上海虚拟数字人IP矩阵流程

虚拟数字人驱动：智能合成，动作捕捉迁移成为主流动作生产方式。通过将捕捉采集的动作迁移至数字人是3D数字人动作生成的主要方式，关键技术是动作捕捉。动作捕捉是指通过数字手段记录现实人们的运动过程，根据实现原理的不同，分为以下几种：光学动作捕捉是指摄像机通过反光来捕捉马克点（反射红外光）的位置变化，从而完成对演员的动作捕捉。惯性动作捕捉即把集成了加速度计、陀螺仪和磁力计的IMU绑在人体的特定骨骼节点上，通过算法对测量数值进行计算，从而完成动作捕捉。与具备实体的机器人不同，虚拟数字人依赖显示设备存在。上海虚拟数字人IP矩阵流程

虚拟数字人介绍：虚拟数字人，人工智能产物。功能特点：虚拟数字人拥有持续的学习能力，能够逐渐“长大”，不断“学习”数据中隐含的模式，包括文本、视觉、图像，视频等，就像人类能够不断从身边经历的事情中来学习行为模式一样。随着时间的推移，针对新场景学到的新能力，将有机地融入自己的模型中，从而变得越来越聪明。前景趋势：在共同推动这项技术的发展，让虚拟数字人在虚拟空间实时运行。随着相关领域的技术成熟，这些技术以及应用已经出现在更多的场景中。河南虚拟数字人制作市场想了解虚拟数字人的运作原理，首先要知道数字人的通用系统框架。

虚拟数字人技术有什么？1、驱动：智能合成和动作捕捉技术使虚拟数字人行为更加流畅。2、动作捕捉：目前主流的动作捕捉技术中光学捕捉精度比较高、环境要求比较高、硬件成本比较高；惯性动作捕捉相对低廉但是误差较大；计算机视觉开发难度高但易用、低价，已经在消费级市场上开始应用，随着技术成熟，门槛将进一步降低，推动UGC创作者在虚拟数字人领域的创作。3、智能合成：现阶段2D、3D虚拟数字人均已实现嘴部动作的智能合成，主要方式是建立文本、音频、视频之间的映射关系，从而实现自动对口型的效果。对于表情和动作，当前主要的触发机制是通过随机算法或者脚本的形式人工预设，未来有机会通过智能分析的手段实现自动化，使虚拟数字人的行为与真人更贴合。

虚拟数字人并不是全新的事物。过去几年中，在技术和需求的双向驱动下，二次元风格和超写实虚拟数字人层出不穷，一方面以短视频和直播为表示新兴媒介提供了更多的应用场景和商业化路径；另一方面，虚拟数字人应用于金融、运营商、数字展厅等领域，涌现出银行数字员工、虚拟偶像、虚拟主播等服务型角色，并显现出商业价值。当前中国虚拟数字人发展处于什么阶段？现在虚拟数字人已经进化到了3.0阶段，这个阶段的上半场是虚拟数字人在平面计算平台上的应用阶段，以手机、电脑、智能设备为主；下半场则是在空间计算平台上的应用，以VR、AR设备为主。得益于深度学习算法的突破，虚拟数字人的制作过程得到有效简化。虚拟数字人从比较早的手工绘制到现在的CG、人工智能合成，虚拟数字人大致经历了四个阶段。

虚拟数字人内在的魂的技术：高级的虚拟数字人现在基本上包含虚拟形象+语音交互（TTS、ASR）+自然语言理解（NLU）+深度学习等技术的实现。声音转换技术，可以让后台真人替换，而面对虚拟数字人的人感知不到。声音转换基于深度学习和迁移学习技术，准确将原说话人的声音转换为目标说话人，同时保留原说话人的风格特色。让声音有更多的表现形式。NLG与NLU等算法，这一块表示着数字人的关键——智能。NLU让AI能够理解人类的语言，NLG则让AI能够思考、输出并与人类交互。国际上这几年的超大预训练模型发展很迅速，人工智能技术的发展将会推动数字人的进一步智能化，多场景运用。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。3d虚拟数字人订制价格

虚拟数字人及数字人应用领域多元，落地场景日渐丰富，主力文娱及服务行业。上海虚拟数字人IP矩阵流程

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。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虚拟数字人的角色呈现大部分是女性的感觉。首先虚拟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。研究方向报告虚拟数字人的形体动画、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。但是当虚拟数字人一个比较重要的目标是要和现实中的人实现互动。随着虚拟数字人的架构、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虚拟数字人形象。上海虚拟数字人IP矩阵流程

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