探索AI数字人在业务场景的落地，数字内容及互动解决方案的形成( 三 ) 自疫情爆发以来

----探索AI数字人在业务场景的落地，数字内容及互动解决方案的形成//----

　　照片级人像合成技术

　　企业由SIGGRAPH大会论文成果设计实现的照片级人像合成技术效果如下图所示。使用者在左侧输入表情时，右侧的目标照片上的人物可以实时做出惟妙惟肖的表情。该技术能非常细腻地合成人物脸上每处细节(如法令纹、牙齿等) ，使观看者感受到照片像现实人物一样在做动作。

----探索AI数字人在业务场景的落地，数字内容及互动解决方案的形成//----

　　该技术背后为企业基于生成对抗网络所开发的技术架构。由于生成对抗网络技术最大的难点在于它生成的结果的不可控性，考虑到数字人场景需要极其精准掌控人物的发音状态表现，开发团队创新性的构建了两个阶段的人像合成算法架构。算法首先通过三维的数据重建与数据理解将图像变形到开发团队预设的表情上，之后算法通过生成对抗网络技术对虚拟人物在细节上进行修补与还原。在这种方案下，生成对抗网络本身可以专注于人物细节的修补，免去了其处理图片形变与位移所需的精力，使算法可以良好的控制虚拟人物表情变化，真实的还原人物细节。

----探索AI数字人在业务场景的落地，数字内容及互动解决方案的形成//----

　　下图为企业照片级人像合成技术的效果。左上方在人在做一些表情，来控制其他照片，使这五张照片也可以合成出非常真实的表情，包括牙齿、嘴巴内部、法令纹等细节都能合成得非常真实，很难判别出真假。

----探索AI数字人在业务场景的落地，数字内容及互动解决方案的形成//----

　　虚拟主播案例

　　目前AI数字人技术不仅可以在高精度虚拟人物合成场景中进行应用，同时也多样型的数字人解决方案开始在各行各业的业务场景中落地提供相应服务。下图所示为企业基于AI数字人技术设计开发的虚拟主播应用案例。对于报社、电视台及媒体等业务方而言，虚拟主播技术很好的满足了业务方在自动化视频生成、媒体内容生成方面的业务需求，成为了融媒体时代新闻媒体的传媒利器。同时虚拟主播技术也被应用于新媒体之中，业务方通过打造公司专属的虚拟主播形象既可以实现与观众的情感互动也保证了公司本身的传媒影响力，避免了出现以往公众影响力集中在新闻主播身上的情况。