几年前，由于元宇宙的热潮，几家专注于数字虚拟人的初创公司应运而生。虽然这股热潮已经消退，但生成式人工智能为虚拟人注入了新的活力，因为创建不同的虚拟身份变得更加容易。
近年来，随着扩散模型和 Transformer 技术的快速发展，4D 人体 - 物体交互（HOI）的生成与驱动效果取得了显著进展。然而，当前主流方法仍依赖 SMPL [1] 这一人体先验模型来生成动作。
随着AI技术的不断突破，虚拟数字人和AI养成类游戏正成为数字创作领域的新风向标。从HeyGen、商汤SenseAvatar到腾讯智影，用户上传视频即可轻松生成高拟真度的数字人，标志着个性化内容生产进入了技术主导创作的新篇章。
Agent-to-Sim (ATS) 是一个创新的三维模拟系统，能够从日常视频集合中学习三维代理的交互行为模型，由 Meta Codec Avatar 实验室主导研发。
GAGAvatar的出现正是为了解决这一瓶颈，通过一次前向传播就能生成3D高斯参数，实现高效的渲染与动画驱动。
单图 3D 说话人视频合成 (One-shot 3D Talking Face Generation) 可以被视作解决这一难题的下一代虚拟人技术。它旨在从单张图片中重建出目标人的三维化身 (3D Avatar)
最近，来自Meta和UC伯克利的研究人员，发布了一种最新的音频到人像模型。操作简单，输出极致逼真。
即使遮挡，也能渲染出高保真的 3D 人体。
