Keunggulan lain dari OmniHuman-1 adalah pendekatannya yang multimodal. Teknologi ini tidak hanya mengandalkan satu jenis input, tetapi menggabungkan gambar, audio, dan gerakan tubuh untuk menghasilkan animasi yang lebih alami. Menurut Analytics Vidhya, OmniHuman-1 menggunakan arsitektur Diffusion Transformer yang memungkinkan integrasi berbagai jenis sinyal, seperti teks, audio, dan gerakan tubuh. Berbekal pendekatan ini, hasil yang dihasilkan jauh lebih realistis dibandingkan dengan model-model sebelumnya yang biasanya hanya menggunakan satu jenis input saja.
Dilansir Forbes, Samantha G. Wolfe, seorang asisten profesor di NYU's Steinhardt School of Culture, Education and Human Development dan pendiri PitchFWD, sebuah konsultan pemasaran teknologi mengatakan, "Menciptakan sesuatu hanya dari sebuah gambar dan membuatnya terlihat seperti benar-benar berbicara dan benar-benar bergerak adalah hal yang menarik dari sudut pandang teknologi. Namun, hal ini juga dapat menimbulkan banyak konsekuensi negatif."
"Versi pura-pura dari pemimpin bisnis atau pemimpin politik yang mengatakan sesuatu yang tidak akurat dapat memiliki pengaruh besar pada bisnis, atau pengaruh besar pada suatu negara," tambahnya.
Dari sini, Wolfe juga tetap mengingatkan kepada pengguna akan potensi risiko, seperti penyalahgunaan teknologi untuk membuat deepfake yang sangat meyakinkan. Meski begitu, ByteDance telah berjanji untuk menyertakan fitur pengamanan, seperti watermarking dan transparansi. Hal ini ditujukan supaya konten yang dihasilkan jelas diketahui sebagai hasil dari AI jika teknologi ini dirilis untuk publik.