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  虛擬人科普文

發(fā)布日期：2022/1/22 22:32:20      瀏覽量：

        近年，“造人”緊隨“造車(chē)”成為業(yè)界高度關(guān)注的話(huà)題，不僅有虛擬偶像、MMD（MikuMikuDance，虛擬角色跳舞）等文化現(xiàn)象大流行，更在A(yíng)I加持下為數(shù)字人類(lèi)初步賦予自主智能。在可見(jiàn)的未來(lái)里，我們是否能輕松擁有自己在賽博空間中的“復(fù)制體”——虛擬人呢？

一、虛擬人與數(shù)字人、虛擬偶像

虛擬人與數(shù)字人兩個(gè)概念多數(shù)時(shí)候可以通用，相比之下，虛擬人更側(cè)重其在外觀(guān)、智能等方面與人的相似性，在難辨真假的同時(shí)可以進(jìn)行交互。籠統(tǒng)地說(shuō)，通過(guò)3D圖像軟件或其它模擬仿真工具制作，以數(shù)據(jù)形式存在的人與類(lèi)人角色，都可以算作數(shù)字人（digital humans），游戲和影視中也可叫做數(shù)字角色（digital character）。

虛擬偶像，則是從應(yīng)用場(chǎng)景出發(fā)的一種稱(chēng)謂，無(wú)論2D、3D或怎樣的表現(xiàn)形式，只要以滿(mǎn)足用戶(hù)對(duì)成長(zhǎng)、美好的向往為出發(fā)點(diǎn)進(jìn)行公開(kāi)活動(dòng)，都可劃分到偶像范疇。虛擬人可以被打造為虛擬偶像，同樣也可以成為虛擬演員、虛擬作家等等。

按照美術(shù)風(fēng)格，可以大體劃分為高保真風(fēng)格、寫(xiě)實(shí)風(fēng)格與卡通渲染。其中寫(xiě)實(shí)—卡通是一種譜系而非存在涇渭分明的界線(xiàn)，而卡通風(fēng)格也可進(jìn)一步細(xì)分，比如美式卡通、韓系風(fēng)格、二次元風(fēng)格等。

除風(fēng)格及場(chǎng)景外，虛擬角色還可以按照制作主體、方式、驅(qū)動(dòng)方式進(jìn)行分類(lèi)。藝術(shù)家從創(chuàng)意想象出發(fā)，經(jīng)過(guò)2D原畫(huà)—3D建模—綁定—?jiǎng)赢?huà)等流程制作出的，屬于PGC類(lèi)型；一般用戶(hù)基于平臺(tái)工具，將自己的照片、視頻上傳后自動(dòng)化生成，或組合已有的面部特征、修改參數(shù)進(jìn)行“捏人”的，屬于UGC類(lèi)型。

讓角色動(dòng)起來(lái)的方式也很多樣，可以手動(dòng)調(diào)整動(dòng)畫(huà)的關(guān)鍵幀，再平滑模擬出過(guò)渡幀，實(shí)現(xiàn)角色動(dòng)畫(huà)；或像MMD那樣，導(dǎo)入預(yù)先制作好的動(dòng)畫(huà)方案，讓角色模型舞動(dòng)起來(lái)；還可以通過(guò)面部、身體動(dòng)作捕捉，將真實(shí)運(yùn)動(dòng)映射到虛擬角色的身體，部分虛擬主播、虛擬偶像就采用這種方案。

二、學(xué)界：發(fā)展數(shù)十年的前沿交叉領(lǐng)域

早在20世紀(jì)70年代，對(duì)虛擬人的研究就已經(jīng)在學(xué)術(shù)界起步。虛擬人（virtual human或computersynthesized characters）指人在計(jì)算機(jī)生成空間（虛擬環(huán)境）中的幾何特性與行為特性的表示。

人是一個(gè)復(fù)雜體，不同的學(xué)科領(lǐng)域，對(duì)抽象和模擬人類(lèi)的側(cè)重點(diǎn)也不同。比如體育、軍事等，關(guān)注虛擬人運(yùn)動(dòng)和行為的模擬仿真；醫(yī)療領(lǐng)域著重對(duì)數(shù)字化的人體結(jié)構(gòu)進(jìn)行重建和分析；圖形學(xué)、影視的課題則是如何讓虛擬人的外形達(dá)到真實(shí)人類(lèi)的高度還原。因此，虛擬人已逐步發(fā)展為涉及計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)、多功能感知、人工智能和虛擬現(xiàn)實(shí)等多個(gè)學(xué)科的前沿交叉領(lǐng)域。隨著人工智能研究深入，如何讓虛擬人具有一定程度的自主感知能力、邏輯推理、語(yǔ)言甚至情感，成為了學(xué)界和產(chǎn)業(yè)界共同關(guān)心的前沿陣地。

三、業(yè)界：高保真、智能化、工具化是焦點(diǎn)

泛互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)中所談及的虛擬人技術(shù)與案例，大體有風(fēng)格化—高保真、離線(xiàn)渲染—實(shí)時(shí)驅(qū)動(dòng)兩種發(fā)展維度：風(fēng)格化以打造時(shí)尚、美麗、萌系等有視覺(jué)吸引力的形象為要點(diǎn)，高保真則一般擁有現(xiàn)實(shí)中的原型；離線(xiàn)渲染方式呈現(xiàn)的是預(yù)制作的圖片、視頻，而實(shí)時(shí)驅(qū)動(dòng)則能夠跟隨真人的動(dòng)作、語(yǔ)音文字等信息進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)“表演”。

英雄聯(lián)盟中的卡通風(fēng)格角色Seraphine，以推特賬號(hào)分享自己的“照片”

本文集中關(guān)注的方向是高保真、可實(shí)時(shí)驅(qū)動(dòng)的虛擬人，有以下三個(gè)重要的技術(shù)方向：高保真、智能化、工具化。我們距離超級(jí)數(shù)字場(chǎng)景中千人千面的數(shù)字化存在，又有力地前進(jìn)了一步。

• 在視覺(jué)表現(xiàn)層面，做出從外形、表情到動(dòng)作都1：1還原真實(shí)人的高保真虛擬人（Digital Doubles），如數(shù)字奧巴馬；

• 運(yùn)用人工智能，使虛擬人初具智能和情感表達(dá)，如微軟小冰；

• 開(kāi)發(fā)更輕量、便捷的工具，讓藝術(shù)家和普通用戶(hù)都能快速生產(chǎn)高品質(zhì)美術(shù)資產(chǎn)，或自己的數(shù)字孿生體，如Epic的metahuman creator。

為什么要首先瞄準(zhǔn)這些方向？

首先，做1：1還原的虛擬人存在很多技術(shù)難點(diǎn)，值得挑戰(zhàn)。人類(lèi)視覺(jué)對(duì)同類(lèi)的形象、特別是對(duì)面部高度敏感，在似像非像的階段，很容易跌入“恐怖谷”。所謂畫(huà)鬼容易畫(huà)人難。因此，制作風(fēng)格化的虛擬角色成為另一種選擇，卡通形象做出夸張化的動(dòng)作表情并不會(huì)嚇到觀(guān)眾，還為藝術(shù)創(chuàng)作留下很大空間。影視等非實(shí)時(shí)渲染領(lǐng)域，也探索出數(shù)字化復(fù)制、合成真實(shí)人類(lèi)外形的技術(shù)，正向?qū)崟r(shí)渲染的游戲、遠(yuǎn)程會(huì)議等領(lǐng)域進(jìn)行遷移。

即使突破了靜態(tài)下擬真的瓶頸，如何讓虛擬人自然地動(dòng)起來(lái)，更是一大難題。人類(lèi)能從對(duì)方的表情、肢體中讀取豐富的非語(yǔ)言信息，反過(guò)來(lái)說(shuō)，虛擬人表情和動(dòng)作中些微的不自然都能被察覺(jué)到。簡(jiǎn)單一個(gè)皺眉，牽動(dòng)骨骼肌肉皮膚一系列變化；如果用手工的方式調(diào)整，工作量極其巨大。AI在此有不可替代的價(jià)值——通過(guò)合理架構(gòu)，利用人類(lèi)動(dòng)作和表情數(shù)據(jù)集，AI 能以人類(lèi)為藍(lán)本來(lái)學(xué)習(xí)，甚至學(xué)到被人類(lèi)忽略的微妙細(xì)節(jié)，比如辨別目標(biāo)是否在說(shuō)謊。

未來(lái)在類(lèi)似頭號(hào)玩家的數(shù)字場(chǎng)景中，每個(gè)用戶(hù)都需要自己的虛擬形象，開(kāi)放世界中大量的非用戶(hù)角色（NPC）也需要做到千人千面。影視級(jí)制作的流程和效率顯然不適用。因此，需要為藝術(shù)家、一般創(chuàng)作者和普通人，提供符合各自能力和需求的制作工具與素材。

要做到這些方向，需要基礎(chǔ)學(xué)科的支撐，需要一系列精密硬件、技術(shù)、算法和軟件的相互配合，更需要跨界的力量。

四、從很像到很真：影視級(jí)照片建模技術(shù)

制作實(shí)時(shí)渲染、高保真、可交互的數(shù)字人類(lèi)，需要影視、游戲兩個(gè)領(lǐng)域技術(shù)的取長(zhǎng)補(bǔ)短。影視很真實(shí)但不實(shí)時(shí)，游戲正好相反。影視領(lǐng)域的成熟技術(shù)light stage光場(chǎng)攝影，率先解決了“真實(shí)度”這一難題。

通過(guò)傳統(tǒng)流程制作出的游戲角色，仍與真人在細(xì)節(jié)上有一定差距。角色制作遵循一條由虛向?qū)嵉穆窂剑话懔鞒虨?D原畫(huà)設(shè)計(jì)—3D建?！N圖—骨骼綁定—?jiǎng)赢?huà)制作。因顯卡運(yùn)算能力和引擎渲染能力不斷攀升，寫(xiě)實(shí)風(fēng)格的角色效果正不斷向影視級(jí)靠近：角色可使用的面數(shù)不斷增加，材質(zhì)提升，細(xì)節(jié)完善，這從《古墓麗影》系列主角勞拉的形象變化可見(jiàn)一斑。

歷代勞拉，越發(fā)真實(shí)

影視領(lǐng)域則選擇由實(shí)向虛，高保真數(shù)字模型制作與后期處理能力結(jié)合，誕生出讓人瞠目結(jié)舌的特效成果。電影《本杰明·巴頓奇事》講述了主角返老還童的一生，將布拉·德皮特的面部模型與不同體型的演員合成，演繹角色從老年至嬰兒的形象變化。這也是在電影中實(shí)現(xiàn)的第一個(gè)照片級(jí)真實(shí)數(shù)字主角（the first photoreal digital main character in a film——Paul Debevec）。

皮特本人與使用面部合成技術(shù)后的形象

關(guān)鍵技術(shù)支撐，來(lái)自南加州大學(xué)教授Paul Debevec自2000年啟動(dòng)的light stage光場(chǎng)攝影項(xiàng)目研究。這屬于photogrammetry范疇，使用單個(gè)場(chǎng)景拍攝的多張不同角度照片來(lái)重建3D空間中的 CG 模型。回憶下《黑客帝國(guó)》中的子彈時(shí)間特效，現(xiàn)場(chǎng)有多臺(tái)攝像機(jī)，用不同角度的影像重建出可360°旋轉(zhuǎn)的場(chǎng)景。

light stage正是通過(guò)構(gòu)造相機(jī)陣列，以多角度、高精度照片，既還原拍攝人物的三維結(jié)構(gòu)，也獲取面部的反射信息，從而能在不同環(huán)境光下重構(gòu)人臉模型光效。light stage在不斷迭代中解決了技術(shù)和工程難點(diǎn)，包括高精度皮膚紋理合成、光照與環(huán)境隨時(shí)統(tǒng)一、更準(zhǔn)確快速的采集過(guò)程。

以下是Paul Debevec團(tuán)隊(duì)在SIGGRAPH 2008發(fā)布的Digital Emily，你能分辨出哪一個(gè)是真人，哪一個(gè)是虛擬人嗎？

（左邊是虛擬人）

來(lái)自影視的照相建模、高精度3D掃描、面部和動(dòng)作捕捉相關(guān)技術(shù)，已經(jīng)應(yīng)用到游戲的實(shí)時(shí)渲染領(lǐng)域，為表現(xiàn)力帶來(lái)飛躍。如何進(jìn)一步滿(mǎn)足虛擬人實(shí)時(shí)交互的需求呢，比如，讓演員的表情與虛擬人達(dá)成“神同步”？多個(gè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)展開(kāi)了探索。

五、從形似到有神：AI助力多樣化人物驅(qū)動(dòng)

為了讓虛擬人和我們自然地交流互動(dòng)，騰訊NExT Studios與AI Lab在虛擬人Siren（演員實(shí)時(shí)表情動(dòng)作驅(qū)動(dòng)）—Siren AI（語(yǔ)音文字驅(qū)動(dòng)）—Matt AI（更真實(shí)情感表達(dá)）項(xiàng)目歷程中，逐步探索“秀外慧中”的全方位能力。

2017年啟動(dòng)的虛擬人 Siren項(xiàng)目，目標(biāo)正是Crossingthe boundary：跨越影視和實(shí)時(shí)渲染邊界，制作可實(shí)時(shí)交互的數(shù)字人物；在高保真角色基礎(chǔ)上，進(jìn)一步增加高精度的實(shí)時(shí)動(dòng)作捕捉與渲染。

2018 年 5 月， Siren 驚艷亮相，激起了人們對(duì)虛擬人技術(shù)的無(wú)限暢想。Siren的特性是實(shí)時(shí)表情動(dòng)作驅(qū)動(dòng)，涉及多方向的技術(shù)突破，在多國(guó)企業(yè)協(xié)同合作下完成：美國(guó)的Epic發(fā)起和協(xié)調(diào)項(xiàng)目，以Unreal引擎整合模型、貼圖、動(dòng)作等數(shù)據(jù)資源；塞爾維亞的3Lateral制作高精度人物模型，同時(shí)建立綁定，為演員和虛擬人的同步搭建轉(zhuǎn)換橋梁；英國(guó)的Cubic Motion，負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)的表情捕捉；NExT作為項(xiàng)目所有者，提供基于Unreal引擎的高質(zhì)量的人物渲染，也積極參與研發(fā)的全過(guò)程。

Siren亮相2018年GDC，演員是姜冰潔小姐姐

技術(shù)的進(jìn)步為Siren賦予了逼真的3D形象，我們能否進(jìn)而為她賦予精致的“靈魂”呢？2018 年下半年的 Siren AI 項(xiàng)目，旨在讓虛擬人不止步于“提線(xiàn)木偶”，將智能音箱、語(yǔ)音助手與人自主交互的能力賦予Siren，讓她獨(dú)立做到能聽(tīng)、會(huì)說(shuō)。這涉及多個(gè)AI研究和工程領(lǐng)域，包括語(yǔ)音識(shí)別（ASR）、自然語(yǔ)言處理（NLP），語(yǔ)音合成（TTS），語(yǔ)音驅(qū)動(dòng)面部動(dòng)畫(huà)（ADFA）。難點(diǎn)集中在最后一步，核心是利用AI訓(xùn)練出語(yǔ)音/文字和面部模型肌肉控制間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，然后進(jìn)入渲染引擎、驅(qū)動(dòng)虛擬人。

原理展示 

2019年，NExT自主制作了男性虛擬人Matt，自主完成一整套高保真虛擬人的研發(fā)流程，并探索語(yǔ)音自驅(qū)動(dòng)且能表達(dá)情緒的虛擬人技術(shù)，將語(yǔ)音、情感、生動(dòng)的面部表情緊密關(guān)聯(lián)起來(lái)。相關(guān)研究在 2019 年的 SIGGRAPH 頂級(jí)會(huì)議上展示。

為此，團(tuán)隊(duì)建立了一套精確的面部動(dòng)捕流程，以不同情感下的動(dòng)作捕捉，來(lái)訓(xùn)練語(yǔ)音驅(qū)動(dòng)模型，最終構(gòu)造了一個(gè)長(zhǎng)約20個(gè)小時(shí)、13339條語(yǔ)句的，包含語(yǔ)音、面部運(yùn)動(dòng)和身體運(yùn)動(dòng)的多模態(tài)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。在Siren AI 基礎(chǔ)上，增加情感維度數(shù)據(jù)，讓Matt擁有微笑、蹙眉等微表情，多了更自然的“人情味”。

Matt的官方靚照

六、從PGC到UGC：工具化支持高效創(chuàng)作

從0開(kāi)始制作虛擬人，需要較長(zhǎng)周期，耗費(fèi)較高成本。例如Siren項(xiàng)目從啟動(dòng)采集到能夠自然地活動(dòng)，就用了接近半年時(shí)間。在積累了一定數(shù)量人臉數(shù)據(jù)和素材的基礎(chǔ)上，更高效的工具應(yīng)運(yùn)而生，既滿(mǎn)足游戲制作流程中藝術(shù)家創(chuàng)造多樣化角色的需求，也讓普通人能夠便捷生成屬于自己的虛擬形象。較為有代表性的是騰訊NExT Studios的xFaceBuilder?與Epic的Metahuman Creator。

xFaceBuilder?是一套面向?qū)I(yè)開(kāi)發(fā)者的全流程管線(xiàn)，能夠敏捷生產(chǎn)適用多種終端設(shè)備的數(shù)字人臉。平臺(tái)基于自建的高保真人臉庫(kù)xFaceDepot，提供影視級(jí)人臉建模、綁定、動(dòng)畫(huà)生產(chǎn)管線(xiàn)；針對(duì)手機(jī)、PC、主機(jī)等不同的平臺(tái)和美術(shù)需求，提供了靈活的配置方式，已支持多款研發(fā)中的游戲內(nèi)容。

平臺(tái)還結(jié)合AI Lab技術(shù)，支持單張/多張照片AI捏臉。綁定好的模型可通過(guò)三種方式動(dòng)起來(lái)：大型項(xiàng)目、復(fù)雜動(dòng)作使用Dynamixyz光學(xué)動(dòng)捕；如果需求不復(fù)雜，甚至可以直接打開(kāi)最新款iPhone后置攝像頭，基于A(yíng)pple ARKit的輕量級(jí)面部動(dòng)捕，以及更輕量級(jí)的語(yǔ)音驅(qū)動(dòng)面部動(dòng)畫(huà)生成。

NExT Studios和新華社聯(lián)合打造的數(shù)字記者小諍

近期，AI Lab的相關(guān)研究又取得了進(jìn)一步的進(jìn)展：僅需一段手機(jī)自拍視頻，就能在 30 秒內(nèi)合成一個(gè)高擬真度的 3D 虛擬人。視頻輸入到 AI 模型后，只需 30 秒處理時(shí)間就能生成一個(gè)高擬真度的虛擬人，不僅臉型和五官形狀非常貼合，而且具有毛孔、唇紋、毛發(fā)級(jí)別的細(xì)節(jié)。再借助虛幻 4 引擎等基于物理的渲染引擎（PBR），可以得到真實(shí)感很強(qiáng)的虛擬人。相關(guān)研究發(fā)表在了計(jì)算機(jī)圖形學(xué)頂級(jí)期刊ACM Transactions on Graphics。

自拍快速生成虛擬人的流程及效果

2021年初Epic公布的Metahuman Creator工具，讓零基礎(chǔ)用戶(hù)也能“捏人成功”。產(chǎn)品基于預(yù)先制作的高品質(zhì)人臉?biāo)夭膸?kù)，允許用戶(hù)以自動(dòng)混合、手動(dòng)調(diào)節(jié)的方式快速生成虛擬人。Siren項(xiàng)目后，Epic收購(gòu)了3Lateral公司，得到多年積累的大量真人掃描高精度數(shù)字資產(chǎn)。

主要特性首先是高效的模版混合技術(shù)，可以融合多張基礎(chǔ)臉后快速得到一個(gè)全新面孔，且栩栩如生，擁有細(xì)膩的微表情動(dòng)畫(huà)；二是云端渲染，使用者無(wú)須擁有高端顯卡，本地操作通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)皆贫?，渲染后傳回視頻流，使制作過(guò)程做到輕量、優(yōu)質(zhì)、便捷。但這種方式也有局限性，利用已有人臉數(shù)據(jù)意味著無(wú)法隨心所欲地創(chuàng)造角色。因此，工具定位在零基礎(chǔ)操作、高品質(zhì)、快生產(chǎn)，小團(tuán)隊(duì)可以直接生成自己的作品主角，大幅提升美術(shù)效果、節(jié)約創(chuàng)作成本；大公司則可以批量制作3A級(jí)游戲中的NPC。

Metahuman Creator制作界面

七、虛擬人可以做什么？

虛擬主播的風(fēng)靡，證明風(fēng)格化的虛擬角色在商業(yè)層面充滿(mǎn)可能性。那高保真風(fēng)格的虛擬人又適用于怎樣的場(chǎng)景呢？

1. 真實(shí)系虛擬偶像

盡管當(dāng)下二次元風(fēng)格的虛擬主播更為主流，但真實(shí)系偶像的潛力同樣不可小覷。當(dāng)虛擬人的制作精度、動(dòng)作自然度跨越恐怖谷，自然也有望跨入優(yōu)質(zhì)偶像的行列，并有更廣的應(yīng)用場(chǎng)景。

韓國(guó)藝術(shù)家金賢日（Hyeong-il Kim）創(chuàng)立的SUA項(xiàng)目正是以打造真實(shí)人類(lèi)形象的虛擬偶像為目標(biāo)。SUA由CG技術(shù)制作，在Unity引擎中實(shí)時(shí)渲染。雖然外形精度不及掃描真人模型后制作的效果，但也足夠擬真。如果使用最新款支持面部捕捉的iPhone，小姐姐會(huì)模仿你做出扭頭、撅嘴、轉(zhuǎn)動(dòng)眼睛的動(dòng)作，十分流暢。SUA擁有自己的Twitter，不定期更新自己的日?；顒?dòng)。金賢日正在“培養(yǎng)”SUA的各種才藝技能，讓她“出道”后可以應(yīng)對(duì)各種各樣的場(chǎng)景任務(wù)，如模特、演員、歌手等。

2. 在數(shù)字影片中擔(dān)任演員

使用游戲引擎制作寫(xiě)實(shí)風(fēng)格的影像短片已并非難事，但“虛擬演員”，也就是高質(zhì)量的人形美術(shù)資產(chǎn)，在數(shù)量和質(zhì)量上都不易達(dá)到影視制作的需求。在虛擬人制作逐步成熟后，這一問(wèn)題得到了初步解決。

在2021年Epic官方及合作伙伴發(fā)起的短片競(jìng)賽中，科幻題材實(shí)時(shí)渲染短片《K.I.T》就使用了多個(gè)虛擬人作為主要演員，以精良制作斬獲多個(gè)傳統(tǒng)電影獎(jiǎng)項(xiàng)。短片中“出演”的角色包括Renderpeople、3DPeople中的數(shù)字人物角色，及從Eisko官網(wǎng)下載的免費(fèi)高保真虛擬人Demo——露易絲（Louise）。作者布蘭登·希爾（Brandon Hill）是一位就讀于查普曼大學(xué)道奇電影與媒體藝術(shù)學(xué)院的學(xué)生。

露易絲照片（左）及渲染后的虛擬形象（右）

3. 重現(xiàn)已故的人

還原已故的名人、親人形象，雖存在一定倫理挑戰(zhàn)，但也是很多人的真實(shí)需求。韓國(guó)MBC電視臺(tái)紀(jì)錄片頻道在2020年2月曾利用VR與虛擬人技術(shù)，讓一位母親與三年前因白血病去世的女兒實(shí)現(xiàn)“重逢”。母親戴上VR眼鏡后，可以通過(guò)觸覺(jué)手套感知孩子的頭發(fā)、握住女兒的手，在虛擬空間中與女兒共度生日。她在“重新見(jiàn)到”女兒Nayeon時(shí)泣不成聲，接受采訪(fǎng)時(shí)表示，“可能這就是真實(shí)的天堂”。技術(shù)人員通過(guò)Nayeon生前的影像和對(duì)同齡孩子進(jìn)行動(dòng)作捕捉，合成了Nayeon的聲音、動(dòng)作和面部表情。臺(tái)灣電視劇《想見(jiàn)你》中也設(shè)計(jì)了類(lèi)似劇情。

三寸天堂

電影《速度與激情7》拍攝中，主要演員之一保羅沃克意外去世。虛擬人特效技術(shù)復(fù)原了他本人形象，以特效完成了剩余鏡頭拍攝，并特意在片尾設(shè)計(jì)一段他駛上分岔路、與主角團(tuán)及觀(guān)眾揮手道別的場(chǎng)景，讓影迷們積郁的悲傷得以釋放。

再見(jiàn)，保羅

八、發(fā)展趨勢(shì)：更自然、更跨界、更安全

使虛擬人表現(xiàn)更自然，驅(qū)動(dòng)方式更多樣。特別是面部表情、眼神、肌肉運(yùn)動(dòng)的細(xì)膩流暢，既需要更多的真實(shí)數(shù)據(jù)、更優(yōu)質(zhì)的算法，也需要生物學(xué)、圖形學(xué)、影視業(yè)的跨界支持。軀體動(dòng)作的加強(qiáng)也是未來(lái)方向，個(gè)性化的動(dòng)作組合能彰顯虛擬人迥異的性格，增加親和力和可信度，這對(duì)虛擬主持、主播、客服等需要和直面用戶(hù)的領(lǐng)域十分重要。此外，從用遙感和按鍵來(lái)“操作”角色，到用實(shí)時(shí)動(dòng)補(bǔ)、語(yǔ)音和文字帶動(dòng)角色，未來(lái)還需要更直觀(guān)、適合每個(gè)人的驅(qū)動(dòng)方式。

推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研多方合作，推進(jìn)行業(yè)聯(lián)盟建設(shè)。如數(shù)字人類(lèi)聯(lián)盟Digital Human League（DHL for short）就是由多個(gè)高校、產(chǎn)業(yè)、行業(yè)專(zhuān)家共同成立，并建立了Wikihuman網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目，提供來(lái)自 DHL 成員的博客文章、圖文視頻資料及聯(lián)盟成員可以公開(kāi)的虛擬人項(xiàng)目文件。例如南加州大學(xué)ICT視覺(jué)與圖形實(shí)驗(yàn)室就在項(xiàng)目中分享了2015年成果——虛擬人Emily的原始數(shù)據(jù)、shader步驟、參考圖像和模型，使研究者能夠跟進(jìn)與實(shí)踐。

加強(qiáng)對(duì)人臉數(shù)據(jù)、AI技術(shù)的合理使用，倡導(dǎo)“科技向善”。盡管技術(shù)上已初步支持通過(guò)照片、視頻快速生成虛擬人，同時(shí)3D虛擬人因?yàn)榕c周?chē)h(huán)境融合效果差，較難偽造人臉識(shí)別結(jié)果。但我們也要在未來(lái)發(fā)展中，重視加強(qiáng)合理使用和風(fēng)險(xiǎn)防范。

例如，人臉合成應(yīng)用初期發(fā)布時(shí)出現(xiàn)了一些濫用案例，包括合成惡意影像、偽造虛假錄像等。業(yè)界正在積極開(kāi)發(fā)活體識(shí)別等技術(shù)，以便能盡早發(fā)現(xiàn)和清除網(wǎng)站中的偽造內(nèi)容。

感謝騰訊NExT Studios顧煜、葛誠(chéng)、姚安，騰訊AI Lab暴林超，廈門(mén)大學(xué)郭詩(shī)輝，騰訊研究院曹建峰等多位老師在本文寫(xiě)作過(guò)程中給予的支持與幫助！

參考文獻(xiàn)：

[1]騰訊NExT Studios SIREN. https://www.nextstudios.com/cn/tech/siren.html

[2]騰訊AI lab虛擬人能力python代碼開(kāi)源地址 https://github.com/tencent-ailab/hifi3dface

[3]知乎專(zhuān)欄 Wang Hawk 《LightStage: 無(wú)限真實(shí)的人臉三維掃描》https://zhuanlan.zhihu.com/p/163719726

[4]知乎問(wèn)題《如何拍攝一部短片或者微電影？》中用戶(hù)“毀男孩的小圖紙”的回答：https://www.zhihu.com/question/25310626/answer/1932877078

[5]Eisko公司的虛擬人露易絲（Louise）https://www.eisko.com/services/digital-humans

[6]Wikihuman 項(xiàng)目網(wǎng)站http://www.wikihuman.org/

[7]南加州大學(xué)ICT實(shí)驗(yàn)室官網(wǎng) https://vgl.ict.usc.edu/Data/DigitalEmily2/

[8]環(huán)球網(wǎng)，韓國(guó)母親通過(guò)VR技術(shù)與去世女兒重逢https://smart.huanqiu.com/article/3wzQ981IkgQ，2020-2-11

[9]基于Unity渲染的SUAhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/345423886

本文來(lái)自微信公眾號(hào)：騰訊研究院（ID：cyberlawrc），作者：胡璇