一键总结音视频内容
Attention is All you Need
摘要
本视频深入浅出地介绍了虚拟数字人的技术实现方式，主要分为真人驱动型和计算驱动型两大类。真人驱动型依赖动作捕捉设备和“中之人”的表演，而计算驱动型则基于深度学习和AI模型，无需真人参与。视频详细讲解了两种类型的技术原理、实现步骤以及关键技术要素，并展望了数字人在各领域的应用前景。
亮点
- 🎭 真人驱动型数字人： 依赖于3D建模、动作捕捉设备和真人表演者（中之人），通过捕捉真人的表情、动作等来驱动数字人模型，实现实时互动。 #真人驱动 #动作捕捉 #实时互动
- 📱 光学动捕技术进步： 图像识别算法和驱动算法的进步使得光学动捕甚至手机摄像头也能驱动数字人模型，降低了成本，方便了应用。 #光学动捕 #图像识别 #成本降低
- 🤖 计算驱动型数字人： 依靠深度学习和AI模型，通过语音驱动模型生成唇动、表情和姿态，实现文本到视频的转换，适用于虚拟客服、虚拟主播等场景。 #计算驱动 #深度学习 #AI模型
- 🗣️ 语音驱动模型构建： 通过打点扫描采集真人说话时的唇动、表情等数据，构建基于语音的深度模型，实现语音与表情的映射，提高数字人的自然度和生动性。 #语音驱动 #深度模型 #自然生动
- 🔑 关键技术要素： 除了NLP、CV和TTS技术外，C基建模的细致程度、驱动模型的精细度、渲染引擎和情感模型等也是影响数字人效果的重要因素。 #关键技术 #建模精细 #情感模型
思考
- 如何评估不同类型的数字人技术方案的优劣，并选择最适合自身应用场景的方案？
- 在构建计算驱动型数字人时，如何平衡数据采集的成本和最终生成效果的质量？
- 未来数字人技术的发展趋势是什么，又将如何影响各行各业？