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第1章初识：掌握AI虚拟数字人的概况1.1小白入门，学习基础知识1.2应用前景，了解潜在价值1.3技术支撑，了解原理与应用本章小结课后习题学习目标1.1小白入门，学习基础知识1.1.1基本定义1.1.2主要亮点学习目标1.1.1基本定义虚拟数字人（DigitalHuman/MetaHuman），是运用数字技术创造出来的、与人类形象接近的数字化人物形象。虚拟数字人拥有与真人形象接近的外貌、性格、穿着等特征，同时具备数字人物身份与虚拟角色身份等特征，可作为虚拟偶像、虚拟主播等角色参与到各类社会活动中。虚拟数字人的出现得益于人工智能技术的不断发展，从2007年世界上第一个使用全息投影技术举办演唱会的虚拟偶像“初音未来”的出道，到2012年中国本土偶像“洛天依”的诞生，再到2023年在杭州举行的第19届亚洲运动会开幕式上使用数字人作为火炬手。1.1.2主要亮点在数字化时代，一种新型的技术产物——虚拟数字人正在迅速崭露头角，它们以独特的优势和无限的可能性，引领着未来科技的发展潮流。虚拟数字人的出现与发展，大大促进了虚拟人物在社会各领域中的应用。1.2应用前景，了解潜在价值1.2.1应用领域1.2.2机遇与挑战1.2.3困境与考验学习目标1.2.1应用领域虚拟数字人的应用领域非常广泛，以下是一些目前的主要应用领域。（1）娱乐和游戏。（2）医疗和健康。（3）客户服务和营销。（4）教育和培训。（5）影视和媒体。（6）社交和直播。1.2.2机遇与挑战随着人工智能、虚拟现实（VirtualReality，VR）和增强现实（AugmentedReality，AR）等技术的不断发展，虚拟数字人的外貌、性格、行为特征等将更加逼真、自然，交互能力和可控性也将得到进一步提升。与此同时，虚拟数字人的应用领域也在不断扩展。未来，除了娱乐、教育、医疗、客户服务等传统领域，虚拟数字人还可能被应用于智能家居、智能交通、工业生产等新的领域，为用户提供各种各样的服务。虚拟数字人作为一种新型的商业形态，具有非常高的商业价值。未来，随着虚拟数字人技术的不断发展和应用领域的扩展，其商业价值将进一步得到提升，甚至还可以作为数字资产被企业拥有和管理，为企业创造更多的利润。另外，虚拟数字人与现实人物之间的界限也将变得越来越模糊，二者之间将产生更多的互动和交融，这种跨界融合将为虚拟数字人的发展带来更多的可能性。同时，人们对虚拟数字人的认可度将不断提高，越来越多的人开始接受和使用虚拟数字人技术，并将其作为自己生活和工作中不可或缺的一部分。1.2.3困境与考验（1）技术难题：尽管虚拟数字人技术已经取得了显著的进步，但在一些关键领域，如表情的生动性、语音的流畅性和自然性、与现实世界的交互能力等方面，仍存在许多技术难题需要攻克。（2）数据隐私和安全：虚拟数字人需要大量的数据来训练和改进，然而这些数据可能包含用户的个人信息和其他敏感信息，如何在训练和使用虚拟数字人的同时，保护用户的隐私和数据安全，是一个需要大家重视的问题。（3）法规和政策：虚拟数字人的发展可能会涉及到许多新的法规和政策问题。例如，在虚拟数字人的创造和使用过程中，如何保护知识产权？相关问题的答案尚不明确，需要法规和政策制定者进行深入的研究和讨论。（4）社会接受度：虚拟数字人是一种新的事物，一些人可能对虚拟数字人感到好奇，而也有一部分人可能对它们感到担忧，如何进一步提高社会大众对虚拟数字人的接受度，是一个需要在更广泛的范围内进行讨论的问题。（5）商业价值变现：前面说过虚拟数字人有很高的商业价值，但如何有效地将这种价值转化为实际的商业利益，这也是一个很大的挑战，虚拟数字人的创造者和使用者需要找到一种可持续的商业模式，以支持虚拟数字人的进一步发展。1.3技术支撑，了解原理与应用1.3.1计算机技术1.3.2图像处理技术1.3.3人工智能技术1.3.4深度学习技术学习目标1.3.1计算机技术在虚拟数字人领域，计算机技术主要被用于虚拟数字人物的创建、渲染和交互，以提供更为真实和沉浸式的虚拟体验，具体来说包括以下方面。（1）3D（ThreeDimensions，三维）建模和渲染。（2）动画和行为生成。（3）语音合成和识别。（4）交互和响应。1.3.2图像处理技术图像处理技术是一种利用计算机对图像进行分析、处理和转换的技术。在虚拟数字人领域中，图像处理技术主要被用于处理虚拟数字人的图像信号，以达到更为逼真和生动的视觉效果。（1）特征提取和识别。（2）图像增强和美化。（3）图像信号处理。（4）场景重建。1.3.3人工智能技术在虚拟数字人领域，人工智能技术的具体应用包括以下几个方面。（1）对话和交互。（2）行为和情感。（3）优化和升级。1.3.4深度学习技术深度学习是机器学习技术的一种，它通过构建多层神经网络来模拟人类的神经系统，从而实现对大量数据的自动分类和预测。深度学习技术的最大特点是利用多层次的特征提取和组合来实现高效的数据处理，它可以通过前向传播算法，将输入的数据通过多层神经网络，一层一层地进行特征提取和组合，最终得出分类或预测结果。深度学习技术的应用领域非常广泛，包括自然语言处理、图像识别、语音识别、智能推荐等。例如，ChatGPT就是一种采用深度学习技术的自然语言处理模型，它采用了预训练的语言模型GPT（GenerativePre-trainedTransformer，生成式预训练）来进行对话生成，可以理解自然语言的语义和语法，并用于生成自然语言文本。此外，深度学习技术还可以用于虚拟数字人的姿态估计和行为生成，从而实现更为真实的虚拟人物表现。在虚拟数字人的声音合成方面，深度学习技术也可以用于学习和模拟真实人类的声音特征，从而让虚拟数字人的声音效果更加逼真。
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