虚拟数字人技术 虚拟形象动作捕捉 虚拟人像生成技术

近年来，由于人工智能技术的突破，“虚拟数字人”以虚拟主播和虚拟偶像为代表的“数字人物”进入了公众视野。

建模，驱动和渲染这三个核心技术是底层架构。许多技术已经具有实际应用的沉淀。角色建模的主流技术仍为静态扫描。与静态重建技术相比，具有高视觉保真度的动态光场三维重建技术已成为未来的关键发展方向。在驱动技术方面，嘴形动作的智能合成已成功应用于2D和3D虚拟数字人。动作捕捉计划是当前3D数字人运动生成的核心技术，最大可实现毫米级误差。在人物渲染方面，PBR的夸张技术进步和重光照等新渲染技术的出现使虚拟数字人皮肤纹理真实并突破了恐怖谷效应。

驱动：智能合成和动作捕捉技术使虚拟人行为更加流畅。

动作捕捉：目前主流的动作捕捉技术中光学捕捉精度最高、环境要求最高、硬件成本最高；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创作者在虚拟人领域的创作。

智能合成：现阶段2D、3D虚拟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，使虚拟人的行为与真人更贴合。

渲染：随着硬件和算法的突破，虚拟人真实性大幅提升。

实时渲染与离线渲染各有优劣。实时渲染更适合游戏和交互等即时性场景，而离线渲染适合精细度要求高的视频内容制作。未来随着硬件能力和算法的进步，虚拟人在两种场景下的渲染表现都将不断突破。

如今，由于依靠建模，驱动和渲染技术的数字人产业已经形成了完整的产业链，因此数字人已成为一种新趋势，并在游戏，影视，媒体等领域不断涌现。

灵秀巨匠计算机团队在区块链技术、虚拟数字人制作、神经网络深度学习技术、图像渲染技术、游戏研发均有多年实践经验。愿为虚拟数字人的普及做出一点努力，能够让更多的大众享受到技术带来的便利与美好！