ChatGPT+AI项目实战，打造多端智能虚拟数字人(完结无秘)
ChatGPT+AI项目实战，打造多端智能虚拟数字人(完结无秘)
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近年来，随着人工智能技术，VR，元宇宙等技术的发展，数字人（Digital Human）逐渐成为研究的热点之一，数字人是指通过计算机技术模拟出的具有人类外表，动作和语言能力的虚拟人物，具体可以应用到电影、游戏、虚拟现实、智能客服、带货主播等多个领域。
本文大致分为三个章节：
- 第一部分会介绍常用技术以及简介，以及自己用到构建一个自己虚拟数字人用到的3D引擎和三维软件
- 第二部分会详细描述生成细节，通过照片建模，创建模型，添加细节，添加表情，优化效果，接入场景，最终效果
- 第三部分总结本篇内容
从预见未来到遇见未来，让我们开始，向上吧技术人！！！
二、虚拟数字人技术要聊需要那些技术，先聊需要那些步骤？
• 收集数据：首先需要收集自己的数据，包括照片、视频、声音等，这些数据将成为数字人的基础。
• 人脸检测：利用计算机视觉技术对照片进行处理，检测出其中的人脸。可以使用已有的人脸检测算法，例如OpenCV、Dlib等。
• 人脸识别：对于检测出来的人脸，需要利用人脸识别技术对其进行识别和分析，从而获取人脸的各种特征和信息。可以使用已有的人脸识别算法，例如FaceNet、VGGFace等。
• 3D建模技术：数字人是一种三维模型，因此需要掌握3D建模技术。这包括了掌握3D建模软件的使用，如Blender、Maya、ZBrush等。
• 优化细节：优化数字人的各种细节，包括皮肤纹理、发型、服装等，让数字人更加真实、生动。
• 材质和纹理制作技术：数字人需要具有逼真的材质和纹理，因此需要掌握材质和纹理制作技术。这包括了掌握材质和纹理制作软件的使用，如Substance Painter、Photoshop等。
• 动画制作技术：数字人需要具有动态的动作和表情，因此需要掌握动画制作技术。这包括了掌握动画制作软件的使用，如Unity、Unreal Engine等。
以下文字内容较多，先放一个自己建好的模型
1、收集数据或者生成图片• Photoshop、相机：这部分忽略一下，哈哈哈
• Stable Diffusion：AI图像生成工具，一个基于Latent Diffusion Models（潜在扩散模型，LDMs）的文图生成（text-to-image）模型，生成图片的原理是通过模拟稳定扩散过程并生成相应的数据，然后将数据可视化展示为图片，以帮助用户更好地理解实验结果和数据特征
• ChatGPT：OpenAI团队ChatGPT-4O开发了一种新的技术，使ChatGPT也可以生成图片。这种技术被称为DALL·E（即“Drawing Artificially with a Learned Language Model and a Encoder”），它结合了语言模型和图像编码器的能力，能够根据给定的文本描述生成对应的图片。
2、人脸检测和识别• OpenCV：是一个用于计算机视觉的开源库，它提供了许多常用的计算机视觉算法和工具，如图像处理、特征提取、物体检测、人脸识别、跟踪等。OpenCV支持多种编程语言，包括C++、Python等。
• Dlib：是一个C++库，它提供了用于机器学习、图像处理、计算机视觉等领域的算法和工具。其中最知名的功能是人脸识别，它基于深度学习和传统的计算机视觉技术，并提供了人脸对齐、人脸特征提取等功能。
• FaceNet：是由Google开发的一个深度学习算法，用于将人脸图像转换为高维向量表示，从而实现人脸识别。FaceNet使用了三个主要组件：卷积神经网络、三元组损失函数和在线学习方法，这些组件使得FaceNet能够在大规模人脸识别任务中达到很高的准确率。
• VGGFace：是由牛津大学的研究团队开发的人脸识别算法，它基于深度卷积神经网络，并使用了许多卷积层和池化层来提取人脸图像的特征。VGGFace包含了两个模型：VGGFace和VGGFace2，其中VGGFace是一个较早的模型，而VGGFace2是一个新的模型，它在大规模人脸识别任务中具有更好的性能。