一、數(shù)字人的三方面特征

虛擬數(shù)字人是指具有數(shù)字化外形的虛擬人物。與具備實體的機器人不同，虛擬數(shù)字人依賴顯示設(shè)備存在，我們所知的很多虛擬人都要通過手機、電腦或者智慧大屏等設(shè)備才能顯示。

虛擬數(shù)字人宜具備以下三方面特征：一是擁有人的外觀，具有特定的相貌、性別和性格等人物特征;二是擁有人的行為，具有用語言、面部表情和肢體動作表達(dá)的能力;三是擁有人的思想，具有識別外界環(huán)境、并能與人交流互動的能力。

綜合來看，就是具備四方面的能力，即形象能力、感知能力、表達(dá)能力和娛樂互動能力。 基于人臉檢測、人臉融合等技術(shù)，打造美顏磨皮、智能上妝、人臉融合、互動解決方案，應(yīng)用于直播場景。福建珍云數(shù)字科技AI數(shù)字人智能視頻生成

《重大領(lǐng)域交叉前沿方向2021》（2021年9月13日由浙江大學(xué)中國科教戰(zhàn)略研究院發(fā)布）認(rèn)為當(dāng)前以大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)和算力為基礎(chǔ)的人工智能在語音識別、人臉識別等以模式識別為特點的技術(shù)應(yīng)用上已較為成熟，但對于需要知識、邏輯推理或領(lǐng)域遷移的復(fù)雜性任務(wù)，人工智能系統(tǒng)的能力還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足?；诮y(tǒng)計的深度學(xué)習(xí)注重關(guān)聯(lián)關(guān)系，缺少因果分析，使得人工智能系統(tǒng)的可解釋性差，處理動態(tài)性和不確定性能力弱，難以與人類自然交互，在一些敏感應(yīng)用中容易帶來安全和倫理風(fēng)險。類腦智能、認(rèn)知智能、混合增強智能是重要發(fā)展方向。浙江珍云數(shù)字AI數(shù)字人AI測評在豐富的文本樣式中讀懂字言字語。

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數(shù)字人常見的類型調(diào)研分析當(dāng)前市場上的數(shù)字人，根據(jù)人物圖形維度，分為2D和3D兩大類，從外形上可分為卡通、寫實等風(fēng)格，綜合來看可分為二次元、3D卡通、3D高寫實、真人形象四種類型。接下來根據(jù)每種類型的特點，從外在形象、服飾裝扮、表情動作等方面，結(jié)合典型案例來逐一分析虛擬數(shù)字人的設(shè)計。1.二次元類型2. 3D卡通類型3. 3D高寫實類型4. 虛擬偶像5. 真人形象類型

我們每天都會遇見各種各樣的人，即使臉上細(xì)微的表情，我們都可以感知到，用計算機打造出來的表情，往往缺乏靈氣。真人形象的虛擬主播的優(yōu)勢在于，他的特征都是來源于真人，呈現(xiàn)的面貌和狀態(tài)更容易被用戶了解。如果不仔細(xì)看，可能分辨不出是不是真人。 創(chuàng)意引擎，智能編輯，打造企業(yè)專屬的短視頻內(nèi)容營銷生態(tài)。

機器學(xué)習(xí)（ML）是AI的一個子集。所有機器學(xué)習(xí)是AI，但不是所有的AI是機器學(xué)習(xí)。「AI」的興趣在現(xiàn)在表現(xiàn)于人們對「機器學(xué)習(xí)」的熱情，進(jìn)展迅速且明顯。機器學(xué)習(xí)讓我們通過算法來解決一些復(fù)雜的問題。正如人工智能先驅(qū)ArthurSamuel在1959中寫道的那樣，機器學(xué)習(xí)是需要研究的領(lǐng)域，它給計算機學(xué)習(xí)的能力而不是明確地編程能力。大多數(shù)機器學(xué)習(xí)的目標(biāo)是為特定場景開發(fā)預(yù)測引擎。一個算法將接收到一個域的信息（例如，一個人過去觀看過的電影），權(quán)衡輸入做出一個有用的預(yù)測（未來想看的不同電影的概率）。通過計算機學(xué)習(xí)的能力，通過優(yōu)化任務(wù)衡量變量的可用數(shù)據(jù)，做出算法，來對未來做出準(zhǔn)確的預(yù)測。讓你的視頻更加生動。福建珍云數(shù)字科技AI數(shù)字人智能視頻生成

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人工智能：智能程序的科學(xué)1956年JohnMcCarthy創(chuàng)建的「人工智能」（AI）是一個通用術(shù)語，指的是表現(xiàn)出智能的行為的硬件或軟件。用McCarthy教授的話來說，它是「制造智能機器，特別是智能計算機程序的科學(xué)和工程」?！窤I」這個詞兒已經(jīng)存在了幾十年，然而，一直以來進(jìn)步有限，因為解決許多現(xiàn)實世界問題的算法太復(fù)雜了。復(fù)雜的活動包括進(jìn)行醫(yī)療診斷，預(yù)測何時機器將失效或測量某些資產(chǎn)的市場價值，涉及成千上萬的數(shù)據(jù)集和變量之間的非線性關(guān)系。在這些情況下，很難使用我們的數(shù)據(jù)來「優(yōu)化」我們的預(yù)測。在其他情況下，包括識別圖像中的對象和翻譯語言，我們甚至不能制定規(guī)則來描述我們目標(biāo)。舉個例子：我們怎么能寫一套規(guī)則，完整地描述一只狗的外觀？如果我們可以降低從程序員到程序的復(fù)雜預(yù)測（數(shù)據(jù)優(yōu)化和特性規(guī)范）的難度呢？這是現(xiàn)代人工智能的關(guān)鍵點。福建珍云數(shù)字科技AI數(shù)字人智能視頻生成