数字化虚拟人物是一种具有数字化外形的虚拟人物，它不仅拥有人的外观和行为，还具有识别外界环境、并能与人交流互动的能力。这种类型的虚拟人物依赖显示设备存在，并且拥有类人的生理构造（模仿人的形象、肢体构造）、人的行为（能说话、能运动）以及人的思想（基本的逻辑能力、并可以出输出内容如书写、与人交谈）。
此外，根据视觉维度的不同，数字化虚拟人物可以分为2D型和3D型；根据技术的不同，虚拟人可分为算法驱动型（例如AI实时或捏脸等）和真人驱动型（例如动作捕捉）。在医学研究领域，虚拟数字人的目标是通过计算机图形学技术（Computer Graphic，CG）创造出与人类形象接近的数字化形象，并赋予其特定的人物身份设定，为人类带来更加真实的情感互动。
虚拟人物的应用
人工智能虚拟人物已经广泛应用于多个领域，具体如下：
- 在游戏领域，虚拟数字人被用于提升游戏体验，实现人格化。
- 在偶像文娱行业，虚拟主播和虚拟偶像等身份型虚拟数字人受到欢迎，它们多以虚拟偶像或虚拟IP形式呈现，背后的动作捕捉由真人进行实时驱动。
- 新闻媒体行业也利用虚拟数字人技术，如新闻主播、记者等。
- 在营销和电商领域，虚拟客服、销售员等服务型数字人能够打破时间和空间的限制，提供智能化的服务。
- 社交领域中的虚拟朋友、聊天伴侣等，为用户提供日常陪伴和关怀。
- 金融领域的虚拟理财顾问、金融分析师等，帮助用户更好地理解和管理财务。
- 教育文旅领域中，我们可以有AI虚拟导师、虚拟导游、讲解员等，为基于VR/AR的场景式教育提供自适应/个性化的学习环境，以及为博物馆、科技馆、主题乐园等提供更加丰富和生动的参观体验。
技术调研
以SadTalker项目为例，其主要目标是通过一段音频驱动单张人脸图片的方式，生成一个声音与嘴型同步性高、整体画面流畅自然的视频。为了实现这一目标，它运用了深度学习和计算机图形学技术。
首先，SadTalker使用了一种被称为3DMM（三维形变模型）的技术来学习真实的3D运动系数，这些运动系数包括头部姿势和表情。3DMM的运动系数是通过解耦每种姿势的运动来学习的，这样可以降低不确定性。
其次，SadTalker引入了一个名为ExpNet的神经网络，用于从音频中生成逼真的表情系数。在训练过程中，Audio Encoder加载了Wav2Lip模型中的音频编码器预训练权重，然后多加了一层fc层，用于得到音频对应的表情系数。
最后，SadTalker利用这些学习到的运动系数和新的3D面部渲染器进行视频生成。在整个过程中，SadTalker致力于提高音频与嘴型的同步性以及整体画面的自然流畅度。
产品化
智能虚拟人物的产品化需要经历以下几个关键步骤：
首先，需要进行市场调研和需求分析，了解用户需求和市场趋势。然后，基于这些信息，确定虚拟人物的功能、特性以及应用场景。
接下来，是设计和开发阶段。在这个阶段中，涉及到建模、渲染和动作捕捉技术升级突破及自然语言处理、语音交互等人工智能技术的应用。例如，通过动作捕捉、三维建模、语音合成等技术高度还原真实人类，再借助AR/MR/VR等终端呈现出来的立体“人”。
随后，进行测试和优化，确保虚拟人物的稳定性和可靠性。此阶段可能面临硬件、图像技术、数据等方面的挑战。因此，需要不断优化和改进技术方案，提高产品的性能和用户体验。
最后，是发布和推广阶段。这包括制定营销策略、推广渠道以及售后服务等方面。例如，可以通过线上或线下收费的方式向用户提供服务。此外，还可以通过与知名品牌和公司的合作，提升虚拟人物的知名度和影响力。
在市场调研和需求分析阶段，可以通过既有的AI-Avatar产品生成特定内容的虚拟人物视频，投放和测试特定渠道。
基于市场调研和需求分析，在特定领域和渠道分层实现产品特性和产品功能。
产品形态可分为 1）可定制生成式数字人物平台，参考讯飞虚拟人产品，可定制人物形象；场景；导入文本或音频配音文件，并编辑配音停顿、换气、连续等属性；定制动作模式、语种及表情模式；定制视频格式和分辨率。2）直接运营最终生成的数字人物。
从渠道和产品特性上细分，可以实现虚拟个人IP类，营销类，教育类，智能助理等。
从技术实现和产品功能上分层，可以从简单的基于既有产品和服务、以文本或语音驱动的对口型头像短视频生成，到基于开源（商业license）版本（如SadTalker）的私有化部署的虚拟人物头像生成，到自有训练数据、自研网络架构模型的训练和生成、部署，再到成体系化（语音转写、情感识别、情绪识别、语音复刻、数字人物、对接NLP大模型）产品服务的开发运营。
市场调研
虚拟人物技术在目前市场中已经得到了广泛的应用。一方面，该技术被用于创造虚拟偶像，如来自Metaverse的虚拟数字人翎Ling，这是由Xmov魔珐科技与次世文化共同打造的虚拟偶像。此外，还包括一些知名品牌和公司的虚拟代言人，例如，华为的虚拟代言人Mate，以及腾讯的虚拟女演员夏妍妍等。
另一方面，虚拟人物技术也在客服领域发挥了重要作用。2D虚拟人根据真人形象建模，和真人相似度极高，主要应用有金融、医疗、保险，地产传统企业的客服等。通过这项技术，企业能够提供更为高效和人性化的服务。
此外，一些大公司也在积极布局虚拟人技术领域。例如，国内的阿里巴巴达摩院和网易等都在关注AI技术和硬件设备的应用层面，如落地虚拟店铺等。海外市场上，英伟达和Epic Games等也在进行相关的技术研发和应用推广。
其它
随着语音识别技术（ASR）的进步，以及ChatGPT等AI工具越来越多地应用于语言翻译，AI往往可以生成比机翻更准确、地道的翻译文本。
而声音克隆技术是AI歌手所依赖的核心。当下较为出名的声音克隆工具如Eleven Labs、微软的VALL-E等，均可以通过上传少量音频样本，生成与原音色极为接近的声音。
再通过TTS（Text To Speech）和口型同步技术，即可生成几乎完全覆盖原片、让人难辨真假的AI配音。
而且，目前的TTS技术已从通用TTS、个性化TTS向情感TTS发展。
相较前两者，后者依赖“情感意图识别”“情感特征挖掘”“自然语言处理”等AI技术，可以使AI配音更生动、富于情绪变化，以消除冰冷、不自然的机械感。
综上，结合人工智能领域中的自然语言处理、连接大语言模型接口，接收端通过音频转换，输出个性化、情感化TTS语音，通过数字化虚拟人物最终展现，在个人助理、运营与营销、情感陪伴等各种广泛的领域都将有越来越多的应用。
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