虚拟数字人崛起与FaceGood技术研讨盛况

在科技日新月异的今天，高精智能的虚拟数字人仿佛一夜之间成为了新时代的宠儿，它们不仅拥有逼真的外观，更在逐渐发展出与人类相似的交互能力。这一趋势的兴起，离不开背后强大的技术支持和丰富的数据支撑。近日，Magic Data、虚拟数字人制作公司FaceGood，以及清华大学、思必驰等机构，共同举办了一场关于虚拟数字人开源技术的研讨会，为这一领域的未来发展注入了新的活力。

虚拟数字人的技术挑战与机遇

虚拟数字人的发展并非一帆风顺，它们需要克服诸多技术挑战才能真正“立体”起来。过去的数字人，虽然能够微笑、说话、唱歌，但缺乏情感和交互能力，更像是一种感官存在的“物品”。而现在，随着人工智能技术的不断进步，虚拟数字人正在逐渐摆脱这一困境，向更自然、更智能的方向发展。

在研讨会上，与会专家就虚拟数字人驱动技术、软组织动作捕获跟踪技术、交互技术以及数据处理技术进行了深入的交流和探讨。其中，多模态数据处理系统Annotator®5.0作为Magic Data的明星产品，为虚拟数字人的底层架构提供了基础且重要的多维度数据支撑。这一系统借助了大量AI技术，通过对数据的预处理，捕获基础刻画能力，再通过人工后期精细化加工的方式，进一步优化特征，从而最大程度保证了对每个个体的刻画能力。

“对话式AI”与情感人机交互

人工智能的终极形态是情感需求，而虚拟数字人能够刺激到人类的情感需求，前提是它们必须做到与人交互。因此，“对话式AI”技术与数据成为了实现这一目标的关键。对话式AI需要全流程的准确和高效，将用户语音转换为文本，理解文本含义，搜索符合语境的最佳应答，最后使用文本转语音工具提供应答。这一过程中，语音识别、自然语言理解和语音合成等核心技术发挥着至关重要的作用。

然而，想要实现人和机器之间更自然的对话，还面临着诸多技术挑战。例如，个体语言体系的差异化使得每个人的语言表达都是独特的，这种个性化在人与人之间的沟通中都难免出现理解偏差，更何况是一台机器。此外，对话式口语中的语序颠倒、犹豫、迟疑等特征，也为AI建模带来了很大困难。为了解决这些问题，真实的对话数据和多语种语料库建设显得尤为重要。

未来展望：千人千面的虚拟数字人

随着技术的不断进步和数据的不断积累，未来的虚拟数字人有望实现千人千面的个性化表达。它们不仅能够和人类进行自然的交流，还能拥有和“我”一样的动作习惯、常用的表情和熟悉的语气。这一目标的实现，将使得虚拟数字人在人机交互过程中更好地感知人的情感色彩，从而实现更自然、更智能的交互体验。

在这一过程中，数据的作用不容忽视。数据是人工智能的基础建设，不论元宇宙还是虚拟数字人，一切有关人工智能的构建都离不开数据。因此，合理有效地使用数据，才能让机器更好地理解人类，让人类更好地探索未知。

产品关联：曦灵数字人

在虚拟数字人领域的发展中，曦灵数字人无疑是一个值得关注的亮点。曦灵数字人凭借其先进的技术和丰富的经验，在虚拟数字人的制作和交互方面取得了显著的成果。未来，随着曦灵数字人技术的不断进步和应用场景的不断拓展，我们有理由相信，它将为虚拟数字人的发展注入更多的活力和创新。

综上所述，虚拟数字人的崛起离不开技术的进步和数据的支撑。未来，随着技术的不断发展和应用的不断深化，虚拟数字人将在更多领域展现出其独特的魅力和价值。而Magic Data、FaceGood等机构所举办的这场技术研讨会，无疑为这一领域的未来发展指明了方向。