虚拟数字人是指利用计算机技术和三维建模技术创建的具有人类特征和行为的虚拟角色。这些虚拟数字人可以具备各种不同的外貌、表情、动作和行为，可以用于模拟现实生活中的人类行为、参与虚拟世界的互动、扮演游戏中的角色、进行人机交互等多种应用场景。
大模型（或大规模模型）是指具有复杂结构和大量参数的深度学习模型。在数字人的应用中，大模型通常用于增强数字人的智能和逼真度，使其能够更好地模拟人类的行为和思维过程。以下是大模型在数字人应用中的一些具体应用：
1. 语言生成和对话系统：
大模型可以用于构建更加智能和自然的语言生成和对话系统，使得虚拟数字人能够更加自然地与用户进行交流和对话，并且能够理解和回应复杂的语义和语境。
2. 情感识别和表情合成：
大模型可以用于训练情感识别模型，使得虚拟数字人能够识别用户的情绪并做出相应的回应。同时，大模型也可以用于表情合成，使得数字人能够根据情感状态自动调整表情和肢体动作。
3. 行为预测和决策制定：
大模型可以用于训练行为预测模型，分析用户的行为模式和偏好，从而为虚拟数字人提供个性化的服务和建议。同时，大模型也可以用于决策制定，使得数字人能够根据环境和情境做出智能决策。
4. 虚拟演员和角色扮演：
大模型可以用于训练虚拟演员模型，使得数字人能够扮演各种不同的角色和角色，参与电影、游戏、动画等创作项目。这样可以大大节省制作成本，并且可以实现更加自由和创新的创作方式。
5. 个性化定制和用户体验：
大模型可以用于个性化定制，根据用户的个性化需求和偏好定制数字人的外观、行为和服务，从而提升用户体验和满意度。
综上所述，大模型在数字人应用中具有重要的作用，可以增强数字人的智能、逼真度和个性化，从而为用户提供更加丰富、自然和有趣的体验。
1. 什么数字人？
数字人目前还缺乏一个相对统一的定义， 有人把人类的数字孪生体定义为数字人，有人把虚拟世界中具有人类行为的实体定义为数字人，有人将3D人体模型称为数字人，例如，韩国学界对数字人的定义是：用数字化技术，打造具有逼真人类长相、语言、动作姿态、身体特征的虚拟3D 人体模型。市场调研机构IDC将数字人定义为“采用人工智能技术驱动生成的数字化的虚拟人物——具备人的外观、感知互动能力以及表达能力”。
一般地，人们把数字人称为数字人，是通过聚合科技创造的存在于虚拟世界，且具有类"人"特质的数字形象。它是元宇宙中自然人进行虚拟时空感知的主要载体，是实现人机融合交互的组成部分，也是元宇宙的经济增值板块。数字人与自然人、机器人共同组成了元宇宙的“三元”。
数字人能够感知不同环境， 根据人的需求形成"化身" 形象。人机交互将被赋予智能化、情感性和思想性特征，数字人将复制人类 的知识、记忆、思维和情感，从而在社交系统、生产系统、经济系统上实现与自然人的虚实共生。
数字人的三大特征是虚拟化、拟人化和智能化。从技术上看， 数字人指存在于非物理世界中，由计算机图形学、图形渲染、动作捕捉、深度学习、语音合成等计算机技术段创造，并具有多重人类特征(外貌特征、人类表演能力、人类交互能力等)的综合产物。
2. 数字人的一般设计流程
数字人，在技术上分为灵活的真人驱动型和基于深度学习的计算驱动型。
2.1 真人驱动的数字人
真人驱动型在动作灵活度、互动效果等方面有明显优势， 一方面能够在影视内容的创作中减低生产成本，为影视行业降低门槛，推动影视级内容向消费级转化。另一方面则多用于虚拟偶像、重要直播中，帮助数字人完成大型直播、现场路演等互动性、碎片化活动。
其一般设计流程如下：
形象设计及建模：绘制原画，面部及3D建模
- 建模绑定：关键点绑定的数量及位置影响最终效果。
- 表演捕捉：捕捉在形体、表情、眼神、手势等方面的关键点变化。
- 驱动及渲染：根据制作实时驱动数字人表演，特定设置语音
- 生成内容，进行互动：进行直播，或录制其动作生成内容
2.2 计算驱动的数字人
计算驱动的数字人最终效果受到语音合成、NLP 技术、语音识别等技术的共同影响。尽管在特定方向上，各感知类技术已有的商业化能力已足以支撑，然而，但要达成理想的综合效果， 需要该公司在三个方面同时具有较强的综合能力。
其一般设计流程如下：
- 设计形象：采集数据
- 形象建模，进行绑定：设计形象模型，进行关键点绑定。
- 训练各类驱动模型：利用深度学习，学习语音、形象、表情参数间的潜在映射关系。
- 内容制作：基于输入的语音预测唇动、表情等参数，利用GAN 选出最最佳帧，将语音和每帧的数字人图片进行结合。
- 进行渲染，生成最终内容。
3 大模型赋能数字人
生成式AI的崛起，给数字人产业带来了根本性变化。
传统的数字人技术主要依靠预设参数和有限的模型训练，但大模型技术则为其提供了近乎无限的训练参数和自主生成能力，使数字人更为真实多样。大模型包含了数字人形象、动作、表情、口型、声音等要素，每个用户可以结合个人数据对数字人进行训练。
大模型对 2D 数字人的提效显著。AI 的生成能力天然适配 2D 数字人。市面上出现了许多 2D 数字人定制工具，逻辑基本一致：只要你输入文案素材，就能生成数字人形象。
3D数字人的工作流比2D要复杂非常多，大模型能让数字人制作成本十倍、百倍地下降，还能让虚拟数字人生产周期，从动辄几个月，缩短到小时级别。数字人的制作成本，将从百万级降低到万元级别。
大模型不仅直接降低了3D数字人的制作难度，更为数字人注入了灵魂。过去3D建模依赖传统CG技术，动作捕捉需要采集真人大量数据，现在依托于视频大模型的数字人工具平台上，算法可以高效生成3D模型，处理面部细节也更加逼真，提升了面部表情以及唇形同步的质量。
更重要的是， 大模型在很大程度上解决了数字人的自然语言理解能力，多模态大模型是数字人真正的灵魂。然而，创意边界，毋庸置疑将会依靠大模型的语料库、算力储备，以及其所迸发的涌现能力来提升，效果仁者见仁智者见智。
4 数字人的评估指标
社会学中人类身体研究分为两条主要路径：自然主义身体观和社会建构论身体观。自然主义身体观重点强调人类的躯体属性“肉身”, 而社会建构论身体观则重点强调人类的社会属性“社身",从功能角度分析，两种身体观都关注了人类的工具属性"具身”。数字人综合指数以此为基础，将社会学中自然人的“身体观”引入数字人的评估思想中，形成数字人“三身”指数评价体系。
5. 数字人的产业链
国内外在细分市场上的竞争差异较大，国内外目前的共同市场是自动生成虚拟内容，但在外表细节、预设模板、配 套系统等方面的差异较大。国外更关注情感关怀的顾问/助手类数字人和用于打造数字人的应用，国内更关注虚拟客服类场景，对虚拟直播的高度关注是我国特有方向。
6. 数字人的类型与应用领域
数字人的应用可分为服务型数字人和身份型数字人，替代真人服务中的虚拟主播和虚拟IP中的虚拟偶像是目前的市场热点。
6.1 B端应用
目前，数字人产品大多应用于B端场景，例如帮助互联网商家实现全天候轮播的虚拟主播、 办事大厅内自助办理业务的虚拟前台、自动处理诉求的虚拟客服等，B端消费者仍是市场的主要组成部分。
- 重构内容生产模式
- 提升数字内容生产效率和质量
- 重新定义粉丝经济
- 助力品牌传播
- 转变品牌形象
- 拉近品牌和用 户的关系
- 新型带货赋能电商
- 推动数字化转型
- 助力企业提质增效
6.2 C端应用
数字人产品的C 端应用场景包括上传照片后重现逝去亲友的虚拟亲友、服务于儿童教育的虚拟陪读、监管自媒体公众号的虚拟小编等。C端应用场景仍有较大挖掘潜力。
- 参与用户的生活
- 追求更真实、更理想的自我
- 缓解真人手语主持人稀缺问题
- 有效解决听障人士沟通问题
- 成为人们的助理、朋友甚至伴侣
7 数字人应用示例：品牌 IP 化
IP的呈现是抽象化的品牌理念被具象化后的产物，承载了品牌希望消费者被唤起的感性共鸣，并以独特的特质将该品牌与其他品牌进行区分。企业品牌往往以IP形象进行传播，动态的IP形象更能传递亲切感，引发受众的共情，使品牌形象更加鲜活生动，例如若干年前的海尔兄弟。如今，品牌方开始推出人形IP, 并从2D 的动画展示进化为3D 的 立体呈现，追求更加拟人化的效果，以拉近和受众的距离。
但是，单向传播无法充分调动受众的参与感。品牌方推出加入智能语音交互的数字人IP, 使之成为帮助用户处理具体事务的虚拟助手角色，或是陪伴角色。长时陪伴的IP使得用户产生更深层的情感，甚至形成“养成”体验， 增强IP的定制感。数字人IP的身份可以是宠物、伴侣、子女、同学等，用户不仅能够见证虚拟IP被自己塑造而发生的改变，也能洞见自身 在这一过程中的成长。
8. 数字人面临的问题与挑战
数字人同样存在技术瓶颈，也出现一些新的问题。
8.1 技术挑战
尤其是计算型数字人，受限于大批量、高质量的训练数据样本，实现泛化性仍然是当前存在的挑战。写实风格的数字人在越来越像人的同时，仍需突破“恐怖谷效应"。
情感传达是技术瓶颈。当前仍然主要运用动作捕捉技术，数字人的表情基准还是无法传达类似于眉毛的弯曲度，肌肉颤动等微表情细节，所以很难将中之人所表达的情感完全传达出来。在人与数字人的在交流过程中只能单纯的传达文字，而背后的情感语义和情绪则没有办法直接传达出来。另外，数字人缺少情感Al 算法的应用，没有办法通过判断人说话的情感来转变回复进而改变情感倾向，实现更人性化的交互，基于多模态的大模型或许可以部分解决这一问题。
8.2人类友好问题
数字人所营造的新型人机关系，可能成为人类组织活动中强行嵌入的某种“异物”,人类组织对这类智能嵌入物是否有排异反应，目前还很难从个别的孤例中获取足够的数据，做出有效的判断。也就是说，当大量数字人，处于工作岗位、担当工作职责的时候，组织行为将会出现何种变化，尚待考察。
8.3 伦理问题
智能技术的核心算法，将技术与伦理问题紧密结合在一起。某种智能算法支撑下的数字人，在深度学习、大数据浸染之下，可能具备某种价值倾向、伦理倾向，甚至可能带有某种“邪恶”倾向。
8.4 法律问题
隐私保护是不变的主题，制作有真人原型的数字人需要抓取大量信息，而大量地、 非法地提供这些信息反映出漠视或忽略隐私保护的现象。隐 私安全的权利一部分属于现实用户，另一部分属于产生了自我意识的数字人。利用深度合成技术可以实现人脸再现，但随着网络技术逐步发展以及对肖像权保护力度的不足，大量抓取网络视频、图像的深度合成问题成为一种法律隐患。
虚拟空间是制作数字人的底层结构，因此虚拟网络的管辖 权就是客观规划数字人的基础。法律的管辖首先需要确定网络犯罪的所在地，而虚拟空间中的犯罪行为最初和最终发生在什么地方难以确定。
对应开发者而言，“避风港原则”是一种针对网络服务提供者的责任豁免原则，具体指网络服务提供者接到权利人的通知后，根据法律规定断开与侵权的作品、表演、录音录像制品的链接的，不承担赔偿责任。
9. 小结
数字人是未来人工智能大模型最重要的应用入口。通过大模型的赋能，数字人的产品发展首先要提升自主创新能力，有赖于数字资产的确权、自有技术运营、IP的持续迭代与进化。同时，需要打造全媒体的多模态传播体系和持续性事件营销体系，为数字人的传播内容的生产、呈现、自传播提供源泉，不断提升传播影响力。挖掘个性化传播内容，通过个性化吸引目标用户并保持用户粘性、提升忠诚度与口碑。另外，重视社会价值传播，赋予虚拟数字人社会服务属性，提升行业影响力和自身公信力。
