■ 文/许 娟 刘 凯 刘 玥
社会保障、社会养老服务成为提升民生质量的关键突破口。过去,“老有所养”已经成为中国社会保障体系中的普遍共识。如今,高质、高效、高附加值的养老服务在新一轮的数字变革中已经成为传统公共政府转型数字化政府管理关注的焦点。
虚拟数字人在VR 领域展现了很强的表现力和交互深度,提供了丰富的沉浸式体验。
在虚拟试衣间场景中,虚拟数字人作为用户的化身,将用户的身体参数和外观特征表现在虚拟空间中。例如,服装品牌Zara 的虚拟试衣技术通过高精度3D 扫描和建模,使用户可以在线上直观地了解试穿服装的效果。
在在线游戏中,虚拟数字人运用运动捕捉和渲染技术确保玩家融入游戏世界并可以自由交互。在VR 游戏《节奏空间》中,玩家的动作都能被及时有效地映射到虚拟世界中,游戏可玩性也大大提升。
在模拟培训中,虚拟数字人则扮演着老师的角色。以航空培训为例,虚拟现实技术辅助初学者进行飞行训练。通过机器学习和语言处理技术的结合,虚拟教练会根据初学者的操作给出反馈。
在虚拟社交平台的交流中,如Meta 的虚拟协作办公平台Horizon Workrooms,通过VR 设备和身体运动捕捉,虚拟数字人为远程沟通开辟了新维度。
在这些应用中,虚拟数字人融合了多种科技精华,如3D 建模和渲染技术、人工智能和机器学习技术、运动捕捉和虚拟现实技术,从其提供的有效体验也可以看出发展的必要性。
在虚拟数字人技术的实践需求中,相关人士也遇到了技术挑战。
从零售领域的应用来看,3D 建模技术至关重要。例如,在运动用品品牌阿迪达斯的虚拟试衣项目中,3D 建模技术能够捕捉用户数据并将其转化为虚拟形象,然后通过材质渲染和光影处理,将试穿衣物呈现在虚拟形象上。在这一过程中,图形处理单元(GPU)的计算能力和渲染算法的优化很关键。
在在线游戏领域,用户期待的是实时交互和高自由度。在跨平台多人VR 社交游戏Rec Room中,虚拟数字人需要在多人在线虚拟世界中进行交互。这要求良好的网络传输和运动同步算法。通过部署新的服务器架构,优化动作数据的压缩和传输算法,游戏能实现低延迟交互。
进入虚拟社交平台,虚拟数字人的表达和语言处理能力有更高标准。例如,在VRChat 平台中,用户希望能用动作、表情以及语言进行交流。表情捕捉和语音信号处理对提高真实性非常关键。
在模拟培训中,虚拟数字人扮演起“虚拟教练”的角色,其任务包括引导、演示和通过智能化的方式提升学员的体验。动态的知识图谱与智能推荐算法成了关键工具,虚拟教练利用知识图谱捕捉并理解学员学习状态并给出反馈。
在医学手术培训中,虚拟教练分析学员在模拟手术中的操作路径是否科学、是否遵循了手术规范,并推导出学员可能遇到的困惑和难点,进而虚拟教练能够给出相应的建议。在各学习节点,虚拟教练记录学员的轨迹,并进行汇总分析,形成学员的画像。例如,通过分析学员的操作习惯、犯错类型、停留时间等多维度数据,虚拟教练刻画出学员的学习特点和学习需求。基于学习画像,智能推荐算法挖掘学员的需求偏好。在新的模拟训练中,虚拟教练通过调整难度、变更内容、优化反馈策略等方式满足学员的学习需求,帮助他们掌握技能。在教学中,虚拟教练向学员推荐辅助学习材料,如学习视频、专业文章或训练内容。内容基于学员的进度、兴趣点和知识盲点,帮助学员获取知识补充和延伸阅读。
整个教学过程在保障学员隐私的前提下进行。虚拟教练的建议和反馈源于算法的精准分析。这样既确保了教学过程的智能化和个性化,同时也尊重了学员的隐私。
虚拟数字人应用领域广泛,不同场景对其表现力、交互能力以及智能水平提出了不同的需求。相关人士应在各种技术挑战中进行实践,找到有效的路径,推动虚拟数字人在虚拟现实中的应用发展。
在Zara 的虚拟试衣间项目中,为了满足用户的线上购物体验,虚拟数字人技术有着自然交互的使命。此挑战并非易事,这需要在虚拟空间中再现顾客形象,在保证视觉效果的前提下实现3D 试衣。同时,要保证衣服的材质和样式与现实无二。
在Zara 虚拟试衣间的制作中,技术团队以3D 建模技术作为开端,顾客的虚拟模型通过体型扫描技术生成。然后是服饰的建模。技术团队将服饰进行3D 扫描,对不同材质进行贴图和材质渲染处理,服饰的视觉表现能够接近真实世界的效果。光影处理也被引入,确保服饰展现出相应的视觉效果。该项目采用了实时渲染技术。通过GPU 和渲染算法,技术团队实现了实时图形渲染,即便是在复杂的光影和动画效果下,依然能够提供流畅的体验。
在与用户互动方面,该项目应用了语音识别和语言处理技术。顾客可以与虚拟数字人进行语言交流,询问服饰相关信息,获取搭配建议。通过自然语言处理模型,虚拟数字人能够给出反馈,丰富线上试衣体验。为了实现自然的交互体验,团队还引入了手势识别和眼球追踪技术。虚拟数字人能够实时捕捉和响应用户的手部动作和视线的移动,增强了交互的自然友好度。
Zara 虚拟试衣间展示了虚拟数字人技术在商业中的应用。此过程中,多种技术结合应用,很好地应对了虚拟试衣中的技术挑战,为顾客带来了更好的体验,展现出其在零售领域的潜力。
在Zara 虚拟试衣间中,技术团队通过运行与观察,设计了性能提升策略,聚焦在提高渲染效率、增强交互自然性以及优化虚拟环境的稳定性上。
一是GPU 加速与优化算法融合:在渲染过程中引入图形处理技术,同时优化渲染算法,提高渲染的效果。
二是交互自然性的增强:细化虚拟数字人的动画及响应逻辑,优化语言模型,让其与顾客的交互流畅自然。
三是网络数据传输优化:对虚拟试衣间中的网络数据传输进行优化,应对网络不佳的状况。
策略确定后,团队进入实施阶段。首先是测试这些优化策略,确保在运行中能够达到预期的效果。
渲染效率借助GPU 加速和算法的优化,如利用卷积神经网络(CNN)的预测模型来进行渲染,降低了渲染过程的计算负担,保证了图形质量和渲染的效率。
在人机交互中,语音识别模型和多模态输入(如手势、表情等)的引入增强了虚拟数字人的交互自然性。在语音交互上,对话管理系统与机器学习模型融合,使虚拟数字人能够理解并回应用户的问题与要求。
通过新的数据压缩算法和数据传输策略,3D模型的数据和虚拟试衣间的动态交互数据都得到压缩和优化,虚拟试衣间在较差的网络环境下也能流畅运行。
在Zara 虚拟试衣间项目中,虚拟数字人技术效果显著。项目成功地带给顾客更好的虚拟试衣体验。通过GPU 加速、渲染算法的优化、交互自然性的增强,以及网络数据传输的精细化管理,虚拟数字人能在虚拟现实环境中为客户提供更好的体验,客户也增强了对品牌的忠诚度和认同感。
虚拟数字人技术已在虚拟试衣间项目中展现出实用价值,在虚拟游戏、在线教育、远程医疗等领域,可以将Zara 虚拟试衣间项目的经验进行迁移和应用
随着技术的进步,虚拟数字人的表达和互动更加多样。未来的实践和研究可以更加注重多样的虚拟体验,如增强虚拟数字人的交互能力、提供个性化的服务来满足用户的需求。
然而随着虚拟数字人技术的广泛应用,用户的隐私信息将成为一个重要的议题。因此,需要加强安全与隐私保护,如开发更安全的数据传输协议、设计更合理的数据加密和认证机制等。