课程简介
虚拟数字人存在于数字世界的“人”,通过动作捕捉、三维建模、语音合成等技术高度还原真实人类,借助AR/MR/VR等终端呈现出来的立体“人”。在AI、虚拟现实等新技术浪潮的带动下,虚拟数字人制作过程得到有效简化、各方面性能获得飞跃式提升,开始从外观的数字化逐渐深入到行为的交互化、思想的智能化。以虚拟主播、虚拟员工等为代表的数字人成功进入大众视野,并以多元的姿态在影视、游戏、传媒、文旅、金融等众多领域大放异彩。得益于深度学习算法的突破,数字人的制作过程得到有效简化,虚拟数字人开始步入正轨。
网易伏羲聚焦数字人的视觉表达与感知技术,在其前沿发展与丰富的应用场景有一定的经验,包括游戏角色、虚拟偶像、虚拟主持、虚拟教师、虚拟代言人、虚拟助手等,走在数字人视觉表达与感知行业前列。
本次分享智能驱动技术如何赋能于数字人的内容生产,数字人3D动画生成和2D视频合成的前沿进展,人脸表情感知技术的前沿突破及其落地应用。
课程收益
1、目标
介绍数字人方向的前沿探索和落地应用,包括技术要点及产品痛点。
2、成功要点
在AI+5G的加持下,“虚拟数字人”的蓬勃发展,作为第三产业智能化趋势的一个缩影,在产业转型中虚拟数字人有更强多元化场景。
3、启示
(1)理解3D数字人智能驱动技术与应用;
(2)掌握2D高仿真数字人视频合成技术的前沿进展;
(3)理解人脸表情感知技术的前沿突破及应用。
受众人群
多模态AI、数字人、数智人方面的相关技术人员、AI算法技术专家、智能交互以及其他对虚拟数字人、虚拟算法感兴趣的人员
课程周期
0.5天(3H)
课程大纲
授课内容 |
1.3D动画合成前沿技术与应用; 2.2D高仿真写实数字人视频合成技术与前沿发展; 3.人脸表情感知技术:ICCV2021、CVPR2022人脸表情感知大赛四项冠军工作,及其在游戏场景中的初步应用; 4.细粒度人脸表情划分新标准:伏羲自研135种细粒度表情划分案例; 5. QA |