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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一、前言近年来,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:
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。