《代码里“孵化”数字人：编程实战全揭秘》

《代码里“孵化”数字人：编程实战全揭秘》

数字人的前世今生

数字人，这一融合了前沿科技与人类想象的概念，正以惊人的速度融入我们的生活，从虚拟偶像到智能客服，从影视特效到教育辅助，数字人的身影无处不在，深刻地改变着我们与数字世界互动的方式。那么，究竟什么是数字人？它又经历了怎样的发展历程才走到今天呢？

从定义上讲，数字人是一种以数字形式存在于数字空间中的虚拟人物，它具有拟人或真人的外貌、行为特点，并具备一定的智能和情感，可以进行交互和表达 ，也被称之为虚拟形象、数字虚拟人、虚拟数字人等。从广义上来说，数字人是数字技术在人体解剖、物理、生理及智能各个层次，各个阶段的渗透，是相关领域发展阶段的统称；而狭义的数字人则是信息科学与生命科学融合的产物，是利用信息科学的方法对人体在不同水平的形态和功能进行虚拟仿真，其包括四个交叉重叠的发展阶段，可视人，物理人，生理人，智能人，最终建立多学科和多层次的数字模型并达到对人体从微观到宏观的精确模拟。

数字人的起源可以追溯到上世纪中叶，那时计算机技术刚刚起步，图形处理能力极为有限。1966 年，美国麻省理工学院的研究人员开发出了一款名为 “Simon” 的早期数字人模型，它只能通过简单的线条勾勒出大致的人体轮廓，无法进行任何复杂的动作或交互。尽管早期数字人的表现形式极为初级，但这些探索为后续的发展奠定了基础，让科学家们开始意识到，通过计算机技术可以创造出虚拟的人物形象，并且随着技术的不断进步，这些形象有望变得更加逼真和智能。

随着计算机硬件性能的逐步提升，以及图形学算法的不断发展，数字人在形象和动作表现方面有了一定的改善。在这一时期，数字人主要应用于影视特效和游戏开发领域。1982 年上映的电影《电子世界争霸战》中，技术人员开始尝试在数字空间中复刻人的形象，虽然其造型仍然比较简单，但已经开始运用计算机图形技术来呈现虚拟世界中的人物。在游戏领域，早期的电子游戏中也出现了一些简单的数字人角色，如《超级马里奥》系列中的马里奥形象，它们的出现标志着数字人开始在互动娱乐领域崭露头角。同时，这一时期的动作捕捉技术也开始得到初步应用，为数字人动作的自然流畅表现提供了一定的支持。

进入 21 世纪，随着计算机图形学、动作捕捉、实时渲染等技术的飞速发展，数字人迎来了快速发展的黄金时期。在影视特效方面，数字人的应用越来越广泛，并且形象和动作的逼真度达到了前所未有的高度。2009 年上映的电影《阿凡达》堪称数字人技术发展的里程碑之作，通过先进的动作捕捉技术和计算机图形渲染技术，电影中的纳美人形象栩栩如生，其细腻的皮肤纹理、生动的面部表情以及流畅自然的动作，给观众带来了震撼的视觉体验，《阿凡达》的成功不仅展示了数字人技术在影视制作中的巨大潜力，也为后续数字人技术的发展提供了强大的动力。2015 年，我国较早一批专注数字人领域的企业出现在人们的视野中，逐步构建起一套标准化且高效的数字人及虚拟场景制作流程，不仅确保了数字人的制作效果高度逼真、栩栩如生，更极大地提升了制作效率，降低了成本，为大规模商业化应用奠定了坚实基础。

近年来，随着 5G、云计算、人工智能、大数据等新一代信息技术的广泛应用，数字人的发展进入了成熟应用阶段。数字人不仅在形象、动作和智能交互方面达到了极高的水平，在人工智能技术的推动下，数字人开始具备了一定的智能交互能力，而且在应用场景和领域上也实现了多元化拓展。一些聊天虚拟人开始出现，它们能够通过自然语言处理技术与用户进行简单的对话。在娱乐领域，虚拟偶像和虚拟主播成为了热门话题，除了初音未来、洛天依、绊爱等知名虚拟偶像外，越来越多的虚拟主播活跃在各大直播平台上，涵盖了游戏直播、生活分享、知识科普等多个领域。另一边，服务型数字人广泛应用于金融、电商、教育等行业，在线上线下为用户提供便捷、高效的服务。

开启数字人制作之旅

（一）明确目标，量身定制

在踏入数字人的制作领域之前，就像任何伟大的创作一样，我们首先需要明确目标，为数字人量身定制一个清晰的 “身份蓝图”。确定数字人的用途和特点是整个制作过程的基石，它将引导我们在后续的每一个环节中做出恰当的决策，确保最终呈现的数字人能够精准地满足我们的期望和需求。

如果我们计划打造一个用于教育领域的数字人，那么它的设计方向将与娱乐或商业用途的数字人大相径庭。教育数字人需要具备亲和力、知识渊博的形象特质，以便能够自然地与学生建立连接，传递知识。在性格设定上，它可能是耐心、温和且善于引导的，就像一位优秀的教师，能够在学生遇到困难时给予鼓励和指导；外貌方面，通常会选择简洁、舒适的造型，避免过于夸张或复杂的设计分散学生的注意力，可能会呈现出穿着整洁校服或教师制服的形象，给人一种专业、可靠的感觉；语言风格则会偏向于通俗易懂、生动有趣，能够将复杂的知识以简单易懂的方式传授给学生，同时适当运用一些幽默和互动性的语言，增加学习的趣味性。例如，一些在线教育平台上的数字人老师，它们通过亲切的微笑、清晰的讲解和富有感染力的语音，为学生们提供了个性化的学习辅导，仿佛就像一位贴身的学习伙伴。

而用于娱乐的数字人，如虚拟偶像或虚拟主播，其设计重点则在于独特的个性和吸睛的外貌，以吸引粉丝的关注和喜爱。它们可能拥有独特的发型、时尚的穿搭和鲜明的个性特征，无论是甜美可爱、酷炫潮流还是神秘高冷，都能满足不同粉丝群体的喜好。比如虚拟偶像初音未来，她那标志性的葱绿色双马尾长发、灵动的大眼睛以及充满活力的形象，搭配上其独特的电子音乐风格，吸引了全球无数粉丝的追捧，成为了虚拟偶像界的代表人物；绊爱作为虚拟主播的先驱，以其活泼开朗的性格和丰富的表情动作，与观众进行实时互动，营造出了一种真实且有趣的直播氛围，积累了大量的粉丝基础。

至于商业用途的数字人，比如品牌形象代言人和智能客服，它们的设计需要紧密围绕品牌的核心价值和目标受众。品牌代言人数字人要能够准确传达品牌的理念和形象，与品牌的定位相契合，无论是高端奢华、时尚潮流还是亲民实用，都能通过数字人的形象、言行举止和宣传内容得以体现。例如，某高端化妆品品牌推出的虚拟代言人，其外貌设计精致优雅，气质高贵，身着华丽的服装，通过一系列的宣传活动，向消费者展示品牌的高端品质和时尚魅力；而智能客服数字人则需要具备高效、专业、友好的特点，能够快速准确地回答用户的问题，提供优质的服务体验。在语言风格上，它会使用简洁明了、礼貌规范的语言，让用户感受到专业和贴心的服务。像一些银行和电商平台的智能客服数字人，它们通过自然语言处理技术与用户进行交流，解答用户的咨询和问题，提高了客户服务的效率和质量。

（二）工欲善其事，必先利其器

在明确了数字人的制作目标和特点后，接下来就需要挑选合适的工具来开启我们的创作之旅。数字人的制作是一个综合性的工程，涉及到多个技术领域，因此需要一系列专业的软件和工具来协同完成。

3D 建模是赋予数字人外形的关键环节，而 Maya 无疑是这个领域的佼佼者。Maya 具有强大的多边形建模、曲面建模和细分曲面建模功能，能够创建出极其精细和逼真的 3D 模型。无论是数字人的面部细节，如眼睛的形状、鼻子的轮廓、嘴唇的厚度，还是身体的比例、肌肉的线条、服饰的纹理，Maya 都能通过其丰富的工具和灵活的操作方式，实现设计师的创意。例如，在制作一个超写实数字人时，我们可以利用 Maya 的多边形建模工具，逐步构建出数字人的基本形状，然后通过细分曲面建模来增加模型的细节，如皮肤上的毛孔、皱纹等，再使用纹理绘制工具为数字人添加逼真的皮肤材质和色彩，使其看起来栩栩如生。除了 Maya，Blender 也是一款备受欢迎的开源 3D 建模软件，它同样具备强大的建模、动画、渲染等功能，并且拥有丰富的插件资源，能够满足不同用户的需求。

为数字人赋予生动的动作和表情是使其鲜活起来的重要步骤，而 MotionBuilder 在这方面表现出色。MotionBuilder 专门用于处理角色动画，它提供了直观的动画制作界面和丰富的动画工具，能够方便地创建、编辑和管理角色的动作。通过 MotionBuilder，我们可以为数字人设计各种复杂的动作，如行走、奔跑、跳跃、舞蹈等，并且可以对动作的细节进行精细调整，使动作更加自然流畅。同时，MotionBuilder 还支持动作捕捉数据的导入和处理，我们可以通过动作捕捉设备获取真实演员的动作数据，然后将其导入到 MotionBuilder 中，快速为数字人创建逼真的动作动画。例如，在制作一部动画电影时，动画师可以使用 MotionBuilder 为数字人角色设计精彩的打斗场面，通过调整动作的节奏、力度和幅度，展现出角色的力量和敏捷。

在人工智能开发方面，Python 无疑是首选的编程语言，它具有简洁易读、功能强大、拥有丰富的库和框架等优点，使其成为了人工智能领域的主流语言。其中，TensorFlow 和 PyTorch 是两个广泛使用的深度学习框架，它们为数字人的智能交互提供了强大的支持。借助这些框架，我们可以构建各种神经网络模型，实现数字人的语音识别、自然语言处理、图像识别等功能。例如，通过使用 TensorFlow 搭建一个语音识别模型，我们可以让数字人能够准确地识别用户的语音指令，并做出相应的回答；利用 PyTorch 构建的自然语言处理模型，数字人可以理解用户的问题，并生成自然流畅的回答，实现与用户的智能对话。

除了上述核心工具外，还有许多其他辅助工具也在数字人制作过程中发挥着重要作用。例如，ZBrush 是一款专业的数字雕刻软件，它能够创建出高细节的 3D 模型，常用于制作数字人的面部和身体细节；Substance Painter 则是一款优秀的纹理绘制软件，能够为 3D 模型创建逼真的材质和纹理；After Effects 是一款强大的视频后期制作软件，可用于对数字人的动画进行特效添加、合成和剪辑，使其更加精彩生动。

编程实现数字人的技术原理剖析

（一）感知：数字人的 “五感” 模拟

感知是数字人与外界交互的基础，它赋予数字人 “五感”，使其能够接收和处理来自外部世界的各种信息。数字人通过摄像头、麦克风等外部传感器收集视觉和听觉信息，再利用特定的模型将这些信息转换为机器可以理解的数据，从而实现对外界环境的感知。

在视觉感知方面，数字人借助计算机视觉技术来理解图像和视频信息。以人脸识别为例，数字人首先通过摄像头获取包含人脸的图像，然后利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等深度学习模型对图像进行处理。CNN 模型中包含多个卷积层和池化层，卷积层通过卷积核在图像上滑动，提取图像的局部特征，池化层则对特征进行下采样，减少数据量，同时保留重要的特征信息。经过多层卷积和池化操作后，模型能够提取出人脸的关键特征，如眼睛、鼻子、嘴巴的位置和形状等。这些特征被转化为数字向量，用于与人脸数据库中的特征向量进行比对，从而实现人脸识别。例如，在安防监控领域，数字人可以通过人脸识别技术快速识别出进入监控区域的人员身份，与已知的人员信息进行匹配，一旦发现可疑人员，立即发出警报。

在听觉感知方面，数字人主要利用语音识别技术将声音信号转换为文本信息。语音识别的过程通常包括预处理、特征提取和模型识别三个阶段。首先，对麦克风采集到的声音信号进行预处理，去除噪声、滤波等操作，以提高信号的质量。然后，采用梅尔频率倒谱系数（Mel - Frequency Cepstral Coefficients，MFCC）等方法对预处理后的声音信号进行特征提取，将声音信号转换为一组数字特征。最后，将提取的特征输入到基于深度学习的语音识别模型中，如循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）及其变体长短期记忆网络（Long Short - Term Memory，LSTM）、门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）等，这些模型能够学习语音信号中的时间序列特征，通过与预先训练好的语言模型进行匹配，将语音转换为对应的文本。例如，智能语音助手数字人可以实时识别用户的语音指令，如 “播放音乐”“查询天气” 等，并根据指令执行相应的操作。

（二）认知：让数字人学会思考

认知是数字人对外界信息进行认识、理解、判断和行动的过程，它是数字人实现智能交互的核心能力之一。通过数据挖掘、统计分析和机器学习等技术，数字人可以对感知到的信息进行