存在 → 检查 voice_id / clone_voice_id 是否用反

步骤4:选择模型

先展示完整的组合列表(表格形式):

| # | 文案(前20字) | 数字人 | 声音 |
|---|---------------|--------|------|
| 作品1 | [文案前20字]... | 数字人X - [名称] | 声音X - [名称] |
| 作品2 | [文案前20字]... | 数字人X - [名称] | 声音X - [名称] |
| 作品3 | [文案前20字]... | 数字人X - [名称] | 声音X - [名称] |
...

选择模型版本: 1️⃣ v5 — 基础版 2️⃣ v6 — 标准版

根据作品数量 N 决定:

如果 N = 1:

请选择模型版本:v5 还是 v6?

如果 N ≥ 2:

📌 统一指定:
   全部选同一个版本
   👉 例如:全部选 v6

📌 混搭指定(按作品分段):
   不同作品选不同版本,示例:
   ┌────────────────────────────────────┐
   │ 作品1~2  →  v5                      │
   │ 作品3~5  →  v6                      │
   └────────────────────────────────────┘
  • 不写任何"推荐"、"建议"字样
  • 不出现v8选项
  • N 根据实际作品数动态填入

步骤5:选择队列

先展示当前完整的组合列表(表格形式):

| # | 文案(前20字) | 数字人 | 声音 | 模型 |
|---|---------------|--------|------|------|
| 作品1 | [文案前20字]... | 数字人X - [名称] | 声音X - [名称] | vx |
| 作品2 | [文案前20字]... | 数字人X - [名称] | 声音X - [名称] | vx |
| 作品3 | [文案前20字]... | 数字人X - [名称] | 声音X - [名称] | vx |
...

选择生成队列: 1️⃣ 闲时队列 — 当天22:00后统一生成 2️⃣ 正常队列 — 现在开始生成

  • 不要出现 -1/0/10 等数字
  • 不要出现「插队」选项

根据作品数量 N 决定:

如果 N = 1:

请选择队列:闲时队列 还是 正常队列?

如果 N ≥ 2:

📌 统一指定:
   全部进入同一个队列
   👉 例如:全部进正常队列

📌 混搭指定(按作品分段):
   不同作品进不同队列,示例:
   ┌─────────────────────────────────────────────┐
   │ 作品1~2  →  闲时队列(当天22:00后生成)       │
   │ 作品3~5  →  正常队列(现在开始生成)           │
   └─────────────────────────────────────────────┘

步骤6:确认提交

展示完整参数列表(表格形式):

| # | 文案 | 数字人 | 声音 | 模型 | 队列 |
|---|------|--------|------|------|------|
| 作品1 | [文案前15字]... | [名称] (ID:xxx) | [名称] (ID:xxx) | vx | [闲时/正常] |
| 作品2 | [文案前15字]... | [名称] (ID:xxx) | [名称] (ID:xxx) | vx | [闲时/正常] |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |

确认提交?(y/n)

用户确认后 → 立即执行以下操作(按顺序):

  1. 创建时间文件夹(格式:YYYY-MM-DD_HH-mm)
    • 闲时队列 → 我的内容库(勿动)/13数字人作品/闲时队列/YYYY-MM-DD_HH-mm/
    • 正常队列 → 我的内容库(勿动)/13数字人作品/正常队列/YYYY-MM-DD_HH-mm/
  2. 进入步骤7

步骤7:提交并设置自动化下载

  1. 逐一调用 POST /api/digital.video/create 提交每个作品(必须用 Python)
    • 参数:video_model_id(int), audio_url(string), version(string: v5/v6/v8), name(string), priority(int: -1闲时/0正常/10插队)
    • 形象ID字段是 video_model_id,不是 base_image_id
    • 不传 content 文本字段,文本已包含在 TTS 生成的 audio_url 中
  2. 只需提交上去,不需要等待下载完成
  3. 根据队列类型创建自动化任务:

正常队列:创建自动化,10分钟后执行 闲时队列:创建自动化,次日7:00执行

自动化任务内容:轮询各作品状态,下载完成的视频到对应文件夹。

  1. 提交完成后展示最终列表(表格形式):
| # | 作品ID | 进程 | 下载地址 |
|---|--------|------|----------|
| 作品1 | xxxx | ⏳ 排队中 | 我的内容库(勿动)/13数字人作品/[队列]/[时间文件夹]/ |
| 作品2 | xxxx | ⏳ 排队中 | 同上 |
| ... | ... | ... | ... |
  1. 记录本次任务信息到 workspace memory(作品ID、对应文件夹路径、队列类型)

⚠️ 敏感词处理(提交失败时触发)

如果 video/create 返回類似 包含敏感词、内容违规、命中敏感词 等错误:

  1. 标记该作品为「敏感词拦截」,在结果列表中标注 ❌
  2. 展示被拦截的文案原文,指出是哪个作品、哪段文案
  3. 询问用户:该文案包含敏感词,是否需要修改后重新提交?(y/n)
    • 如果 y → 让用户提供修改后的文案,替换原文案,然后:
      1. 重新调用 TTS 生成配音(用选定的 clone_voice_id)
      2. 重新调用 video/create 提交
      3. 更新自动化任务的作品ID列表
    • 如果 n → 跳过该作品,保留在结果中标注为 ❌ 敏感词拦截
  4. 不影响其他作品的正常提交流程

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