1.3 技术支撑,了解原理与应用
虚拟数字人是一种由计算机技术、图像处理技术、人工智能技术和深度学习技术等集成的先进技术产物,它们能在各种场景下模拟人类的外貌、行为和声音,甚至能实现与现实世界的交互和信息共享。
总的来说,虚拟数字人的技术基础是一个多元化且复杂的概念,它涉及多种技术的集成和交叉运用。然而,正是这些技术的不断发展,使虚拟数字人在更多领域中得到了应用,同时也带来了更多的可能性。
本节将详细探讨虚拟数字人的技术基础,希望大家对虚拟数字人的技术原理和应用有更深入的理解和认识。
1.3.1 计算机技术
计算机技术是指利用计算机硬件和软件,以及相关的技术和方法,对数据进行处理、传输、存储和显示的一类技术。在虚拟数字人领域,计算机技术主要被用于虚拟数字人物的创建、渲染和交互,以提供更为真实和沉浸式的虚拟体验,具体来说包括以下几个方面。
(1)三维(three dimensions,3D)建模和渲染:利用计算机技术,可以对虚拟数字人的外貌进行精细化的处理和渲染,以实现更为逼真的视觉效果。例如,通过实时3D创作工具MetaHuman,可以创建人物的3D模型,并对其外观、姿势、表情等进行调整和渲染,从而创造出一系列真正多元化的角色,如图1-7所示。
图1-7
(2)动画和行为生成:利用计算机技术,可以生成虚拟数字人的动态行为和表情,这可以通过计算机动画、物理引擎、运动捕捉等技术实现。例如,通过运动捕捉技术,可以将真人的动作和表情捕捉并转化为数字信号,再将这些信号应用到虚拟数字人身上。
(3)语音合成和识别:计算机技术可以合成语音,也可以识别语音。在虚拟数字人领域,计算机技术可以用于生成真人的语音,也可以用于识别用户的语音输入,实现与虚拟数字人的交流。
(4)交互和响应:虚拟数字人需要能够与用户进行交互和响应,通过计算机技术,可以实现对用户输入(如文字、动作、表情等)的识别和理解,并让虚拟数字人做出相应的回应。
总之,计算机技术在虚拟数字人领域中发挥了重要作用,从模型的建立与渲染,到动画与行为的生成,再到语音的合成与识别,以及最后的交互与响应,都离不开计算机技术的支持。随着计算机技术的不断发展,它在虚拟数字人领域中的应用也将越来越广泛和深入。
1.3.2 图像处理技术
图像处理技术是一种利用计算机对图像进行分析、处理和转换的技术。在虚拟数字人领域中,图像处理技术主要被用于处理虚拟数字人的图像信号,以达到更为逼真和生动的视觉效果,具体包括以下几个方面。
(1)特征提取和识别:图像处理技术可以提取真实人物的特征,并进行识别,这可以通过计算机视觉技术来实现。例如,通过对面部特征的提取和识别,可以让虚拟数字人做出与人类相似的表情和情感反应,相关示例如图1-8所示。
图1-8
(2)图像增强和美化:图像处理技术可以对虚拟数字人的图像进行增强和美化,让虚拟数字人有更强的真实感。例如,通过对图像的色彩、亮度、对比度等进行调整,可以让虚拟数字人的肤色、服装等更加真实。
(3)图像信号处理:虚拟数字人的图像信号需要经过计算机的处理才能实现逼真的视觉效果,这可以通过图像处理技术中的信号处理方法来实现。例如,通过数字滤波技术,可以去除图像中的噪声和干扰,提高图像的质量。
(4)场景重建:图像处理技术可以用于场景重建,以构建逼真的虚拟环境,这可以通过计算机图形学中的3D建模和渲染技术实现。例如,通过对现实场景进行3D扫描和渲染,可以生成与现实世界相似的虚拟场景,相关示例如图1-9所示。
图1-9
1.3.3 人工智能技术
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,它试图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
在虚拟数字人领域,人工智能技术的具体应用包括以下几个方面。
(1)对话和交互:人工智能技术可以通过自然语言处理和语音识别技术,让虚拟数字人能够理解和回应人类输入的信息,从而实现更为真实自然的对话和交互效果。例如,用户可以使用文心一言App与机器人进行语音交流,如图1-10所示。
图1-10
(2)行为和情感:人工智能技术可以利用深度学习和机器学习技术,模拟人类的真实情感反应和行为模式,从而让虚拟数字人能够表达情感、做出决策和完成任务等,实现更为拟人化的行为模式。
(3)优化和升级:人工智能技术可以通过自我学习和自我优化,不断提升虚拟数字人的性能和表现,使其更加智能、逼真和完善。
1.3.4 深度学习技术
深度学习是机器学习技术的一种,它通过构建多层神经网络来模拟人类的神经系统,从而实现对大量数据的自动分类和预测。深度学习技术的最大特点是利用多层次的特征提取和组合来实现高效的数据处理,它可以通过前向传播算法,将输入的数据通过多层神经网络,一层一层地进行特征提取和组合,最终得出分类或预测结果。
深度学习技术的应用领域非常广泛,包括自然语言处理、图像识别、语音识别、智能推荐等。例如,ChatGPT就是一种采用深度学习技术的自然语言处理模型,它采用了预训练的语言模型生成式预训练(generative pre-trained transformer,GPT)来进行对话生成,可以理解自然语言的语义和语法,并用于生成自然语言文本。
此外,深度学习技术还可以用于虚拟数字人的姿态估计和行为生成,从而实现更为真实的虚拟人物表现。在虚拟数字人的声音合成方面,深度学习技术也可以用于学习和模拟真实人类的声音特征,从而让虚拟数字人的声音效果更加逼真。