火山引擎虚拟数字人技术与应用

原创 已于 2022-12-04 14:37:43 修改 · 4.3k 阅读 · 56 ·
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#人工智能 #DatafunTalk

于 2022-12-03 20:00:00 首次发布

导读：火山引擎正在打造完善的虚拟数字人技术和应用体系，那么火山引擎是如何定义虚拟数字人的呢？火山引擎 2D 虚拟数字人和 3D 数字人采用了怎样先进的技术？火山引擎数字人有哪些应用和前景展望？今天我们就来一起探秘火山引擎虚拟数字人技术与应用。

今天的介绍会围绕下面五点展开：

  • 火山引擎虚拟数字人简介

  • 2D 数字人技术体系

  • 3D 数字人技术体系

  • 火山引擎虚拟数字人应用

  • 火山引擎虚拟数字人展望

分享嘉宾｜樊博 字节跳动AI-Lab智能语音 算法研究员

编辑整理｜张续然 中睿信

出品社区｜DataFun

01/火山引擎虚拟数字人简介

首先介绍一下火山引擎虚拟数字人的基本情况。

1. 火山引擎虚拟数字人定义

火山引擎虚拟数字人是以虚拟数字人形式代替真人员工和客户沟通，提供可视化、智能化的交互服务，为企业提供高度拟人化的服务型数字员工。

虚拟数字人中的“虚拟”指数字人能够通过不同媒介存在于虚拟世界，包括移动端、PC 端和 VR 设备等。虚拟数字人中的“数字”指数字人具有数字化的外表，通过多模态技术赋予其智能，这里的智能包括聆听、表达、交互和感知四大类：

  • 聆听：语音增强、语音识别、声纹识别、语种识别等

  • 表达：语音合成、跨语言合成、多方言合成、语音变声等

  • 交互：自然语言理解、机器翻译、问答系统等

  • 感知：活体检测、人脸识别、情感识别等

虚拟数字人中的“人”指通过多模态技术赋能的数字人的行为、技能高度拟人化。

2. 火山引擎虚拟数字人分类

火山引擎虚拟数字人目前可以分为 AI 智能驱动型数字人和中之人驱动型数字人。AI 智能驱动型数字人是基于各种 AI 多模态技术打造的数字人。中之人驱动型数字人是基于真人驱动技术打造的数字人。当前火山引擎虚拟数字人的研究重点方向是 AI 智能驱动型数字人。

AI 智能驱动型数字人按能力划分可以分为播报型数字人、交互型数字人和感知型数字人，按形象类别划分可以分为 2D 数字人和 3D 数字人。

在能力方面，播报型数字人仅具备表达能力，交互型数字人具备聆听、表达和交互的能力，感知型数字人在交互型数字人的基础上增加感知能力。

在形象类别方面，火山引擎支持 2D 真人、3D 卡通和 3D 超写实形象。旨在通过丰富的形象覆盖更多样的落地场景。

02/2D 数字人技术体系

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<think>我们正在处理用户关于如何搭建个人虚拟数字人直播间的询问。用户希望了解从虚拟数字人生成到直播推流和实时互动的整个流程。根据引用内容，我们可以整合以下步骤： 1. **准备工作**：根据引用[2]，需要确定虚拟主播的形象、语音和画面效果等，以符合个人品牌形象。同时，需要准备直播所需的硬件（如电脑、摄像头、麦克风）和软件环境。 2. **虚拟数字人生成**： - 引用[1]提到可以使用AI绘画等工具生成数字人形象。 - 引用[4]提到可以使用UE（Unreal Engine）、C4D、DAZ、LIVE2D等三维引擎软件开发数字形象，并通过“数字人控制器”对接。对于个人开发者，可以选择开源的或者更简便的工具。 3. **直播内容准备**： - 引用[1]和[2]提到可以使用AI文案工具生成直播脚本，以及设置直播间的背景、互动话术等。 - 引用[3]指出，数字人直播中，主播、脚本、素材等均可通过AI生成。 4. **直播系统搭建**： - 引用[3]提到，使用专业的数字人直播软件（如飞天AI）可以便捷高效地实现数字人直播。 - 引用[4]提到，可以使用Python编写的“数字人控制器”来驱动数字形象，并提供了UE4对接的demo。 - 引用[5]提到，可以使用Python技术构建虚拟直播间，并给出了一些代码示例（尽管是简单的神经网络示例，但表明Python在虚拟直播中的应用）。 5. **直播推流与互动**： - 需要将虚拟数字人的直播画面推流到直播平台（如抖音、快手、淘宝直播等）。这通常使用推流软件（如OBS）来实现。 - 引用[3]提到，数字人直播可以实现24小时直播，并且可以设置自动回复等互动功能。 具体步骤可以归纳为： ### 步骤1：准备工作 - 确定虚拟数字人的形象（可以使用AI生成工具，如MidJourney、DALL·E等，或者使用3D建模软件创建）。 - 准备直播内容：包括产品介绍、互动话术等（可以使用ChatGPT等AI工具辅助生成）。 - 硬件准备：一台性能足够的电脑（用于运行虚拟人和推流），摄像头和麦克风（如果需要真人驱动或捕捉动作，则可能需要，但纯虚拟人可能不需要）。 - 软件准备：虚拟人驱动软件、推流软件（如OBS）、直播平台账号。 ### 步骤2：创建虚拟数字人 - 选择创建方式： - 使用3D建模软件（如Blender、Maya）创建3D模型，然后导入到游戏引擎（如Unreal Engine、Unity）中。 - 使用2D形象，可以使用Live2D Cubism创建。 - 使用AI生成工具快速生成形象（如引用[1]提到的AI绘画）。 - 动作捕捉与驱动： - 如果希望用真人动作驱动虚拟人，需要动作捕捉设备（如摄像头捕捉面部表情，或使用动作捕捉服）。 - 也可以使用AI驱动，通过语音或文本驱动虚拟人的动作和表情（如使用百度大脑、讯飞开放平台等提供的AI驱动接口）。 ### 步骤3：配置直播环境 - 使用数字人驱动软件（如引用[3]提到的飞天AI，或者其他如VTube Studio、Live2D Cubism Viewer等）来驱动虚拟形象。 - 使用推流软件（如OBS）捕获虚拟人窗口，并设置直播场景（添加背景、文字、产品图片等）。 - 设置直播互动：可以集成聊天室，通过AI自动回复（如使用ChatGPT接口），或者人工回复。 ### 步骤4：直播推流 - 在直播平台获取推流地址和密钥。 - 在OBS中设置推流地址，然后开始推流。 ### 步骤5：直播运营与优化 - 根据引用[3]，数字人直播可以24小时运行，但需要监控直播状态。 - 利用数据分析工具（如引用[1]提到的）分析直播效果，优化直播内容。 ### 技术实现示例（基于Python） 引用[4]和[5]提到了使用Python控制虚拟数字人。这里提供一个简单的思路（以2D虚拟人为例）： - 使用Live2D模型，通过Python调用Live2D的API来驱动模型。 - 使用OpenCV捕获摄像头画面（用于面部捕捉），或者使用音频驱动（将语音转换为口型动作）。 - 将虚拟人画面嵌入到OBS中。 示例代码（伪代码）： ```python # 假设使用Live2D的Python绑定（需要安装相应的SDK） import live2d # 初始化模型 model = live2d.Model('model_path') # 设置驱动源（例如摄像头或音频） # 如果是摄像头驱动 import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() # 对帧进行处理，检测面部关键点 # 根据关键点更新模型参数 model.update_parameters(facial_landmarks) # 渲染模型 rendered_frame = model.render() # 显示或发送到OBS cv2.imshow('Virtual Human', rendered_frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 注意：以上代码仅为示意，实际实现需要依赖具体的库和SDK。 ### 总结 搭建个人虚拟数字人直播间涉及多个技术环节，包括虚拟人形象生成、驱动、直播内容生成、推流和互动。对于个人开发者，可以选择现有的工具链（如AI生成形象+Live2D驱动+OBS推流）来降低难度。同时，利用AI工具可以自动生成脚本和互动内容，实现半自动或全自动直播。 §§相关问题§§ 1. 如何选择适合自己的虚拟数字人形象生成工具？ 2. 虚拟数字人直播需要哪些硬件设备支持？ 3. 如何实现虚拟数字人的实时动作捕捉和驱动？ 4. 有哪些开源的虚拟数字人驱动框架可以使用？ 5. 如何将虚拟数字人接入到直播推流软件（如OBS）中？</think>### 如何搭建个人虚拟数字人直播间 搭建个人虚拟数字人直播间涉及虚拟人像生成、直播推流和实时互动三大核心技术模块，以下是具体实施步骤： #### 一、虚拟数字人生成（核心基础） 1. **形象生成** - 使用AI绘画工具（如MidJourney、Stable Diffusion）生成2D形象，或通过3D建模软件（Blender/Maya）创建3D模型 - 推荐方案： ```python # 使用Stable Diffusion生成形象（示例） from diffusers import StableDiffusionPipeline pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5") image = pipeline("动漫风格女主播，职业装，4K高清").images[0] image.save("virtual_host.png") ``` 2. **动作驱动** - 采用骨骼绑定技术（如Live2D/Cubism）实现面部表情控制 - 通过动作捕捉设备（iPhone FaceID或普通摄像头）驱动虚拟人动作[^4] - 开源方案：使用[MediaPipe](https://google.github.io/mediapipe/)实时捕捉面部52个关键点： ```python import cv2 import mediapipe as mp mp_face_mesh = mp.solutions.face_mesh.FaceMesh() # 摄像头捕获 -> 输出动作参数 -> 驱动虚拟模型 ``` #### 二、直播系统搭建（推流中枢） 1. **场景构建** - 使用OBS Studio创建多图层场景：虚拟人+商品展示+弹幕互动区 - 通过绿幕抠像技术实现虚拟人与背景融合（Chroma Key技术） 2. **AI内容生成** - 直播脚本生成：接入ChatGPT API自动生成带货话术 ```python import openai response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-4", messages=[{"role":"user", "content":"生成手机带货直播开场白"}] ) ``` - 实时语音合成：使用Azure TTS或阿里云智能语音实现自然语音输出[^3] 3. **推流配置** ```mermaid graph LR A[虚拟人驱动] --> B[OBS场景合成] B --> C[RTMP推流] C --> D{直播平台} D --> E[抖音/快手/B站] ``` #### 三、实时互动系统（关键体验） 1. **AI智能回复** - 搭建问答引擎处理观众提问： ```python # 基于FAISS的语义匹配示例 from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings from langchain.vectorstores import FAISS # 加载预存QA库 -> 实时匹配观众问题 -> 生成回复 ``` 2. **数据联动** - 商品展示随讲解自动切换 - 观众数据看板实时显示在线人数/订单转化率[^1] 3. **24小时直播方案** - 预录制脚本+AI实时应答组合模式 - 使用云服务器持续推流（避免本地设备关机中断）[^3] #### 四、完整技术栈示例 | 模块 | 开源工具 | 商业方案 | |------|----------|----------| | 形象生成 | Stable Diffusion, Blender | 火山引擎数字人 | | 动作驱动 | MediaPipe, OpenCV | 讯飞超脑2030 | | 语音合成 | ESPnet, Tacotron2 | 阿里云智能语音 | | 直播推流 | OBS Studio, SRS | 腾讯云直播 | | 互动系统 | LangChain, Rasa | 百度UNIT | > 关键建议：个人开发者可先用 **OBS+Python脚本+AI API** 搭建基础版（成本<500元/月），后期再逐步接入专业SDK[^2][^5]
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