概述：虛擬數(shù)字人作為新一代人機交互平臺，其發(fā)展與制作技術(shù)息息相關(guān)，通過計算機圖形學(xué)、圖形渲染、動作捕捉、深度學(xué)習(xí)、語音合成等技術(shù)打造而成，而虛擬人又通過人物形象、語音生成、動畫生成、音視頻顯示、交互五個模塊構(gòu)成，大概可以分為兩大類：2D虛擬人和3D虛擬人 。
2D虛擬人：2D虛擬人根據(jù)真人形象建模，和真人相似度極高，主要應(yīng)用有金融 、醫(yī)療、保險，地產(chǎn)傳統(tǒng)企業(yè)的客服等，可進行多輪對話交互，但不可旋轉(zhuǎn)，虛擬人姿態(tài)有限，服飾、發(fā)型等外觀不支持自由修改，形象相對固定 。2D虛擬人不能應(yīng)用在3D場景里，不能進行3D呈現(xiàn)，同時也不能應(yīng)用在VR、AR及游戲中 。
3D虛擬人：3D虛擬人風(fēng)格多樣化，且可以自由打造風(fēng)格化外觀，應(yīng)用場景廣泛，主要應(yīng)用場景有內(nèi)容創(chuàng)作、IP打造、創(chuàng)意類內(nèi)容打造，具備多交互、多形態(tài)、自由修改的特點，可與真實場景搭配進一步提升寫實效果 。
? 建模
2D虛擬人：2D虛擬人普遍使用靜態(tài)掃描技術(shù)制作，即通過40-60個照相機對真人進行全方位拍照,根據(jù)拍照光線和角度進行矩陣掃描，從而在軟件中呈現(xiàn)出2D立體形象 。靜態(tài)掃描技術(shù)僅需拍照搭配上少量所需數(shù)據(jù)，就能以較低的成本制作出2D虛擬人形象 。
2D虛擬主播
3D虛擬人：3D虛擬人建模對于軟件和技術(shù)要求較高，采用動態(tài)掃描技術(shù)，將采集到的光影效果或是照片數(shù)據(jù)，通過人臉特征識別、空間變換組件、模型重建組件、骨骼變形組件、紋理融合組件等搭配合成多模態(tài)3D模型，除真人形象外，包括卡通、二次元等類型 。
3D虛擬人
? 驅(qū)動
1.面部表情
2D、3D虛擬數(shù)字人嘴型動作智能合成底層邏輯類似、均建立在輸入文本到輸出音頻與輸出視覺信息的關(guān)聯(lián)映射 。
2D虛擬人：主要通過視頻算法呈現(xiàn)，已采集到的文本到語音和嘴型視頻的數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練，得到一個輸入任意文本均可驅(qū)動嘴型的模型，再搭配語音自動識別，對語音進行標注、綁定數(shù)據(jù)與動作，這樣形成虛擬人可對某個特定詞語或特定語境做出相應(yīng)的動作，但動作有限，且重復(fù)固定，一般只能呈現(xiàn)正面的形象 。
3D虛擬人：驅(qū)動方式多樣，包括視頻算法訓(xùn)練、語音自動識別和動捕設(shè)備采集等 。通過3D模型與其相對應(yīng)的BlendShape向量來表達，可呈現(xiàn)三維立體形象、動作靈活、可隨意驅(qū)動的3D虛擬人形象 。
嘴型動作合成邏輯
2.全身動作
目前動作捕捉技術(shù)是最成熟且呈現(xiàn)效果最好的動作生產(chǎn)方式，可分為光學(xué)式、慣性式、電磁式及基于計算機視覺的動作捕捉 。其中光學(xué)捕捉精度最高、對環(huán)境要求最高且硬件成本最高，慣性捕捉抗遮擋能力最強，視覺捕捉算法開發(fā)難度最大 。
動捕服：需要真人穿戴一整套動捕設(shè)備，動捕設(shè)備與真人肢體動作相綁定，可實時傳遞到虛擬人身上 。
光學(xué)動作捕捉：通過對目標上特定光點的監(jiān)視和跟蹤來完成運動捕捉的任務(wù)，即在真人身上粘貼能夠反射紅外光的馬克點，通過攝像頭對反光馬克點的追蹤，從而對真人動作進行捕捉 。
慣性動作捕捉：基于慣性測量單元IMU來完成對人體動作的捕捉，即把集成了加速度計、陀螺儀、磁力計的IMU綁定在人體特定骨骼節(jié)點上，通過算法對測量數(shù)據(jù)進行計算，從而完成動作捕捉
光學(xué)捕捉、慣性捕捉、視覺捕捉對比圖
? 渲染
渲染技術(shù)分為實時渲染技術(shù)和離線渲染技術(shù)，隨著硬件能力提升和算法突破，虛擬數(shù)字人的真實性和實時性將大幅提升 。二者在渲染時長、計算資源、計算量等方面存在差異，所對應(yīng)應(yīng)用場景亦有所不同 。

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