从0到1，虚拟人创造的四个关键步骤！

虚拟人是怎么创造出来的？

3D建模的标准是什么？

建模后虚拟人又怎么驱动？

本文就虚拟人上述整理的几个关键问题进行探析，希望本文分享能给大家带来一些借鉴和启发。

废话不多说，入正文。

来一些借鉴和启发。

01-明确虚拟人的用途和目标

虚拟人是用于客户服务、教育、娱乐还是其他领域，一定要弄清楚，因为这关系到要做什么类型的虚拟人，是卡通还是3D拟真人还是超写实。

卡通/美型/超写实虚拟人

通常客户服务或教育都是服务型虚拟人，如虚拟客服，采用拟真人形式，而娱乐领域则属于IP类，一般是定制开发的3D超写实的虚拟人。

02-立定人设，设计角色外貌

这一步需要明确虚拟人发展容运营方向，确定虚拟人的基本信息，包括性别、年龄、外貌特征等，比如儿童教育领域，可能需要更加卡通和友好的外貌。

而高级的商务应用，可能需要更加专业和成熟的形象。这些特征应与应用场景和目标受众相匹配，需要具有包容性和延展性。

此外，多收集一些相关参考资料，包括照片、绘画、模特等，以便于参考和借鉴，确保虚拟人的外貌与现实世界相符合或符合设计要求。

神态表情逼真

03-建立3D模型和绑定

在建模过程中，首先是建立人体结构、面部特征、服装等方面的建模，可以使用多边形建模、曲面建模等技术。其次是添加材质和纹理，以增加虚拟人逼真感，包括皮肤、头发、衣物等外观和质感。

然后是骨骼绑定和动画，通过骨骼绑定中的关节系统和动画软件，来实现对虚拟人于进行姿态和动画的控制，以使虚拟人能够模拟真实人体的运动。

最后是灯光和渲染，适当的灯光效果和渲染技术，使虚拟人在场景中看起来更加真实和吸引人。

毛发皮肤质感清晰可见

尤值一提的是，不同面点数，其精度不同，总的来说，面点数越高，精度越高，模型越大，需要的内存和算力就越大，对设备要求也高。故在建模时，需要根据实际场景来选择，并不是一味追求高精度。

04-虚拟人驱动

好了，有了模型，只是一个静态形象，如何让虚拟人动起来才是关键。虚拟人的驱动方式有两大类：AI算法驱动和动捕驱动。

AI驱动的虚拟人需要进行数据收集与学习，包括对话文本、图像、语音，通过训练模型，让虚拟人学习并理解语言和环境，然后通过自然语言处理技术，虚拟人可以理解用户的语义，并基于对话理解和学习，生成适当的回答或行动，与用户进行交互。

人工智能驱动

这涉及问答对和知识库的构建、逻辑推理和自然语言响应流程等，这里就不一一展开说明。

正如人类一样，虚拟人是通过与用户的互动和反馈，不断迭代和优化自身的模型，以提供更准确、智能和个性化的回答和行为。

动作捕捉驱动的虚拟人，以动捕设备为主，包括惯捕和光捕，通过传感器采集人体动作的数据，进行数据处理后，通过动捕系统将数据应用于虚拟人的骨骼模型，使虚拟人模拟和表现捕捉到的人体动作。

动捕驱动

除此之外，还可以通过逻辑和脚本、规则引擎、程序生产等方式驱动。

整体而言，虚拟人的驱动，可以根据应用场景和需求进行定制和调整，其中AI驱动注重于智能决策和生成回答，主要用于无人直播或客服问答等实时交互。

而动作捕捉驱动，则着重于从真实世界的动作数据中，获取虚拟人的动画表现，通常用于视频录制和现场直播。

总而言之

虚拟人的创作始于建模，以技术和创意为基石，成于内容运营，以建立与用户互动和情感连接，引发情感共鸣为本，持续迭代升级。