AI虚拟人产业报告（21页）

行业报告下载 2023年07月30日 08:45 管理员

AI 赋能虚拟人行业，市场空间广阔。根据艾媒咨询数据，2022 年我国虚拟人核心市场规模达到 120.8 亿元，同比增长 94.2%。2023 年 AI 大模型相继发布，有望赋能虚拟人产业，实现多环节降本增效，大幅提升应用端交互能力，到 2025 年虚拟人行业核心市场规模有望达到 480.6 亿元。根据 IDC 咨询，根据虚拟人的自动化水平，可分为 L1-L5 阶段。L1 阶段虚拟人依赖人工制作形象和动画，L2 阶段虚拟人依赖外部动捕设备采集肢体、表情和口型信息，L3 阶段虚拟人依赖算法驱动肢体、姿态等拟人化特征。AI 推动虚拟人智能化水平提升，实现虚拟数字人向 L4、L5 层级迈进，业务价值、自动化水平大幅提升。根据商汤智能研究院，AI 数字虚拟人三大特征包括：多模态交互、深度学习能力、AIGC 生产力。

相较早期数字人制作对人工依赖较高，AIGC 大幅提升了 AI 数字人制作效率，制作门槛降低；大模型多模态生成能力提升了虚拟人交互能力，真人替代能力提升；相较于早期数字人，深度学习等算法使得 AI 数字人具备更高创造力。虚拟人的构建流程主要包括建模、驱动和渲染等环节。建模作为基础环节，是决定虚拟人整体形象的关键，驱动实现虚拟人由静到动，渲染技术提升画面质感，增强虚拟人的真实感。驱动环节分为面部和身体动作的驱动。面部以嘴型为主，主要通过算法训练建立文本到语音再到嘴型视频的对应关系，得到文本驱动嘴型变化的模型。虚拟人的身体动作主要通过动作捕捉技术获得真人演员的行为动作，再将其移植到虚拟人上。动捕技术包括光学、惯性和基于计算机视觉三种，光学动捕精度较高，应用也较为成熟，设备造价较高；惯性动作捕捉成本较低，场地的限制较小，但精度较差。计算机视觉动捕较为简便，利用摄像头拍摄的图像进行三维建模，成本也相对较低，而建模的计算量较大。

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