虚拟数字人基础技术架构包括“五横两纵”。“五横”是指用于数字人制作、交互的五大技术模块，即人物生成、人物表达、合成显示、识别感知、分析决策等模块。其中，人物生成，即人物建模方面 2D 数字人较为简单，3D 数字人需要额外使用三维建模技术。人物表达包括语音生成和动画生成。动画生成则包含驱动和渲染两大部分。“两纵”是指 2D、3D 数字人，2D 数字人和 3D 数字人在技术架构方面基本一致。3D 数字人需要额外使用三维建模技术生成数字形象，信息维度增加，所需的计算量更大。参考 虚拟数字人的几种分类：

2d模型构建

Unity游戏引擎,全平台（包括PC/主机/移动设备）所有游戏中有超过一半都是使用Unity创作的.

Unity 2d

Live 2d 以一张原画实现「2D立体表现」的2D建模专业软件。

live2d的应用领域如下： 原神，《雪霁逢椿》片段：包含Live2D的人物、手绘的黑白闪线条以及诸多后期特效 《重返未来：1999》

非常二次元~

live2d的实现原理

就是将原画拆分，拆分的越细，能动部位就越多、效果越灵活。 通过Live2D中的弯曲和旋转变形器来实现动态效果。 模型文件的主要构成 以上资料都可以在官网获取。

Amazon Transcribe，Amazon Polly，以及 OpenAI 的大语言模型和 D-ID.com 公司的 2D 数字人生成技术。参考 demo代码，因为墙的问题下载不了。看看演示视频吧。

具体实现

语音输入部分：。 应答内容生成部分：借助 Langchain 这个开源框架，调用基于 OpenAI 的 coversation 接口，同时使用 memory 库对对话的上下文做了 5 轮保存。再通过实现文字转语音。

，使用深度学习技术来合成听起来自然的人类语音，让您可以将文章转换为语音。 ，支持实时转录语音（流式传输），也可以转录 Amazon S3 存储桶中的语音文件（批处理）。Transcribe 支持多达几十种的不同国家的语言。

2D 数字人视频的生成部分：由 D-ID.com 公司提供，对应的 API 可以直接接收文本输入和一张人脸图片来生成对应的动态播报视频，也可以接受语音文件加图片作为输入。

D-ID是一个可以智能合成人像和声音，并最终生成视频的AI工具。人像可以自己上传肖像图片，也可以通过文字对肖像进行描述合成人像。

d-id网站支持通过上传照片、通过描述AI生成角色来生成视频，入口。

有很多角色供选择 还有一些AI角色，也可以通过描述生成AI角色。比如生成一个中国财神爷。在右下角选择语音声音，还有方言可以选择。

3D建模软件：Blender、Cinema 4D、3damx、maya、Substance Painter、Modo、等等…

3d超拟人数字人 渲染引擎能够对灯光、毛发、衣物等进行渲染，主流引擎包括 UnityTechnologies 公司的 Unity 3D、Epic Games 公司的 Unreal Engine 等。

Unreal Engine 是Epic（Epic Games美国游戏公司）开发的游戏引擎。是世界知名授权最广的游戏引擎之一。应用在游戏、影视、建筑、可视化等领域。 下载虚幻引擎推荐系统要求 Windows 10 64位，四核Intel或AMD 2.5 GHz或更高处理器，8 GB内存 macOS Big Sur，四核Intel或AMD 2.5 GHz或更高处理器，8 GB内存 Linux Ubuntu 18.04，四核Intel或AMD 2.5 GHz或更高处理器，32 GB内存 收费标准：免费使用，只有当你的作品营收超过100万美元时，才需要就超出部分支付5%的分成费用。

metaHUMAN：使用Unreal Engine轻松制作高保真数字人类。

Unity 3D：Unity 引擎是一个支持多种平台和设备的实时 3D 开发平台和编辑器，让您可以创建和部署游戏、游戏、VR、AR、移动和桌面应用。原神的主机版本就是用这个渲染的。

收费标准：个人使用免费 Unity 版本开始创作。

对于前端工程狮来说，3d效果在浏览器上的实现是通过webGL（Javascript+OpenGL）来实现渲染的。 实现3d效果的js库是three.js，但是呢直接用three.js上手慢，需要开发人员对图形学等有一定的了解。A-frame封装了three.js，直接可以通过标签是语言来渲染。上手快。

虚拟数字人可以称为人的重要一点是可以像人一样的沟通，同步口型，才会更像人。语音同步效果主要包括：

1. 语音识别和文本转换STT 这一步骤通常通过语音识别技术完成，它可以识别和转录语音中的单词。现代语音识别技术，如深度学习模型，能够以较高的准确率完成这一任务。 2. 文本到语音参数的转换TTS 将文本转换成语音参数（如音素或音标）是下一步。这些参数不仅包括了发音的信息，还可能包括语调、语速和情感等非语言信息。 3. 生成口型动画 根据语音参数生成口型动画。这一步骤通常使用预先设计的口型（或称为“音素图”）模型，这些模型能够模拟人类发音时嘴唇、舌头和下巴的运动。通过控制这些模型的参数，可以生成与发音相匹配的口型动画 4. 同步和优化 最后一步是将生成的口型动画与语音同步。这需要确保动画播放时与相应的语音信号完美匹配。此外，还可能进行一些优化，比如调整动画的流畅度，确保面部表情自然等。

什么是 音素(phoneme)是根据语音的自然属性划分出来的最小语音单位。从声学性质来看，音素是从音质角度划分出来的最小语音单位。从生理性质来看，一个发音动作形成一个音素。 音素一般用国际音标（IPA）标记。

1. 语音驱动口型方法

主要通过搭建深度网络模型（DNN、CNN、RNN等），学习语音和口型/表情系数的映射关系。（本文不讨论）

2. 音素驱动口型方法

驱动方法一般可细分为，规则方法和深度模型方法。 规则方法：按照不同音素发音的方式设定时间平滑规则，使得产生流畅的表情动作。 深度模型方法：和语音驱动方法类似，需要构建音素到表情系数的映射关系。 参考文章

再引入一个概念：视位

(Viseme)，它是指与某一音位相对应的嘴、 舌头、下腭等可视发音器官所处的状态。参考文章

如下图所示，不同发音，口型有差异。

下图是微软Speech SDK官方文档里的资料，使用Speech SDK做文字转语音时会返回一系列VisemeID对应的就是。参考。这么一来大概就能实现语音和口型的同步了。

Microsoft Speech SDK：微软语音转文字，文字转语音。 Amazon Transcribe、Amazon Polly：亚马逊语音转文字，文字转语音。

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