digital-human：打造沉浸式客户服务体验的3D数字人界面

digital-human：打造沉浸式客户服务体验的3D数字人界面

digital-human NVIDIA AI Blueprint for digital human for customer service. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/digital-human

项目介绍

在数字化转型的浪潮中，客户服务领域迎来了一场革命性的变革。NVIDIA AI Blueprint 推出的 digital-human 项目，基于 NVIDIA Tokkio 技术，为用户提供了一个基于3D动画数字人界面的客户服务解决方案。这种解决方案通过人性化的交互方式，能够提供比传统客服更吸引人的用户体验。

项目技术分析

digital-human 项目采用了 NVIDIA 的先进技术，包括 ACE (AI Collaborative Engine) 和 NIM (NVIDIA Inference Microservices)，它们共同构成了一个性能优化且易于使用的平台。具体来说，该项目的核心技术包括：

• Omniverse RTX 微服务：用于渲染高质量的3D数字人。
• Audio2Face NIM：通过音频输入实现数字人的面部动画。
• NVIDIA Riva NIM：提供响应式的语音接口，并与 ElevenLabs 集成。

这些技术的融合使得 digital-human 不仅能实现逼真的数字人界面，还能提供自然语言处理和语音识别功能，从而为用户带来更加自然和沉浸的交互体验。

项目及技术应用场景

digital-human 项目的应用场景广泛，不仅限于客户服务领域。它的设计理念是为了革命化多个行业，包括广告、游戏等。以下是几个主要的应用场景：

1. 客户服务：数字人可以用于客户支持，提供24/7的无缝服务，改善用户体验，并提高解决问题的效率。
2. 广告与市场营销：数字人可以成为品牌的虚拟代言人，提供更具吸引力的营销方式。
3. 游戏：在游戏中，数字人可以作为玩家交互的界面，提供更加丰富的游戏体验。

据 Gartner 预测，到2025年，80%的对话式产品将嵌入生成式 AI，而到2030年，75%面向客户的对话式 AI 应用程序将具备情感 AI 功能。

项目特点

digital-human 项目具有以下显著特点：

1. 高度可定制：项目提供了多种工作流程和配置选项，以适应不同的需求和场景。
2. 易于集成：通过 REST API，可以轻松将 RAG 应用程序与数字人管道集成。
3. 性能优化：基于 NVIDIA 的硬件和软件，项目提供了卓越的性能和效率。
4. 广泛的适用性：从客户服务到广告和游戏，digital-human 适用于多个行业。

以下是项目的核心特点详细说明：

高度可定制的数字人

digital-human 项目支持多种数字人配置，包括基于不同渲染技术的3D和2D数字人。开发者可以根据自己的需求选择不同的工作流程，如：

• Tokkio LLM-RAG-ov：使用 Audio2Face-3D 和 Omniverse Renderer 的3D数字人。
• Tokkio LLM-RAG-ue：使用 Unreal Engine Renderer 的3D数字人（早期访问）。
• Tokkio LLM-RAG-2D：使用 Audio2Face-2D 的2D数字人（早期访问）。

强大的 RAG 应用程序

Retrieval Augmented Generation (RAG) 是一种结合检索和生成的技术，能够为数字人提供更自然的对话体验。RAG 应用程序负责生成问题解答交互的文本上下文，并与数字人实时互动。

系统要求和部署流程

digital-human 项目的部署需要一定的硬件和软件基础。硬件方面，推荐使用支持 NVIDIA GPU 的服务器，如 T4、A10、L4 或 L40S。对于不同的应用场景，项目提供了详细的部署和配置指南。

开发者需要具备一定的技术背景，包括 DevOps 工程师、生成 AI 开发人员/机器学习工程师、动画/渲染开发人员以及网络工程/IT系统管理员等。

最后，项目的部署过程分为几个步骤，包括了解先决条件、部署数字人和 RAG 管道、自定义和评估等。

通过以上分析，我们可以看出 digital-human 项目是一个强大的工具，能够为各行业带来革命性的变化。它的易用性、可定制性和高性能使其成为一个值得关注的开源项目。

digital-human NVIDIA AI Blueprint for digital human for customer service. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/digital-human