【原创】虚拟人直播开发-虚拟人开发-虚拟人形象制作

想要探寻数字人的落地瓶颈，还需从它的生产制作流程看起。

制作数字人的流程，可以分为建模、驱动和渲染三个阶段。

建模即搭起数字人的“基础骨架模型”，驱动负责让模型“动起来像人”，渲染则负责让模型“看起来像人”。

听起来不难，但在传统的数字人制作流程中，每一阶段都面临操作繁杂、算法门槛高、开发周期长的问题，成本更是大型企业才负担得起。

极高的制作门槛，和数字人主打的“服务场景”却并不匹配。

像银行、政务服务、直播间、景点导览、学校等需求方，往往不具备独立开发制作数字人的技术能力，能承受的制作成本更是相对有限。

这种情况下，不少科技厂商如华为竞相涉足数字人领域的研发，力图降低每个制作阶段的技术门槛。

在建模上，传统方式往往要利用多方位摄像头，对模特们打点扫描，采集说话时唇部、表情、面部肌肉、肢体细节和姿态等身体数据，随后按照需求设计建模，如卡通风、超写实风格等。

BUT，这背后需要的工作量非常大，而且需要专业人员操作。

相比之下，目前已经有更多AI算法来降低3D建模门槛，也适配不同的数字人风格。

全属性特征识别技术能够对发型、眼形、眉形、胡子和眼镜等面部主要属性迅速而精准地识别，每个部分又可细化到常见的特征，如单双眼皮、卷直发等，实现美与像的平衡。

值得一提的是，这样的神经网络模型非常轻量，大小仅在KB级别（不到1MB），推理时间更是达到毫秒级，大部分情况下识别准确率超90%；

而如何在毫秒级时间内，仅凭一张照片就“拼”出最合适的卡通化人脸，同时换上最合适的风格，则是多模态基模融合技术的能力。

依托大量基础几何（1k+）和形状素材（100+），配合***的AI训练数据，高效建模得以轻松实现。

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