近年来，随着以ChatGPT为代表的大语言模型的爆火，以及Sora所掀起的一轮宣传热潮，大家已经看到人工智能令人惊叹的能力和广阔的应用前景，虽然Sora为代表的文生视频等应用，没有能够得到广泛的应用和推广，但是Midjourney,Stable Diffusion，Runway等文生图，文生视频等这一类扩散模型类应用已经开始进入了广告设计，游戏制作等行业，各行各业都在思考，如何能够将最先进的人工智能技术，应用到自己的行业中，真正解决本行业的问题和痛点，下面我结合最前沿的技术和产品，介绍一下数字人及相关技术，以及它的应用场景及行业应用落地的问题和发展方向。

目前在数字人领域 HeyGen、Musetalk 和 ER-NeRF，它们代表了不同的创新方向，提升了数字人的逼真性和应用能力。

1. HeyGen

HeyGen 是一个基于AI的视频生成平台，允许用户通过输入文本轻松生成逼真的虚拟形象和视频内容。HeyGen 主打 文本驱动的视频生成，将NLP与3D动画生成技术结合起来，为数字人生成提供了强大的工具支持。

技术特点：

• 多语言支持：通过 HeyGen，用户可以输入多种语言的文本，然后自动生成相应语言的视频，具备全球化的应用潜力。
• 实时语音同步与动画生成：HeyGen 实现了从文本生成视频的自动化流程，生成的视频与语音同步，能够生成逼真的表情、口型和动作。
• 个性化定制：用户可以在生成过程中定制虚拟角色的形象、服装、场景等，使其更加符合特定的应用场景。

应用场景：

• 虚拟内容创作：尤其适用于内容创作者和企业制作带有虚拟形象的广告、产品宣传视频、虚拟主播等。
• 营销与推广：HeyGen 在营销和品牌推广中大受欢迎，帮助企业快速生成定制化的品牌推广视频。
• 教育与培训：虚拟教师可以通过 HeyGen 实现快速生成教学视频，减少视频制作的时间和成本。
• 克隆人或者数字分身：比如，你可以录制一段你的视频样本之后，快速生成和你一样的克隆人，这样你只需要文字脚本，就可以让它代你出镜进行培训，演进和制作视频课程等。

2. Musetalk

Musetalk 是一款基于AI的虚拟会议平台，通过集成虚拟形象和自动翻译技术，旨在提升全球化的远程沟通体验。Musetalk 的创新主要在于 多人虚拟会议的跨语言沟通和实时互动。

技术特点：

• 虚拟化身与实时交互：Musetalk 能够为每位用户生成逼真的虚拟形象，并且通过面部表情捕捉技术实时反映用户的面部动作和情感。
• 跨语言翻译：支持自动翻译功能，用户可以用自己的语言进行会议，系统会自动将其翻译成目标语言，打破语言障碍。
• 低延迟与实时反应：通过高效的云计算和AI技术，Musetalk 能够在多用户同时参与的虚拟会议中，保持低延迟、流畅的互动。

应用场景：

• 远程办公与虚拟会议：特别适用于需要跨国团队沟通的公司和组织，通过 Musetalk 提供更加沉浸式、便捷的会议体验。
• 教育与跨国合作：适用于需要语言翻译的国际教育、研究交流以及其他跨国合作项目。

3. ER-NeRF（Efficient Rendering Neural Radiance Fields）

ER-NeRF 是一种 神经辐射场渲染技术，基于NeRF（Neural Radiance Fields）进一步优化，提供了 高效的3D场景生成。相比传统NeRF需要大量的计算资源，ER-NeRF 通过优化算法显著减少了计算量和渲染时间，增强了数字人技术在实时应用中的可行性。

技术特点：

• 高效的3D渲染：ER-NeRF 通过神经网络学习场景的光线传播和物体的3D形状，能够生成高度逼真的3D环境和数字人形象。
• 低计算成本：ER-NeRF 在保持视觉效果的同时，显著降低了生成3D模型所需的计算资源，适合应用于实时场景中。
• 多视角交互：ER-NeRF 允许用户从不同视角观察同一数字人或虚拟场景，增强了交互体验的沉浸感。

应用场景：

• 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）：ER-NeRF 技术为虚拟世界中的数字人和虚拟物体提供了更加逼真的渲染效果，适用于VR/AR应用。
• 游戏与娱乐：用于生成虚拟角色和场景，实现更加逼真的3D游戏场景，适应游戏行业对高效、真实感的追求。
• 影视与动画：ER-NeRF 提供了一种新的方式，用于快速生成复杂场景和角色动画，减少了传统动画制作的成本。

以上代表了数字人相关的最新的技术和产品，那么这些技术在业务应用中，有哪些应用场景呢？

• 景区咨询导览数字人：在旅游景区，每到节假日，有大量的游客需要咨询和疏导，通过最新的数字人技术，通过捕获用户的语音输入和ATS结合NLP技术，可了解用户的需求，结合大语言模型和TTS技术，可及时响应客户的问题。同时数字人还可以根据用户的手势动作，甚至表情，对用户作出回应。在回复客户的问答时，通过音频驱动的表情和姿态生成，甚至可以做到用户回复内容与唇形，表情的一致性。同时结合UE和虚拟现实技术，还可以对景区进行沉浸式导览。
• 医院分诊台数字人：在医院，通过数字人，可咨询回复病人的常见问题，并引导病人就诊，节省分诊台人员和医生的时间。
• 多语种翻译数字人：数字人可在景区，酒店游客接待等场景，支持对不同语言用户的问题回复。
• 数字主播：可与抖音，B站进行对接，进行直播带货，并对用户的点赞，购买和留言进行相应的回应。
• 影视与动画：ER-NeRF 提供了一种新的方式，用于快速生成复杂场景和角色动画，减少了传统动画制作的成本。

当前应用面临的挑战与发展方向

目前数字人技术虽然已经在很多场景有了应用，但是仍然面临一些挑战：

• 隐私问题：数字人制作过程中，要注意隐私和法律问题，之前就有出现过在直播中，冒充俄罗斯美女进行带货，甚至有的骗子冒充领导进行视频会议进行诈骗。
• 回复精准性问题：由于大语言模型本身可能存在的幻觉问题，所以在一些对答案要求非常精准的场合，仅仅是直接接入大语言模型是不够的，这个时候，就需要结合RAG技术和知识图谱技术，才能够得到高质量的答案。
• 响应的及时性问题：由于在语音和视频的生成和交互过程当中，都需要大量的传输和运算，为了让整个体验更加自然，如何提高语音识别理解，到语音生成，视频生成，情绪识别，数据的压缩传输等环节的处理速度，都是值得研究的方向。
• 个性化数字人：如何使训练出来的数字人，更能够满足特定场景的需求，就需要在现有一些模型的基础上，进行建模和训练。对于数字人建模，目前主流的是使用UE建模，对于人的形象建模，UE有推出了一个MetaHuman插件，能够快速建模，只是对于人物素材，目前还只有欧美的模型，如果需要自己的模型还需要大量的开发定制工作。