数字产业发展前景如何?数字人产业发展趋势报告

数字产业发展前景如何?这份报告经由深入的行业调研,展现了数字人行业产、学、研领域专家的见解,对技术发展趋势、应用落地方向都提出了前瞻性看法,给予启发。

数字产业发展前景如何?数字人产业发展趋势报告

目前,我国数字人商业化应用场景越来越丰富,数字人已经在金融、传媒、游戏、文旅等行业做出快速探索。这得益于数字人产业底层技术、应用平台的高速发展,从技术开发到落地应用的产业链也正趋于完善。

这其中,我们看到数字人也逐渐进化为融合语言理解能力、表达能力和智能交互能力的服务型数智人。伴随交互智能技术的加速发展,相信数智人还将促进更高效的产业协作,达成更优质的用户体验。

数字人产业发展趋势1:

数字人制造和运营服务的B端市场不断扩大,将面向更广大的C端用户提供服务,各类数字人价值定位和商业模式有差异

数字人的最终服务对象为C端用户,在B端的应用领域从电影动画向广告营销、电商直播、虚拟偶像等领域不断扩展。未来,以虚拟分身为代表的应用潜力巨大。

从需求角度,数字人制造和运营服务在B端市场不断扩大领域和规模,面向更广大的C端用户提供服务,而制作方式也从PGC向UGC发展。

数字人产业发展趋势2:

技术集综合迭代驱动数字人形似人,制作效能将继续提升,2D数字人和3D数字人生成/建模方式不同,2D数字人本质是生成图像,因此主要方式是利用深度学习技术根据视频生成与真人相同的图像,技术相对成熟。

3D数字人需要建立3D模型,主要是利用软件传统的手工建模、静态扫描建模(相机阵列扫描建模)、动态光场或者AI建模(3D重建技术)生成3D模型。

目前手工建模和静态扫描建模技术较为成熟且应用广泛,利用3D重建技术或动态光场重建可极大节约建模时间,提升建模效率,是未来重要布局方向。

其中动态光场重建优势在于重建人物的几何模型同时 还可一次性获取动态的人物模型数据, 并高品质重现不同视角下观看人体的光影效果 。

AI建模目前已经初步实现产品化,目前精度可以达到次世代游戏人物级别,优势是可以开放程序接口,对接各种应用,因此潜力较大,范围较广,特别是C端的应用,可以通过便捷化的上传图片即可生成3D数字人面部模型。未来发展方向是通过算法驱动提高精度,优化建模效果,比如:偏移矫正、阴影修复等。

数字人产业发展趋势3:

AI技术驱动数字人多模态交互更神似人,并逐步覆盖数字人全流程,当前数字人对语言理解还是以文本为主,动作合成上声唇同步较为完善:

AI驱动数字人是指数字人等语音表达、面部表情和动作形态等通过深度学习模型进行运算,并将其结果实时或者离线驱动,并进行渲染。

目前主流的方式是围绕NLP能力通过文本驱动,本质是通过ASR-NLP-TTS等AI技术进行感知-决策-表达的闭环来驱动数字人交互,同时需要预先设置相关的知识图谱或问答库等,与数字人的对话系统对接,但目前NLP在通用性场景的能力还需要进一步完善。

计算机视觉(CV)目前数字人声唇同步技术相对完善,在游戏中已经大量应用;而其他表情和动作还需要描述性的数据或者标签驱动,尚未智能合成,表情动作也是是AI驱动未来发展的重点方向。

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