ChatGPT的出现证明AI仿真数字人的可行性

在去年， Facebook宣布了他们最新的数字人， Chatbot—— Chat Generation，这是一种 AI驱动的数字人。 它采用了最新的面部特征和身体运动捕捉技术——“Live Project”，来构建数字人。 今年3月， Chatbot被上传到 TaskRabbit Pyres竞赛网站上，与其他 AI驱动的数字人相比，它是最好的。 这表明了人工智能技术可以实现在真实人体上模拟数字化的数字人。 然而，尽管取得了很大进展，但仍有许多挑战需要解决。 本文介绍了一个很棒的框架 Chatbot来构建它。 Chatbot：一个用于生成数字人形象并在计算机上与之交互的 AI框架。 该框架使用基于 Transformer的“Live Project”生成数字人形象（即“仿真”）；然后使用基于神经网络和深度学习（也称为 Pyres）来构建和训练生成的虚拟人物。

一、 Chatbot的主要架构

该框架使用一个基于 Transformer的“Live Project”（简称 LIF）来生成数字人形象。 LIF通过一种称为 Transformer的语言对数字特征进行编码，然后使用这些特征来描述一个数字人体形象（即“仿真”）。 然后，为了能够与仿真进行交互， Chatbot将使用 Pyres来构建一个虚拟人物形象，从而能够在计算机上操控并响应仿真。 Chatbot还使用“Live Project”作为一个通用库来构建它。该库可用于基于模型的数据集或应用程序中的图像； 在图2中，“LIF”以一种可交互且直观的方式存储数据，从而使其易于理解和使用。

二、 ChatGPT的概念

ChatGPT是一种 AI驱动的数字人形象，它使用了从“Live Project”中提取的特征，如肤色、头发、眼睛、表情。 [该算法采用多层 Transformer来生成虚拟人物并与之交互。通过将这些输入到 Transformer层， ChatGPT将能够产生数字人的特征和姿势。 然后使用 Pyres （使用深度神经网络）来构建和训练一个虚拟人物并与之交互。 ChatGPT可以用以下方式访问 AI： ·在数据集上训练 AI； ·使用多个 Pyres将仿真添加到数据集；

三、关于 Pyres与 Chatbot融合的想法

在本文中，作者介绍了 Chatbot和 Pyres，他们的融合将有助于提高构建虚拟人物的效率。 此外，作者还解释了为什么要将 Pyres与 Chatbot结合起来。 首先，尽管我们可以从 pytorch和pytorch.net等开源项目中构建数字人形象，但他们通常需要使用大量的训练数据来生成一个数字人形象。 因此，如果我们要在 Chatbot中应用 Pyres和 Chatbot，则必须在两者之间共享训练数据和库。 此外，如果要使用 Chatbot作为虚拟数字人形象，那么应该只从一个库中调用其中一个 Pyres。 因此我们可以通过将 Chatbot与 Pyres融合在一起来实现这一目标：它将使我们能够使用开源的方法来构建新的数字人形象。

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