AI数字人,即具有数字化外形的AI数字人物。AI数字人宜具备以下三方面特征:一是拥有人的外观,具有特定的相貌、性别和性格等人物特征;二是拥有人的行为,具有用语言、面部表情和肢体动作表达的能力;三是拥有人的思想,具有识别外界环境、并能与人交流互动的能力。当前,AI数字人仍处于快速发展时期,尚未形成统一的系统框架。我们引用了人工智能产业发展联盟的框架,将AI数字人的通用系统分为五个部分:人物形象,语音生成,动画制作,音视频,合成显示器和交互。交互模块是扩展项目,可以智能识别用户意图,决定其后续语音和动作并驱动数字人的下一轮互动。根据是否有交互模块分为非互动AI数字人和交互式AI数字人,后者将基于驱动方式的不同分为真人驱动和计算驱动。非交互AI数字人相对简单,运行过程较早。目前有更多的制造商部署它们。但是,未来的发展趋势总体上仍将着重于交互式AI数字人。根据人物图形维度,虚拟数字人可分为2D和3D两大类。安徽虚拟数字人IP矩阵团队
AI数字人是什么?AI数字人是指并非存在于真实世界的,而是存在于非物理世界中,采用多种动作捕捉、计算机图形学、图形渲染、深度学习、语音合成等手段创造并使用的,具备相应的与人类相似的外貌特征、人类表演能力、人类交互能力等多重人类特征的综合产物。也可以称之为虚拟形象、虚拟人、数字人等,细分应用包括虚拟助手、虚拟客服、虚拟偶像/主播等。“每个人都可以通过智能分身(3DAI数字人),与自己喜欢的明星艺人、暗恋的心仪对象、深爱的父母子女、仰慕的师长等,进行24小时全天候的即时互动。随着人工智能时代的到来,我们认为,人与A.I.的互动与交流一定会成为必然,这是一个巨大的机会。广东虚拟数字人制作生产商虚拟数字人的诞生的发展和AI人工智能可以说是密不可分。
数字人发展趋势主要体现在以下几个方面:
一是数字人的外貌和行为将会越来越逼真。随着计算机技术和人工智能技术的不断发展,数字人的外貌和行为将会越来越逼真,甚至可以和真实的人类无法区分。
二是数字人的应用场景将会越来越多。随着数字人技术的不断发展,数字人的应用场景将会越来越广,数字人将会在各个领域中发挥重要的作用。
三是数字人的个性化和定制化将会越来越普遍。随着数字人技术的不断发展,数字人的个性化和定制化将会越来越普遍,数字人将会根据不同的需求和场景进行个性化和定制化的设计。
四是数字人的安全和隐私将会越来越重要。随着数字人技术的不断发展,数字人的安全和隐私将会越来越重要,数字人的应用必须要保证数字人的安全和隐私。
AI数字人的演进其实和生物进化一样,就像细胞没有性别,AI数字人的底层架构同样没有性别。也必然会发展到在某一个领域,或者某个阶段让人们感觉到AI数字人的角色呈现大部分是女性的感觉。首先AI数字人创建过程中在底层架构上的数据建模是覆盖男女性别、和不同肤色的人的。研究方向报告AI数字人的形体动画、3D头部构建、面部设计、表情动画和复制等研究分析。我们看到从面部模拟、表情管理以及情感仿真等相关研究,其背后并没有区分性别。但是当AI数字人一个比较重要的目标是要和现实中的人实现互动。随着AI数字人的架构、设计、情感、外观等不断进化,当不同的技术组合起来,当不同理念的科学家、设计者、艺术家参与进来,自然造就了千姿百态的AI数字人形象。虚拟数字人从外形上可分为卡通、写实等风格。
AI数字人的技术实现涉及到多个领域和技术,包括计算机图形学、计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习等。以下是一些关键技术的介绍:
计算机图形学:计算机图形学是创建AI数字人的主要技术之一。它可以通过建模、纹理映射、光照计算等技术,创建出逼真的虚拟人物形象。同时,计算机图形学还涉及到动画技术和物理引擎等技术,可以让虚拟人物的动作更加自然流畅。
计算机视觉:计算机视觉是实现AI数字人智能化交互的关键技术之一。它可以通过图像处理、特征提取、目标检测等技术,实现人脸识别、手势识别等功能,让虚拟人物能够识别和理解人类的动作和表情。 虚拟数字人由计算机图形学、图形渲染、动作捕捉、深度学习、语音合成等计算机手段创造及使用。河北虚拟数字人订制费用
虚拟数字人的演进其实和生物进化一样,就像细胞没有性别,虚拟数字人的底层架构同样没有性别。安徽虚拟数字人IP矩阵团队
虚拟数字人的行为:虚拟数字人的面部表情、形体表达、语音表述等。会受到驱动方式(真人驱动、计算驱动、预制调节等)、驱动模型类别(精细面部肌肉驱动、语音合成模型中对语气词、韵律的处理等)、训练数据、驱动模型精度等影响。交互:虚拟数字人与现实世界的交互水平,包括回答内容、肢体反应等,会受到语音识别能力、自然语言理解及处理水平、知识图谱、预先设置知识库等影响。外表:虚拟数字人的面部长相和整体形象。会受到虚拟数字人类别(如直接借用真人形象、高保真建模、风格化)、制作细节(对汗毛、皮肤、头发等细节的建模)、渲染水平、设计审美等影响。欢迎咨询!安徽虚拟数字人IP矩阵团队