火山引擎虚拟数字人技术与应用

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

1. 2D 数字人技术全景

2D 数字人技术体系分为头部、肢体和系统三大部分。头部层面主要包括

数字人技术人工智能领域的一个重要分支,它结合了多种先进的算法和技术来创建能够模拟人类行为、语言和情感的虚拟存在。以下将介绍数字人相关的算法技术原理及其应用。 ### 数字人的核心技术 #### 1. 自然语言处理(NLP) 自然语言处理是使数字人能够理解和生成人类语言的关键技术。这包括语音识别、语义理解、对话管理以及文本到语音(TTS)转换等子领域。NLP通常依赖于深度学习模型如循环神经网络(RNNs)、长短时记忆网络(LSTMs)、Transformer架构(例如BERT, GPT系列)等[^3]。 ```python # 示例: 使用Hugging Face Transformers库加载预训练的BERT模型进行问答任务 from transformers import pipeline qa_pipeline = pipeline('question-answering') context = "数字人是一种通过AI技术模拟人类行为、语言和情感的数字化存在。" question = "什么是数字人?" result = qa_pipeline(question=question, context=context) print(f"Answer: {result['answer']}") ``` #### 2. 计算机视觉 计算机视觉帮助数字人感知环境并作出反应。面部表情识别、姿态估计、图像生成等都是基于卷积神经网络(CNNs)或更复杂的结构如生成对抗网络(GANs)实现的[^3]。 ```python # 示例: 使用OpenCV进行简单的面部检测 import cv2 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml') img = cv2.imread('path_to_image.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30)) for (x,y,w,h) in faces: cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (255,0,0), 2) cv2.imshow('Face Detection', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` #### 3. 多模态交互 多模态交互允许数字人整合来自不同感官的信息,比如声音、视觉和触觉输入,以提供更加自然流畅的用户体验。这种能力往往需要融合多个机器学习模型,并且可能涉及到强化学习来优化交互策略。 ### 应用场景 - **客户服务**:数字人可以作为虚拟客服代表,为用户提供24/7的支持服务。 - **教育娱乐**:在游戏和虚拟现实中创造个性化的角色玩家互动;在线教育中担任导师或同学的角色。 - **医疗健康**:辅助医生进行初步诊断咨询,或者作为心理治疗中的陪伴者。 - **商业营销**:打造品牌专属的形象大使,在社交媒体上吸引顾客注意力。 火山引擎所开发的虚拟数字人展示了当前业界对于AI智能驱动型数字人的研究重点,这类数字人主要依靠各种AI多模态技术构建而成,旨在提高其拟真度及交互质量[^3]。 ---
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