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深度解析虚拟人技术:应用、制作和驱动技术

释放双眼,带上耳机,听听看~!
本文深度解析了虚拟人技术的应用、制作和驱动技术,包括虚拟现实、3D建模技术、元宇宙技术和编程驱动技术等内容。

摘要

本文作者来自即构开发者社区@ Daniel 投稿,为我们分享时下热门的数字人技术。IDC 预计,到 2026 年,中国 AI 数字人市场规模将达到 102.4 亿元。开发者有必要对数字人技术有完整的认知和理解。

引言

自从人类探索虚拟现实技术以来,虚拟人技术一直是人工智能和元宇宙技术领域的重要领域之一。虚拟人是指通过计算机模拟和人工智能技术创建的具有人类特征和行为的虚拟角色。虚拟人技术的主要目的是为用户提供更加真实、智能和人性化的虚拟体验。

一、虚拟人概念

虚拟人是一种由计算机程序生成的人类形象,其外观和行为可以模拟真实人类。虚拟人具有强大的互动性和自学能力,可以通过与用户的交互不断提高自身水平。虚拟人主要应用在虚拟现实、人机交互、游戏、教育等领域。

虚拟人种类主要包括以下几种:

  1. 2D虚拟人:以图像或动画形式呈现的虚拟人。
  2. 3D虚拟人:以三维模型形式呈现的虚拟人。
  3. 全息虚拟人:通过全息技术呈现的虚拟人。

二、制作虚拟人的通用架构

虚拟人的组成部分主要包括外观、语音、动作、情感等。虚拟人的制作是一个复杂的过程,需要融合多种技术。虚拟人的通用架构是指一种可重用的模块化结构,用于制作虚拟人,提高虚拟人的开发效率和质量。不同的虚拟人制作流程会根据应用场景的不同而有所不同,但是以下几个部分是虚拟人制作的基本流程。

虚拟人的通用架构包括以下几个部分:

1.3D建模技术

3D建模技术是虚拟人制作的基础,通过建模软件可以创建虚拟人的外观和形态。3D建模技术包括建模工具、材质编辑器、动画编辑器等,可以创建静态和动态的模型。

2.语音合成技术

语音合成技术用于生成虚拟人的语音,可以根据文字内容生成自然语言的语音。语音合成技术的发展使得虚拟人可以通过语音进行交互,提高用户体验。

3.运动学引擎

运动学引擎用于模拟虚拟人的运动和动作,包括姿势、步态、表情等。运动学引擎可以对虚拟人进行动态的控制和调整,使虚拟人可以真实地模拟人类的动作。

4.自然语言处理技术

自然语言处理技术用于理解用户输入的自然语言,可以实现虚拟人与用户的自然语言交互。自然语言处理技术包括语音识别、语言理解、语义分析等,可以处理用户输入的语音和文本。

此外,近年来兴起的元宇宙技术,为虚拟人的制作提供了更加广阔的应用场景和可能性。其中,即构Avatar是一款基于强大的AI算法能力的虚拟现实引擎,为客户提供多元化风格虚拟形象制作及智能交互服务,帮助打造虚拟形象数字资产,创造多样的玩法体验。具有自定义个性形象、丰富的素材装扮和多种驱动方式等产品亮点,提供标准的虚拟形象定制流程,支持定制企业元素以及独有的个性化素材库,可灵活搭配自由设计匹配业务场景。感兴趣的小伙伴可以上即构官网了解(www.zego.im/product/ava… )。

三、虚拟人驱动技术

1.关节驱动技术

特点:通过手柄、传感器等设备来控制虚拟人的关节运动,可以实现较为直观的控制方式,适合于游戏、虚拟现实等场景。

技术流程:通过手柄、传感器等设备采集用户的动作,将动作转化为虚拟人的关节运动,通过计算机图形学技术呈现虚拟人的运动和行为。

使用场景:游戏、虚拟现实、体感互动等场景。

2. 运动捕捉技术

特点:通过对真实人类运动的采集和分析,来控制虚拟人的运动和行为,可以实现高度逼真的虚拟人运动和行为,适合于电影、游戏、虚拟现实等场景。

技术流程:通过运动捕捉系统采集真实人类的运动,将运动数据转化为虚拟人的运动和行为,通过计算机图形学技术呈现虚拟人的运动和行为。

使用场景:电影、游戏、虚拟现实等场景。

3. 程序驱动技术

特点:通过编写程序来控制虚拟人的运动和行为,可以实现高度自定义的虚拟人行为,适合于人机交互、教育等场景。

技术流程:通过编写程序实现虚拟人的运动和行为控制,通过计算机图形学技术呈现虚拟人的运动和行为。

使用场景:人机交互、教育等场景。

4. 深度学习技术

特点:通过对大量数据的学习和分析,让虚拟人自主学习和改进自己的行为,可以实现更加智能化的虚拟人行为,适合于人工智能、机器学习等场景。

技术流程:通过深度学习算法对大量数据进行学习和分析,让虚拟人自主学习和改进自己的行为,通过计算机图形学技术呈现虚拟人的运动和行为。

使用场景:人工智能、机器学习等场景。

即构avatar虚拟人引擎支持5种驱动方式,表情驱动、声音驱动、文本驱动、肢体驱动、AR驱动,以及手势识别。精准捕获面部表情,基于 52 个基础表情维度,实时还原渲染表情随动效果。

  • 表情驱动:实时捕获用户面部表情,通过虚拟形象渲染还原。

  • 声音驱动:实时输入用户声音数据,驱动形象面部可口型变化。

  • 文本驱动:智能识别文字发言, 触发形象做出相应说话嘴巴。

  • 肢体驱动:实时捕获人体动作表现,让用户灵活驱动全身形象。

四、虚拟技术的应用场景

虚拟人技术的使用场景非常广泛,以下是其中的几种:

1、虚拟人游戏:虚拟人作为游戏中的角色,为用户提供更加真实的游戏体验。

2、虚拟人客服:虚拟人作为客服代表与用户进行交互,提供更加高效的服务。

3、虚拟人教育:虚拟人作为教育机器人,可以根据用户的学习情况进行智能推荐和辅导。

4、虚拟人医疗:虚拟人作为医疗机器人,可以根据用户的病情进行智能诊断和治疗建议。

总之,虚拟人技术是人工智能和元宇宙技术领域的重要发展方向,未来将会在更多的领域发挥重要作用。

即构虚拟人解决方案适用于语聊、直播等泛娱乐场景中,虚拟人/数字人技术可以实现真人与虚拟人像的实时互动,增加产品的可玩性以及趣味性。同时,还可以应用于虚拟世界等领域,为用户带来更加沉浸式的体验。

适用场景 场景描述
语聊直播 可广泛应用于语聊、直播等泛娱乐场景中,实现真人与虚拟人像的实时互动,增加产品可玩性以及趣味性。
社交互动 可广泛应用于陌生人社交、相亲社交等场景中,支持用户设置自己的专有虚拟人像,减缓颜值焦虑,表达个性。
在线培训 可广泛用于在线培训等多人互动场景中,用户可以随时通过虚拟形象进入培训场景,减缓培训的严肃感。

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五、虚拟人的变现途径

虚拟人技术在游戏、娱乐、教育等领域都有广泛的应用,同时也可以带来丰厚的商业价值。虚拟人技术的变现方式主要取决于应用场景,需要根据应用场景的特点和需求来选择合适的变现方式。

虚拟人的变现途径主要分为以下几个方面:

1. 游戏 虚拟人在游戏中的应用越来越广泛,可以成为游戏角色、NPC、BOSS等。游戏厂商可以通过开发游戏来变现虚拟人技术,虚拟人能够为游戏增加趣味性和真实性,提高游戏的用户体验和粘性。

变现成本 游戏开发需要投入大量的人力、物力和财力,虚拟人技术的应用也需要专业的开发人员和技术支持,成本较高。
收益 游戏作为一个庞大的市场,如果虚拟人技术应用到游戏中,可以增强游戏的用户体验,提高游戏的收益。虚拟人在游戏中的表现也可以成为游戏的卖点之一,吸引更多玩家。

2. 娱乐 虚拟人的应用在娱乐领域也很广泛,可以成为主播、歌手、演员等。虚拟人可以为用户带来新的娱乐体验,同时也可以为开发者带来商业价值。

变现成本 虚拟人在娱乐领域的应用需要投入大量的人力和技术支持,虚拟人的形象、声音、动作等方面都需要精细的制作,成本较高。
收益 虚拟人在娱乐领域的应用可以吸引更多的用户,增加娱乐产品的收益。虚拟人还可以成为一种新的娱乐形式,带来全新的娱乐体验,使用户的粘性更高。

3. 教育 虚拟人在教育领域的应用也越来越受到重视,可以成为教师、学生、辅导员等。虚拟人可以利用虚拟现实、人工智能等技术,为学生提供更加生动、直观的教学体验,同时也可以为教育机构带来商业价值。

变现成本 虚拟人在教育领域的应用需要投入大量的人力和技术支持,包括虚拟人的设计、建模、动画、互动等方面的工作。同时,需要为虚拟人开发相应的教育内容和资源,成本相对较高。
收益 虚拟人在教育领域的应用可以为学生提供新的学习方式和体验,提高学习效率和兴趣。同时,虚拟人在教育领域的应用也可以为教育机构带来更多的用户和收益,增加教育产品的市场竞争力。

六、虚拟人技术的趋势

虚拟人技术是近年来人工智能技术应用的热点之一,随着技术的不断发展,虚拟人技术的未来趋势也备受行业关注。从目前的发展趋势来看,虚拟人技术未来的发展方向主要包括以下几个方面:

一、更加真实的虚拟人

目前的虚拟人技术已经可以实现基本的互动和表情,但是在真实性方面还存在一定的差距。未来,虚拟人技术将会更加注重真实性的表现,包括面部表情、肢体动作、声音等方面,使虚拟人更加逼真,让用户更加沉浸在虚拟世界中。

二、更加个性化的虚拟人

未来,虚拟人技术将会更加注重个性化的表现,利用人工智能技术对用户进行个性化分析,根据用户的兴趣、喜好等因素来设计虚拟人的外观、性格等方面,使得虚拟人更加符合用户的需求。

三、更加智能化的虚拟人

未来,虚拟人技术将会更加注重智能化的表现,利用人工智能技术对用户进行语音识别、情感分析等方面的处理,使虚拟人能够更加智能地与用户进行交互,并且能够更好地理解用户的需求。

四、更加广泛的应用场景

虚拟人技术目前已经广泛应用于游戏、直播、社交等领域,未来,虚拟人技术还将会应用于更加广泛的场景,例如教育、医疗等领域,为用户带来更加真实、个性化、智能化的体验。

综上所述,虚拟人技术未来的发展将会更加注重真实性、个性化、智能化和广泛化的表现,为用户带来更加丰富、有趣、实用的体验,同时也将促进虚拟人技术的商业化和产业化进程。

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