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- 阿里云AI平臺：數據智能,AI,人工智能,解決方案
- 籌備兩年，60萬字誠意續(xù)作《騰訊游戲開發(fā)精粹Ⅱ》發(fā)布
- 用AI低成本制作自己的虛擬數字人？也行
- ai制作保時捷車標的步驟
- ai運動產品生產模式有哪些
ai生成方案（ai生成技術）
發(fā)布時間：2023-05-23 11:59:08
稿源：
創(chuàng)意嶺 閱讀：
141
大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于ai生成方案的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。
開始之前先推薦一個非常厲害的Ai人工智能工具，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計劃、工作報告、論文、代碼、作文、做題和對話答疑等等
只需要輸入關鍵詞，就能返回你想要的內容，有小程序、在線網頁版、PC客戶端和批量生成器
本文目錄:
阿里云AI平臺：數據智能,AI,人工智能,解決方案
阿里云AI依托阿里頂尖的算法技術，結合阿里云可靠和靈活的云計算基礎設施和平臺服務，幫助企業(yè)簡化IT框架、實現商業(yè)價值、加速數智化轉型。阿里云數十項AI能力，穩(wěn)定、易用、能力突出，是AI技術應用、開發(fā)的不二之選。
活動： 點此進入阿里云AI人工智能試用中心
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基于語音識別、語音合成等技術，為企業(yè)在多種實際應用場景下，賦予產品‘能聽、會說、懂你’式的智能人機交互體驗。
1、語音識別
國內獨創(chuàng)的字級LC-BLSTM/DFSMN-CTC建模，大幅提高了語音識別的精度。
a.一句話識別
針對時長較短（一分鐘以內）的語音進行識別。
b.一句話識別
對不限時長的音頻流做實時識別，達到“邊說邊出文字”的效果。
2、語音合成
合成音真實飽滿、抑揚頓挫、富有表現力，MOS評分達到業(yè)內頂級水準。
a.錄音文件識別
針對已經錄制完成的錄音文件，進行語音識別的服務。
b.語言模型自學習工具
一鍵式自主優(yōu)化方案，滿足了各類用戶對定制化場景的需求。
3、語音分析
構建語音交互場景下的口語理解和對話系統(tǒng)，提供給開發(fā)者自糾錯能力及對話定制能力。
構建以圖像視頻為媒介的產品和應用，提升商業(yè)效率或創(chuàng)造商業(yè)新機會，廣泛應用于新零售、新媒體、新制造等領域。
1、文字識別
將圖片、照片上的文字內容識別出來，直接轉換為可編輯文本的功能。
a.通用卡證
包含身份證正反面識別、護照識別、銀行卡識別、名片識別、戶口頁識別。
b.通用文檔
高精度識別各行業(yè)文檔和表單表格，通用于各行業(yè)的通用文字識別。
2、圖像識別
可精準識別圖像中的視覺內容，包括上千種物體標簽、數十種常見場景等。
a.票據識別
可結構化輸出行業(yè)所需的各類票據關鍵字段內容。
b.手寫識別
支持漢字、英文、數字、標點符號四類的手寫體識別。
3、人臉識別
提供人臉檢測定位、人臉屬性識別和人臉比對等獨立服務模塊。
4、視頻能力
通過對視頻的多維理解，視頻進行智能分析、主體識別、封面生成、內容檢索等高效的服務。
致力于實現人與機器之間用自然語言進行有效溝通的各種理論和方法，在客服、資訊、司法、醫(yī)療等場景有廣泛的應用。
1、自然語言處理
阿里云先進的自然語義處理技術廣泛應用在電商、金融、物流等行業(yè)中。
a.智能短信解析
在手機端實現智能化、富媒體的短信展現形式，增強用戶體驗。
b.商品評價解析
高效甄別正負面評價，當前已支持24個行業(yè)類別。
2、語義理解
為客戶提供文本相似度和機器閱讀理解等優(yōu)質算法技術。
a.地址標準化
為企業(yè)，政府機關提供地址數據清洗，地址標準化能力。
b.NLP基礎服務
為各類企業(yè)及開發(fā)者提供的用于文本分析及挖掘的核心工具。
3、機器翻譯
以解決全場景語言障礙為目標，覆蓋全球214種語言。
a.NLP自學習平臺
無需算法背景，即可通過平臺快速創(chuàng)建算法模型并使用。
4、內容安全
幫助用戶降低色情、暴恐、涉政等違規(guī)風險，大幅度降低人工審核成本。
1、智能客服
隨著人工智能技術不斷發(fā)展，越來越多企業(yè)開始引入阿里云語音技術來搭建自己的智能客服系統(tǒng)。
2、信息審核
借助AI能力，有效改變了過去僅依靠人工內容審核的低效模式,極大提升內容審核的效率和準確度。
3、智能會議
隨著云視頻會議的快速崛起，結合語音、視覺等AI技術能力，為企業(yè)帶來全新的會議體驗。
4、智慧法庭
以信息化為核心的智慧法院建設,將引領司法領域的又一次技術革新,為行業(yè)帶來更多價值。
5、智慧課堂
隨著AI能力的引入，更好地賦能教學，有效提升教學效率，節(jié)省大量人力成本。
6、智慧醫(yī)療
幫助用戶個性化定制導診場景，避免患者盲目就醫(yī)，有效提升就醫(yī)體驗。
7、圖片搜索
結合不同行業(yè)應用和業(yè)務場景， 幫助用戶在自建圖庫中實現相同或相似圖片搜索的以圖搜圖服務。
8、智慧媒體
結合阿里云AI的能力，打造從內容采集、內容制作到內容展示一體化媒體解決方案。
1、金融AI
AI是普惠金融的核心驅動力之—,A可以賦能金融企業(yè)節(jié)省大量人力成本提高效率，從而改善用戶體驗和減少信息不對稱,助力金融客戶實現智能化升級。
傳統(tǒng)行業(yè)痛點：
√金融行業(yè)往往需要投入大星的人力，不僅使成本居高不下之外,繁復核驗獫更容易使客戶不滿、甚至失去客戶;
√傳統(tǒng)金融機構積累的大量紙質化信息的價值尚未被完全發(fā)掘，浪費大量數據資源;
阿里云AI帶來的價值：
Al將成為銀行溝通客戶、發(fā)現客戶金融需求的重要手段。人工智能技術在前端可以用于服務客戶，借助自然語言理解、語音識別等技術打造的客服系統(tǒng),廣泛應用于各類金融機構，提供24小時不間斷的問答和營銷服務;依托計算機視覺技術主要集中在支付和金融賬戶登錄等場景,從而助力金融客戶實現智能化升級。
2、教育Al
隨著AI技術的引入,教育行業(yè)正在脫離單教育輔助的角色,為受教育者提供科技賦能、內容完善、效果優(yōu)良的課程,結合海量優(yōu)質資源覆蓋終身學習場景,實現高質量教育的可持續(xù)發(fā)展目標。
傳統(tǒng)行業(yè)痛點：
√傳統(tǒng)教育行業(yè)無法滿足每一位終端用戶的個性化學習;
√批改系統(tǒng)、教學課堂存在大量資源浪費，并且準確性存在偏差;
阿里云Al帶來的價值：
以學習者為中心，借助阿里云AI能力，如語音、視覺、語義分析等AI技術，更好地賦能教學、管理、學習、考試四個重點場景，有效提升教學效率，節(jié)省大量人力成本。
3、交通Al
A智慧賦能交通行業(yè),可助力交通信息廣泛應用與服務,提升交通系統(tǒng)運行效率和管理水平,打造實時、準確、高效的城市交通智能體。
傳統(tǒng)行業(yè)痛點：
√普遍存在的車輛干擾、遮擋標識等違法行為，對此需要大量人力成本去甄別辨識;
√城市交通高峰期缺乏有效預測,造成大面積擁堵;
阿里云AIl帶來的價值：
通過借助AI的合理性、高效性,采集各種道路交通及服務信息，將深度學習、圖像檢測、機器視覺等技術應用在交通安全、文明出行、城市交通治理等場景中，可極大減少人工投入，大大提升工作效率，助力城市智能交通體系完善。
4、新零售AI
阿里云A技術滲透新零售領域,構建數據打通、場景貫通、深度觸達的AlI+零售"體系，利用人工智能、算法等關鍵技術將人與貨、人與場實時結合、真正打穿，全面提升運昔效率提升消費者體驗,助力零售業(yè)數字化升級。
傳統(tǒng)行業(yè)痛點：
√零售業(yè)是典型的勞動力密集型行業(yè)，在其運營、供應等環(huán)節(jié)需要大量的人力資源,通過AI輔助收銀、客服、門店等場景提高效率;
√隨著人口紅利消失，如何降低線下獲客成本成為每一個零售企業(yè)必須要面對的問題;
阿里云AI帶來的價值：
阿里云AI航能新零售行業(yè)各環(huán)節(jié)，基于計算機視覺、語音語義及機器學習技術,賦翁能線上及線下零售商，在精準營銷、商品識別分析、消費者識別分析、無人零售、智能客服等領域中廣泛應用,有效降低人力成本，提升利潤空間。
5、政務Al
以阿里云AI技術為基石,把人工智能技術屬性和社會屬性的高度融合,輔助政府在經濟、治理、民生等領域的管理變得更加精細化、智慧化,整合并高效利用政務資源,助力政務數智化轉型。
傳統(tǒng)行業(yè)痛點：
√在有限的人力資源下，需要面對大量公眾需求和提供完善便捷的辦事服務;
√海量政務信息數據，人力處理成本高、精準度低;
阿里云Al帶來的價值：
將人工智能技術廣泛應用到政府工作中，利用文字識別、身份認證、人臉識別、智能客服等技術，加強政務信息整合和公共需求精準預測,有效提高工作效率，為政府服務工作的不斷改善提供可靠保障。
6、司法Al
阿里云A正在利用大數據和人工智能推進著—場數字化、智能化革命升級，集中AI能力服務于中國司法行業(yè),能有效提高司法效率、保證司法公開公正、提升司法公信力等作用和價值,為行業(yè)帶來更多值得期待的創(chuàng)新。
傳統(tǒng)行業(yè)痛點：
√存在大量繁瑣的事務使法律服務效率低下,案件堆積成山;
√傳統(tǒng)法律咨詢服務價格昂貴,無法有效幫助大量個體獲得法律咨詢;
阿里云AI帶來的價值：
隨著阿里云AI技術的快速發(fā)展，在智慧法庭、智能庭南等領域下,需要依托智能大數據分析、語音識別、圖像視預分析等多項人工智能技術，從而實現案情要素分析、庭審語音識別自動轉寫、庭審行為視頻分析等功能，實現在減少人力投入、提高工作效率的同時,還能夠比人工做得更快、更準確。
籌備兩年，60萬字誠意續(xù)作《騰訊游戲開發(fā)精粹Ⅱ》發(fā)布
騰訊 游戲 開發(fā)精髓II
#第一部分
人工智能
第一章，基于照片的角色捏臉和個性化技術
角色的個性化已經成為現今 游戲 的一個常見需求。根據用戶的照片，生成帶有用戶特征的 游戲 人臉將會提升用戶的角色代入感和 游戲 體驗。本方案設計了一個智能捏臉系統(tǒng)，可以根據用戶上傳或拍攝的人臉照片進行自動的三維人臉關鍵點檢測，將標準的人臉根據 游戲 風格進行相應的變化，生成保持用戶人臉特征且具備 游戲 風格的三維人臉模型。
第二章，強化學習在 游戲 AI 中的應用
通過利用深度強化學習，我們在競速類、格斗對戰(zhàn)類等品類的 游戲 上建立了快速的 游戲 AI生成管線。它只需要部分的人工參與，即可以批量地生成高質量的BOT AI。這些BOT AI在競技水平上不僅能夠比肩人類頂尖玩家，也能適配各個段位的人類玩家。與此同時，這些BOT AI在擬人性上也相比傳統(tǒng)方法有更佳表現。
第三章，多種機器學習方法在賽車AI 中的綜合應用
第三章以研發(fā)高強度的競速賽車AI為目標，介紹遺傳算法、監(jiān)督學習和強化學習在賽車AI中的研究和應用。文章首先介紹利用遺傳算法進行程序自動化調參解決人工調整AI參數的復雜問題，以得到能力較為不錯的賽車AI參數；再采用通俗易懂的語言，介紹監(jiān)督學習和強化學習訓練賽車AI模型的基礎知識以及落地過程中可能面臨的挑戰(zhàn)，并對它們的應用做簡要分析，以便于缺少相關知識的 游戲 從業(yè)人員了解這兩項技術。
第四章，數字人級別的語音驅動面部動畫生成
本章論述了一種基于機器學習方法的語音驅動數字人處理框架和相關算法。與 傳統(tǒng)的基于規(guī)則或數據驅動的Lip Sync（Lip Synchronization，唇形同步）解決方案不同，該方案分析了高保真數字人面部綁定系統(tǒng)的制作管線和數據特點，并從機器學習的角度對該綁定進行抽象，定義了一個語音-控制器的端到端學習框架?；谶@個框架，提出了一種基于深度學習的語音驅動面部動畫模型。
#第二部分
計算機圖形
第五章，實時面光源渲染
隨著基于物理的渲染在實時渲染領域廣泛應用，面光源變得越來越重要。面光源與經典的方向光、點光源等光源的區(qū)別在于其解為一個積分式，求解方向中Linearly Transform Cosine（LTC）由于精確性、較好的性能、支持多種類型的光源成為 游戲 等實時渲染應用程序的首選方案。然而要將LTC 在移動平臺的生產項目中使用仍然存在不少挑戰(zhàn)。本章將對一系列在實踐中遇到的問題展開討論。
第六章，可定制的快速自動化全局光照和可見性烘焙器
本章提供了一個可定制的快速烘焙方案，底層提供基于Voxel（體素）的快速構建和光線追蹤，上層根據需求提供若干烘焙實現。該方案具有硬件要求低、可快速迭代、全自動等優(yōu)勢，如《王者榮耀》的對戰(zhàn)地圖可以在幾秒之內預覽烘焙效果，大大提升了項目美術迭代的效率。
第七章，物質點法在動畫特效中的應用
最近一段時間，高質量的動畫與電影中（尤其是好萊塢）開始使用一種稱為物質點法（Material Point Method）的新的物理模擬技術。我們基于物質點法開發(fā)了可以用于制作對視覺細節(jié)要求較高的CG過場動畫的Physion，可以充分發(fā)揮最新的GPU架構提供的強大計算力；與傳統(tǒng)的CPU模擬器相比，計算效率提高了數百倍，在PC端絕大多數場景下可以達到實時或者準實時的速度。
第八章，高自由度捏臉的表情動畫復用方案
本章所闡述的技術方案幫助 游戲 美術師高效制作捏臉控制器，賦予玩家更高的自定義形象的能力。面部表情捕捉方案可以生產高質量的表情動畫美術資產。表情補償技術將細膩的表情融入玩家捏出的特征臉。最后，通過針對移動端的表情系統(tǒng)性能優(yōu)化和LOD 方案，使得更多的手機 游戲 玩家可以體驗到這一切。
#第三部分
動畫和物理
第九章，多足機甲運動控制解決方案
本章總結了一套以程序化動畫為核心，結合動畫序列、曲線控制及物理模擬等手段來增強表現力的解決方案。該方案不僅從根本上解決了滑步問題，還能為不同形態(tài)的機甲快速生產和迭代運動動畫，使小團隊在人力資源有限的情況下，依然能高效地打造高品質的機甲運動效果。
第十章，物理查詢介紹及玩法應用
物理引擎的應用是 游戲 開發(fā)的重要組成部分。本章主要介紹物理引擎中的物理查詢功能，同時附帶相關玩法的實現方法。通過閱讀本章，讀者可以了解物理查詢的作用和基本分類，以及3 種查詢類別的算法和相關玩法實踐。
第十一章，基于物理的角色翻越攀爬通用解決方案
我們開發(fā)了CP（Collison Probe，碰撞探測）系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于物理系統(tǒng)的場景查詢（Scene Query）功能，適用于各種不同的物理系統(tǒng)接口。本章介紹的算法在 游戲 《無限法則》中已經正式使用。開發(fā)中的難點主要來自對 游戲 中復雜情況的歸納和算法的復雜度控制。
#第四部分
客戶端架構和技術
第十二章，跨 游戲 引擎的H5 渲染解決方案
本章介紹一種方法，通過實現一套精簡版本的HTML5渲染引擎來屏蔽不同 游戲 引擎、平臺的底層差異，同時保留 游戲 引擎必要的交互體驗，可以采用H5 的開發(fā)方式來快速實現運營活動開發(fā)，最終做到開發(fā)和運營分離，運營部門自主開發(fā)運營活動而不依賴 游戲 發(fā)版節(jié)奏。
第十三章，大世界的場景復雜度管理方案
在相同的硬件平臺下，復雜度管理方案很大程度上決定了大世界場景里填充內容的數量和質量。本方案基于控制理論中的負反饋控制系統(tǒng)，最終可達成：1、離線檢測工具，自動分析場景各區(qū)域復雜度。2、運行時根據平臺設定，智能控制場景內容的加載卸載、顯示隱藏、LOD控制等。3、根據平臺負載能力和當前負荷，更有效的控制運行負荷，獲取平滑的fps。
第十四章，基于多級細節(jié)網格的場景動態(tài)加載
大型次世代手游在移動端極易遇到大規(guī)模場景加載導致的性能問題，Level Streaming（關卡流式加載）是用于解決大場景加載的一類技術。本章將介紹一種基于多級細節(jié)網格的Level Streaming 技術，它可以提高加載速度，降低加載內存，改善加載卡頓等性能問題。
#第五部分
服務端架構和技術
第十五章，面向 游戲 的高性能服務網格TbusppMesh
TbusppMesh 是一款騰訊自研的適合 游戲 微服務化的ServiceMesh（服務網格），提供了有狀態(tài)服務一致性Hash 路由、選主、容災等適合 游戲 業(yè)務場景的核心能力，助力 游戲 微服務化改造上云并提高CI/CD 效率。本章從數據通信、組網策略、有狀態(tài)服務3 個方面介紹TbusppMesh 的技術原理和實現。
第十六章， 游戲 配置系統(tǒng)設計
本章主要介紹一種便捷的 游戲 配置管理方式，它實現了可視化管理、版本 歷史 和回滾和一站式發(fā)布。本章在講述 游戲 配置系統(tǒng)的同時，會對整個 游戲 配置從設計、生產到使用進行詳細介紹，并在Github 上發(fā)布了一個Demo 實例供讀者對照參考。讀者可以在Github 上 探索 configmanagedemo 查看Demo 具體實現細節(jié)。
第十七章， 游戲 敏捷運營體系技術
我們提出的一套不依賴版本的敏捷運營技術DataMore及其服務體系，基于 游戲 的日志以及標準化API接口，借助于實時計算能力打造的與 游戲 解耦的運營工具鏈，幫助 游戲 實現敏捷快速運營。
#第六部分
管線和工具
第十八章，從照片到模型
2019 年，舉世聞名的巴黎圣母院被燒毀。所幸早年已經有學者對整個巴黎圣母院進行了完整的掃描和建模，這對后續(xù)的重建工作起到了重要的指導作用。本章搭建的Photogrammetry 生產管線可以用于從普通大小物件到大地形、大型物件模型的重建，將從拍攝照片到輸出可用于實時渲染的模型的整個流程智能化、自動化，以便用較少的人力、較快的速度完成大規(guī)模室外場景的3D 重建工作。這將對 游戲 制作、數字化展覽、數字化記錄保存 歷史 文化遺產、科學研究等起到很大的幫助作用。
第十九章，一種可定制的Lua 代碼編輯檢測工具
Lua 語法簡單、使用靈活，在 游戲 開發(fā)中十分流行。但其生態(tài)并不完善，各插件在對Lua 項目的支持上仍存在一些不足。本章遵從微軟LSP（Language Server Protocol，語言服務協(xié)議），前端使用TypeScript 語言，后端使用Go 語言開發(fā)了一款跨平臺Lua 工具。目前主要提供了VSCode 插件的應用LuaHelper。
第二十章，安卓平臺非托管內存分析方案
安卓平臺一直缺乏簡單易用的非托管內存數據采集與分析工具。對于大型 游戲 項目來講，沒有合適的底層工具，內存分析就是噩夢般的存在。本章旨在通過整合安卓平臺中的相關技術，提供一種易用且高效的非托管內存數據采集和數據分析解決方案。
第二十一章，過程化河流生成方法研究與應用
目前比較有特色的河流生成方法是 游戲 《地平線：黎明時分》中提出的方法，考慮了階梯瀑布、山谷侵蝕、寬度變化等河流自然特征，能夠得到比較生動的效果。本章借鑒地平線方法，在此基礎上進行補充和擴展，實現一套魯棒可控的河流生成系統(tǒng)。
本書獲多位業(yè)界高層、行業(yè)專家力薦
騰訊公司把自己技術人才多年研發(fā)的經驗積累編篡出書，無疑是對中國 游戲 技術研發(fā)的巨大貢獻。
——姚勇，北京永航 科技 有限公司CTO
從業(yè)的開發(fā)人員或有興趣在相關技術方向發(fā)展的同學能從中獲得行業(yè)中較新的且已經落地的技術的第一手資料。
——王禰，Epic Games China 首席引擎工程師
——金小剛，浙江大學-騰訊 游戲 智能圖形創(chuàng)新技術聯合實驗室主任
本書由鵝廠 游戲 的技術大牛出品，記錄和分享了在面對技術時代變遷時，在大型在線 游戲 作品中如何應用AI 技術和場景落地的經驗、教訓，以及他們的思辨路徑。推薦給喜歡 游戲 產業(yè)，喜歡AI 新 科技 的朋友們。
——張志東，騰訊主要創(chuàng)辦人
我們嘗試將項目中積累沉淀的前沿技術方案與全行業(yè)共享，希望能激發(fā)出更多的想象力和創(chuàng)意，不斷豐富 游戲 技術在不同場景、產業(yè)運用的可能，共同 探索 產業(yè)契合未來的可能路徑。
——馬曉軼，騰訊集團高級副總裁
作為《騰訊 游戲 開發(fā)精粹》的續(xù)作，本書維度更豐富、技術更前沿，希望為讀者朋友們提供更好的閱讀體驗。同時，期待能以本書為契機，促進 游戲 行業(yè)更多的分享交流，推動 游戲 行業(yè)良性發(fā)展，助力 游戲 人成就 游戲 夢想。
——夏琳，騰訊 游戲 副總裁、騰訊 游戲 學堂院長
《騰訊 游戲 開發(fā)精粹Ⅱ》和時下的熱詞Metaverse（元宇宙）遙相呼應：騰訊 游戲 在計算機圖形學、動畫上的實踐，工業(yè)化的生產流水線，各種AI 能力和應用，大世界的C/S 架構……凡此種種，均有助于讀者搭建自己的虛擬世界。
——崔曉春，騰訊 游戲 副總裁、騰訊 游戲 公共研發(fā)運營體系負責人
對于正在從事 游戲 開發(fā)或對 游戲 開發(fā)好奇的讀者，本書既可以拓展知識面，又可以對照著動手實踐。
——徐成龍，騰訊互動 娛樂 天美工作室群技術中心副總經理
《騰訊 游戲 開發(fā)精粹Ⅱ》是一部技術好文集錦，囊括了當前 游戲 開發(fā)所必需的多種關鍵技術。
——陸遙，騰訊互動 娛樂 光子工作室群技術中心助理總經理
本書由騰訊 游戲 多位資深技術專家共同編撰，涵蓋了 游戲 研發(fā)各重要領域的知識，代表了騰訊 游戲 前沿的技術實踐。
——朱新其，騰訊互動 娛樂 魔方工作室群魔鏡工作室總經理
《騰訊 游戲 開發(fā)精粹Ⅱ》貴在實戰(zhàn)和實踐，除技術和算法外，我們更能看到這些技術和算法是如何應用到具體的項目中最終面見玩家的，是一個有實戰(zhàn)意義的完整分享。
——安柏霖，騰訊互動 娛樂 北極光工作室群技術總監(jiān)
希望本書用心編撰的內容能給予讀者更多啟發(fā)，我們一起知行并進，持續(xù) 探索 前沿技術對 游戲 開發(fā)的內在提升。
——沈黎，騰訊互動 娛樂 NExT Studios 負責人
用AI低成本制作自己的虛擬數字人？也行
雖然虛擬數字人這個概念大家說東說西，眾說紛紜，并沒有一個統(tǒng)一的完整定義，不過大家都認可的基本共識是，通過人工智能等技術驅動數字虛擬人物。機智客舉個例子比如我們可以驅動圖像中或者制作的某個人物或形象合成一個新的視頻。那么，基于這個基本認知，能否做一個簡單點的低成本的虛擬數字人呢？當然，也行啊。低成本的概念，就是避免虛擬引擎等專業(yè)引擎再造獨立的完整個人形象，只用基本的人工智能技術驅動一個圖像中人物開口說話即可。這么一來，就顯得簡單多了吧。而這樣的技術，不說現在，即便是之前一段時間，也已經出來了，只差整合了。
簡單說就是，自己拍一個或者制作一張帶自己（人物）的圖像，然后用AI實現驅動，讓人物開口說話。這個AI也往往不是一種技術，圖片中數字人要開口說話，就要先開口。這個可以用wav2lip這樣的AI程序。接下來就是，既然說了話，那么這個“話”呢，也就是語音內容怎么解決，你自己錄就行了——哈哈，當然機智客是開玩笑的，如果自己拍，那就不是虛擬數字人了，而是實拍真人說話了。這個語言內容，當然需要合成了。而這個，則需要另外一個AI程序，語音合成。
這個技術，當屬百度飛槳開源的了。PaddlePaddle開源出來的自己的Speech項目，可謂一記重拳。非常重磅，它可以讓我們個人開發(fā)者調用他們訓練好的模型做自己的語音合成和一些其他項目。在之前的文章里機智客已經說過了，就不多說了。而說到這個語音合成應用，這里暫時只有一個女聲。如果用它，還無法切換其他語音。
其實呢，關于低成本虛擬數字人這塊，可能關注人工智能相關資訊的朋友也知道，百度就推出了一個開源項目，就是用了這樣的技術實現了一個虛擬數字人的簡單制作。這個實現過程其實和機智客上面介紹的差不多，以前自己做過一個人工智能版劉德華幫忙相親的視頻，就類似于這樣的低成本虛擬數字人。話說回來，在PaddlePaddle上開源的這個項目主要的是，開源作者是將百度飛槳PaddlePaddle的各個獨立項目應用的整合，做出了這樣一個虛擬數字人。
怎么樣，看到今年（農歷年）各個團隊或大廠推出各自的虛擬人，有木有一點心癢癢的感覺，想不想做一個自己的虛擬人出來。如果預算有限，成本制約，可以用這個思路和相應AI技術來做一個自己的虛擬人出來。
ai制作保時捷車標的步驟
要使用AI制作保時捷車標，需要注意以下幾個步驟：1. 收集保時捷車標的圖片和資料。你可以在網絡上搜索盡可能多的保時捷車標圖片和相關資料，以便于在制作時有一個明確的樣板和參考。
2. 打開AI，創(chuàng)建新文檔。在新文檔中選擇所需的畫布大小和顏色模式。
3. 導入保時捷車標的圖片。在圖層面板中，點擊“文件” > “導入”，選擇保時捷車標圖片，然后將其拖拽至文檔畫布上。
4. 制作車標輪廓。使用“鋼筆工具”或“形狀工具”等工具，根據車標圖片輪廓進行描繪和繪制。
5. 填充車標顏色。使用“填充工具”，在車標輪廓中填充所需的顏色。
6. 添加車標文字。使用“文本工具”添加保時捷車標的文字，例如“PORSCHE”或其他品牌標識。
7. 調整細節(jié)和顏色。在AI中使用“調整顏色”和“圖形樣式工具”等工具，調整車標的細節(jié)和顏色，以使其盡可能接近真實的保時捷車標。
8. 導出車標文件。在AI中，點擊“文件” > “導出”，選擇所需的文件格式和分辨率，然后保存車標文件。
需要注意的是，保時捷車標是一個商標，它具有嚴格的版權保護。在使用保時捷車標進行制作時，請遵守版權法規(guī)定，以避免侵犯版權行為。
ai運動產品生產模式有哪些
AIGC 即 AI Generated Content，利用人工智能技術來生成內容，它被認為是繼PGC、UGC之后的新型內容創(chuàng)作方式。2022年AIGC高速發(fā)展，這其中深度學習模型不斷完善、開源模式的推動、大模型探索商業(yè)化的可能，成為AIGC發(fā)展的“加速度”。2、AIGC有哪些應用價值？
AIGC將有望成為數字內容創(chuàng)新發(fā)展的新引擎。1）AIGC能夠以優(yōu)于人類的制造能力和知識水平承擔信息挖掘、素材調用、復刻編輯等基礎性機械勞動，從技術層面實現以低邊際成本、高效率的方式滿足海量個性化需求。2）AIGC能夠通過支持數字內容與其他產業(yè)的多維互動、融合滲透從而孕育新業(yè)態(tài)新模式。3）助力“元宇宙”發(fā)展。通過AIGC加速復刻物理世界、進行無限內容創(chuàng)作，從而實現自發(fā)有機生長。

1）AIGC+傳媒：寫稿機器人、采訪助手、視頻字幕生成、語音播報、視頻錦集、人工智能合成主播
2）AIGC+電商：商品3D模型、虛擬主播、虛擬貨場
3）AIGC+影視：AI劇本創(chuàng)作、AI合成人臉和聲音、AI創(chuàng)作角色和場景、AI自動生成影視預告片
4）AIGC+娛樂：AI換臉應用（如FaceAPP、ZAO）、AI作曲（如初音未來虛擬歌姬）、AI合成音視頻動畫
5）AIGC+教育：AI合成虛擬教師、AI根據課本制作歷史人物形象、AI將2D課本轉換為3D
6）AIGC+金融：通過AIGC實現金融資訊、產品介紹視頻內容的自動化生產，通過AIGC塑造虛擬數字人客服
7）AIGC+醫(yī)療；AIGC為失聲者合成語言音頻、為殘疾人合成肢體投影、為心理疾病患者合成醫(yī)護陪伴
8）AIGC+工業(yè)：通過AIGC完成工程設計中重復的低層次任務，通過AIGC生成衍生設計，為工程師提供靈感
3、AIGC商業(yè)模式如何？
1）作為底層平臺接入其他產品對外開放，按照數據請求量和實際計算量計算：GPT-3對外提供API接口，采用的四種模型分別采用不同的按量收費方式
2）按產出內容量收費：包括DALL·E、Deep Dream Generator等AI圖像生成平臺大多按照圖像張數收費
3）直接對外提供軟件：例如個性化營銷文本寫作工具AX Semantics則以約1900人民幣/月的價格對外出售，并以約4800歐元/月的價格提供支持定制的電子商務版本。大部分C端AGC工具則以約80人民幣/月的價格對外出售
4）模型訓練費用：適用于NPC訓練等個性化定制需求較強的領域
5）根據具體屬性收費：例如版權授予（支持短期使用權、長期使用權、排他性使用權和所有權多種合作模式，擁有設計圖案的版權）、是否支持商業(yè)用途（個人用途、企業(yè)使用、品牌使用等）、透明框架和分辨率等
4、AIGC的行業(yè)門檻及壁壘是什么？
1）打造一體化解決方案服務能力：AIGC本質上提供的是內容的生成工具，和傳統(tǒng)的內容輔助編輯邏輯是相同的。采集、生產、媒資管理、分發(fā)消費等視頻整個生命周期，一般都需要覆蓋內容生成的全生命周期。
2）與行業(yè)的深度綁定關系：通過和行業(yè)形成深度綁定關系，接入相關平臺或底層系統(tǒng)的，與原來的內容載體建立良好的合作關系，除去說明場景可行性外，還需要強調對方在基礎架構上的配合意愿。
3）構建業(yè)務閉環(huán)：創(chuàng)作型的工具如何得到反饋的手段，需要新的模式形成閉環(huán)。需要從“拼接式”（需要大量的人工標注數據，只能針對具體任務，不會自我成長）到“進化式”（創(chuàng)造特定條件和核心能力，使之能夠完成通用任務并自我成長），并與用戶增加對話輪次、建立情感鏈接。
5、AIGC技術處于什么發(fā)展階段？
2021年之前，AIGC生成的主要是文字，而新一代模型可以處理的格式內容包括：文字、語音、代碼、圖像、視頻、機器人動作等等。AIGC被認為是繼專業(yè)生產內容（PGC，professional-generated content）、用戶生產內容（UGC，User-generated content）之后的新型內容創(chuàng)作方式，可以在創(chuàng)意、表現力、迭代、傳播、個性化等方面，充分發(fā)揮技術優(yōu)勢。
2022年：AIGC高速發(fā)展，其中深度學習模型不斷完善、開源模式的推動、大模型探索商業(yè)化的可能，成為AIGC發(fā)展的“加速度”。
6、AIGC的發(fā)展面臨什么挑戰(zhàn)？
AIGC在引發(fā)全球關注的同時，知識產權、技術倫理將面臨諸多挑戰(zhàn)和風險。同時AIGC距離通用人工智能還有較大的差距。
1）知識產權爭議。AIGC的飛速發(fā)展和商業(yè)化應用，除了對創(chuàng)作者造成沖擊外，也對大量依靠版權為主要營收的企業(yè)帶來沖擊。
2）關鍵技術難點。AIGC距離通用人工智能還有較大差距，當前熱門的AIGC系統(tǒng)雖然能夠快速生成圖像，但是這些系統(tǒng)未必能夠真正理解繪畫的含義，從而能夠根據這些含義進行推理并決策。
3）創(chuàng)作倫理問題。部分開源的AIGC項目對生成的圖像監(jiān)管程度較低，數據集系統(tǒng)利用私人用戶照片進行AI訓練，侵權人像圖片進行訓練的現象屢禁不止。一些用戶利用AIGC生成虛假名人照片等違禁圖片，甚至會制作出暴力和性有關的畫作。由于AI本身尚不具備價值判斷能力，一些平臺已經開始進行倫理方面的限制和干預，但相關法律法規(guī)仍處于真空階段。
7、如何看待AIGC的未來趨勢？
據李彥宏判斷，未來AIGC將走過三個發(fā)展階段：助手階段、協(xié)作階段、原創(chuàng)階段。
在第一階段，AIGC將輔助人類進行內容生產；
第二階段，AIGC以虛實并存的虛擬人形態(tài)出現，形成人機共生的局面；
第三階段則是原創(chuàng)階段，AIGC將獨立完成內容創(chuàng)作。Gartner預計，到2025年，生成式人工智能將占所有生成數據的10%。
推動這一變化發(fā)生的驅動力在于：
1）核心技術升級不斷發(fā)展。AIGC的三大基礎能力包括內容孿生、內容編輯、內容創(chuàng)作，將隨著產業(yè)發(fā)展而逐漸升級。
2）產品類型逐漸豐富。人工智能的不斷發(fā)展及推進，也將使AIGC模態(tài)不再僅僅局限于文本、音頻、視覺三種基本形態(tài)。嗅覺、觸覺、味覺、情感等多重信息感知和認知能力將以數字化的形式傳輸并指導人工智能進行內容創(chuàng)作，甚至創(chuàng)造出酸甜苦辣外的另一種味道。
3）場景應用趨于多元。目前，AIGC已經在多個領域得到廣泛應用，如金融、傳媒、文娛、電商等，未來應用場景會進一步多元化。除應用場景的橫向擴展外，場景與場景的融合交互也是未來的發(fā)展趨勢之一。
4）生態(tài)建設日益完善。技術研發(fā)的不斷創(chuàng)新將強有力地推動內容創(chuàng)作，提高生成內容質量，使內容更接近人類智力水平和審美標準，同時應用于各類行業(yè)各種場景。AIGC的繁榮發(fā)展將促進資產服務快速跟進，通過對生成內容的合規(guī)評估、資產管理、產權保護、交易服務等構成AIGC的完整生態(tài)鏈，并進行價值重塑，充分釋放其商業(yè)潛力。
8、AIGC未來市場空間有多大？
隨著標注數據累積、技術架構完善、內容行業(yè)對豐富度/事實性/個性化的要求越來越高，AIGC行業(yè)即將被推向前臺。
在未來2-3年間，AIGC的初創(chuàng)公司和商業(yè)落地案例將持續(xù)增加。目前由人工智能生成的數據占所有數據的1%不到，根據Gartner預測，到2025年，人工智能生成數據占比將達到10%。根據《Generative AI：A Creative New World》的分析，AIGC有潛力產生數萬億美元的經濟價值。
9、AIGC的產業(yè)鏈分布如何？
我國的AIGC行業(yè)尚未發(fā)展成型，目前，AIGC代表公司較少，且上游還有眾多欠缺。
國內的AIGC場景開發(fā)較少：在我國，由于技術發(fā)展不足以及投資環(huán)境的影響，AIGC大多被作為公司的部分業(yè)務、乃至相對邊緣化的功能進行研發(fā)開發(fā)，獨立運行的初創(chuàng)公司數量明顯少于國外，大部分細分賽道的初創(chuàng)玩家在5家以下，這也間接導致了國內的AIGC場景開發(fā)較少。
AIGC應用場景深度不足：國內布局最多的賽道是寫作和語音合成領域，虛擬人賽道剛剛開始興起基本均停留在內容領域。而在國外延展領域得到了更為充分的挖掘，例如個性化文本生成、合成數據等賽道均是重點布局領域。此類業(yè)務拓展的綜合性要求較高，需要客戶方的數字化程度以及對對應行業(yè)的充分了解。
10、AIGC相關公司有哪些？
上市公司
300418 昆侖萬維
業(yè)務布局：公司在AIGC領域已經投入了近兩年的時間，國內最早布局AIGC領域的公司之一。公司成立了MusicX Lab，致力于打造領先的人工智能音樂生成技術，目前已正式銷售AI作曲，具備成熟專業(yè)的全鏈路音樂制作和全球音樂發(fā)行能力。22Q3 MusicXLab再推10首新作AI歌曲，算法模型及AIGC能力不斷優(yōu)化提升。目前新歌已在國內外各大平臺上線。
客戶類型：22Q3在國內外各大平臺再推新歌的基礎上，也積極拓展了車企、教育、時尚、游戲、娛樂等各個行業(yè)的合作生態(tài)，達成了歌曲代銷、車機音源、公播音樂、AI音樂輔學、品牌聯名主題曲、有聲書及視頻配樂等落地業(yè)務。例如，MusicXLab與音樂公司達成歌曲代銷合作，與頭部車企達成AIGC戰(zhàn)略合作，與游戲公司簽約BGM長期合作，與教育機構達成AI音樂評價輔學合作等。先進科技的持續(xù)賦能和產品矩陣的不斷豐富將為StarX發(fā)展注入強勁動力。
301270 漢儀股份
公司以技術驅動設計，近年來針對字庫產品設計、生產、傳輸、儲存到識別的全業(yè)務鏈條進行持續(xù)不斷的研發(fā)投入，實現了全面的技術儲備以保證公司業(yè)務持續(xù)高效的發(fā)展。同時，公司緊隨信息技術、人工智能的發(fā)展步伐，及時將先進的信息技術應用于字庫行業(yè)，形成了以大數據、人工智能為基礎的技術儲備。
300364 中文在線
公司已推出AI繪畫功能和AI文字輔助創(chuàng)作功能，其中AI文字輔助創(chuàng)作功能已上線，該功能已向公司旗下17K文學平臺全部作者開放。公司深度結合作者的真實寫作場景，作者在使用AIGC功能時，通過針對不同的描寫場景填寫關鍵詞和輔助短語，即可生成對應的文字內容描寫，提高寫作效率。目前可針對人物、物品等進行AI輔助創(chuàng)作，并針對不同的作品類別如古風、都市等進行語言調整，帶來最佳的內容產出體驗，大幅提升創(chuàng)作效率和內容的可讀性。
000681 視覺中國
公司在AI方面持續(xù)投入，已發(fā)售數輪AI數字藏品，并使用AIGC方式創(chuàng)作圖片內容，目前平臺仍在大力投入AI布局。
300624 萬興科技
公司已布局虛擬數字人、虛擬場景、虛擬直播等創(chuàng)新業(yè)務領域；近日在2022全球元宇宙大會論壇上宣布布局AIGC賽道，公司旗下首款AI繪畫軟件“萬興AI繪畫”正式開啟公測。
300229 拓爾思
公司已落地了一批服務型虛擬人項目，其中與廣東省共建“南方鄉(xiāng)村振興新農人AI數智賦能平臺”，定位于農產品直播內容智能創(chuàng)作的AIGC在線服務平臺，主要面向農產品電商主播提供直播腳本智能創(chuàng)作、帶貨虛擬人全鏈租用等知識賦能服務。
2022年世界杯舉辦期間，公司將利用自研互聯網大數據資訊平臺，對世界杯相關的熱點和話題進行大數據分析和研判，通過AIGC的內容自動創(chuàng)作和虛擬數字人進行聯合，開展“大數據看世界杯”的虛擬數字人系列服務。
002657中科金財
今年服貿會期間，公司發(fā)布了中科金財“元宇宙技術服務矩陣”，其中，公司基于WEB3.0規(guī)則架構，研發(fā)了數字人內容制作引擎、元宇宙場景開發(fā)工具，并通過AIGC的企業(yè)級內容互動創(chuàng)作平臺，實現與中科金財元宇宙數字化營銷平臺“覓際”融合，公司作為郵儲銀行北京分行在服貿會上的合作伙伴，通過上述技術服務，首次實現了“沉浸式購物+數字人民幣”場景落地。
BIDU 百度
在9月23日舉辦的2022萬象·百度移動生態(tài)大會上，百度發(fā)布了AI助理，覆蓋了各種AIGC應用，包括AI自動生成文字、圖片以及圖片轉換成視頻。借助AIGC的力量，百度希望為現有的500多萬百家號創(chuàng)作者帶來一套AI生產內容工具，幫助他們更快更好地產出視頻內容，從而增加百度百家號等產品的用戶粘性，以反擊頭部短視頻平臺。目前百度已經和數十家權威媒體成立“AIGC媒體聯盟”。
300130 新國都
公司全資子公司新國都智能基于圖像深度學習、計算機視覺等前沿AI技術，積極探索AI人工智能技術在AIGC、智能駕駛等領域的應用。
0700 騰訊
騰訊AI Lab基于自己的多模態(tài)學習及生成能力在游戲領域進行了全流程的布局?！附^悟」AI通過強化學習的方法來模仿真實玩家，包括發(fā)育、運營、協(xié)作等指標類別，以及每分鐘手速、技能釋放頻率、命中率、擊殺數等具體參數，讓AI更接近正式服玩家真實表現，將測試的總體準確性提升到95%。目前騰訊絕悟在環(huán)境觀測、圖像信息處理、探索效率等方面的創(chuàng)新算法已經突破了可用英雄限制（英雄池數量從40增為100 ），讓 AI 完全掌握 所有英雄的所有技能并達到職業(yè)電競水平，能應對高達10的15次方的英雄組合數變化。目前，騰訊AI Lab還與騰訊 AI Lab 還與王者榮耀聯合推出了AI開放研究平臺「開悟」，并積極舉辦相關賽事。
MFST 微軟
微軟亞洲研究院支持圖像變?yōu)閯討B(tài)、文本生成視頻、文本生成圖像、圖像補全、圖像生成的NUWA-Infinity
BABA 阿里巴巴
阿里巴巴智能設計實驗室研發(fā)虛擬模特塔璣及AI視覺物料生成系統(tǒng)阿里鹿班。
NVDA 英偉達
在視覺生成研究領域始終位于前沿，代表作品包括CycleGAN、GauGAN、EditGAN、GANverse3D、Instant NeRF等。
未上市公司
小冰公司
成立時間及融資輪次：2020年 A輪（估值已達10億美元獨角獸，高瓴領投）
AIGC相關亮點：作為“AI being”派虛擬人。小冰的產品虛擬人、音頻生成、視覺創(chuàng)造、文本創(chuàng)造、虛擬社交、Game AI等。
客戶范圍：客戶已覆蓋金融、智能車機、零售、體育、紡織、地產、文旅等十多個垂直領域，并提出了以“人力”的邏輯去進行商業(yè)報價的虛擬人商業(yè)模式。
DeepMusic（靈動音科技）
成立時間及融資輪次：2018年 A輪（TME領投，單輪融資數千萬人民幣）
AIGC相關亮點：產品包括針對視頻生成配樂的配樂貓、支持非音樂專業(yè)人員創(chuàng)作的口袋音樂、可AI生成歌詞的 LYRICA、AI作曲軟件LAZYCOMPOSER。目前已與國內多家音樂平臺廠商達成合作。其音樂標注團隊已形成了全球最精確的話語歌曲音樂信息庫。
倒映有聲
成立時間及融資輪次：2019年 Pre-A輪（中文在線投資，單輪融資千萬人民幣級）
AIGC相關亮點：倒映有聲通過神經渲染技術快速構建AI數字分身，通過語音+圖像生成技術，生成和驅動數字分身的唇形、表情、動作、肢體姿態(tài)，創(chuàng)造表情自然、動作流暢、語音充滿情感的高擬真度數字分身IP。2021年3月倒映有聲和中央廣播電視總臺音頻客戶端「云聽」簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議。
rct AI
成立時間及融資輪次：2018年 A3輪（元宇宙資本和Springwind Ventures領投，單輪融資額超千萬美元）
AIGC相關亮點：通過簡單設計并調整不同的參數，rct AI的混沌球（Chaos Box）算法可以在游戲中大規(guī)模地輕松生成具有智能意識的虛擬角色。他們的行為和對話不會重復，皆為動態(tài)生成。目前，rct AI已憑借核心技術Chaos Box幫助了10余家企業(yè)，完成包括對戰(zhàn)游戲、虛擬人鑄造等多種類型的項目，與世界范圍內 20+ 游戲廠商建立了深入合作，觸達超過 2 億用戶。
超參數
成立時間及融資輪次：2019年 B輪（紅杉中國領投，估值已達10億獨角獸，單輪融資1億美元）
AIGC相關亮點：超參數科技提供的AI bot支持玩家陪玩、多人團隊競技（球球大作戰(zhàn)）、非完美信息博弈AI（斗地主、德撲、麻將等）等。目前，超參數AI Bot已在多款千萬日活的產品中上線，每日在線數峰值將近百萬，業(yè)內率先實現在3D FPS領域的大規(guī)模商業(yè)化落地。
影譜科技
成立時間及融資輪次：2018年 D輪（單輪融資13.6億元，商湯科技領投）
AIGC相關亮點：在視頻生成相關領域支持結構化視覺分析、影像自動合成技術、智能視頻編輯、視頻內容生產等。
Zyro
圍繞垂直業(yè)務場景，結合業(yè)務knowhow 組織相關AIGC能力
圍繞電商場景，通過AIGC生成網站搭建過程中所需的各類素材，具體業(yè)務包括針對性生成公司介紹、企業(yè)價值、Slogan、自動提升圖片清晰度、自動生成logo等。
聆心智能
基于多模態(tài)對話生成系統(tǒng)，該公司專注于針對精神心理的AI驅動的高質量數字療法，讓AI圍繞認知、情緒和行為三個維度對用戶進行評估和干預，生成千人千面的情緒治療方案，目前已與北醫(yī)六院、湘雅二院、中日友好醫(yī)院、清華大學玉泉醫(yī)院等達成合作。
OpenAI
將其底層模型對外開放商用，開創(chuàng)基礎設施型的商業(yè)模式。GPT-3目前已經開始對外提供API，并分為四種模型按照用量對外收費。
Gliacloud
輸入文本鏈接，軟件能夠自動對其中的標題和文字進行區(qū)分表示，并根據不同層級自動匹配素材和文字的轉場、格式等，進而形成說明式的視頻。該方式能夠增加10倍的視頻產量。類似公司包括：Gliacloud、Synths.video、lumen5、Pencil。
Rosebud.ai
Rosebud.ai能夠生成非真實的人臉圖像，并在該圖像中匹配相關衣物等所需素材。此外，模型面孔可以根據對應受眾的相關數據進行調整。該公司聲稱，其生成模型能夠使活動點擊率提升22%。
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