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AI虚拟人产业报告(21页)

行业报告下载 2023年07月30日 08:45 管理员

AI 赋能虚拟人行业,市场空间广阔。根据艾媒咨询数据,2022 年我国虚拟人核 心市场规模达到 120.8 亿元,同比增长 94.2%。2023 年 AI 大模型相继发布,有 望赋能虚拟人产业,实现多环节降本增效,大幅提升应用端交互能力,到 2025 年虚拟人行业核心市场规模有望达到 480.6 亿元。根据 IDC 咨询,根据虚拟人的自动化水平,可分为 L1-L5 阶段。L1 阶段虚拟人 依赖人工制作形象和动画,L2 阶段虚拟人依赖外部动捕设备采集肢体、表情和 口型信息,L3 阶段虚拟人依赖算法驱动肢体、姿态等拟人化特征。AI 推动虚拟 人智能化水平提升,实现虚拟数字人向 L4、L5 层级迈进,业务价值、自动化水 平大幅提升。根据商汤智能研究院,AI 数字虚拟人三大特征包括:多模态交互、深度学习能 力、AIGC 生产力。

相较早期数字人制作对人工依赖较高,AIGC 大幅提升了 AI 数字人制作效率,制作门槛降低;大模型多模态生成能力提升了虚拟人交互能力, 真人替代能力提升;相较于早期数字人,深度学习等算法使得 AI 数字人具备更 高创造力。虚拟人的构建流程主要包括建模、驱动和渲染等环节。建模作为基础环节,是决 定虚拟人整体形象的关键,驱动实现虚拟人由静到动,渲染技术提升画面质感, 增强虚拟人的真实感。 驱动环节分为面部和身体动作的驱动。面部以嘴型为主,主要通过算法训练建立 文本到语音再到嘴型视频的对应关系,得到文本驱动嘴型变化的模型。虚拟人的 身体动作主要通过动作捕捉技术获得真人演员的行为动作,再将其移植到虚拟人 上。动捕技术包括光学、惯性和基于计算机视觉三种,光学动捕精度较高,应用 也较为成熟,设备造价较高;惯性动作捕捉成本较低,场地的限制较小,但精度 较差。计算机视觉动捕较为简便,利用摄像头拍摄的图像进行三维建模,成本也 相对较低,而建模的计算量较大。

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标签: 人工智能AI行业报告

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