这年头,打造AI主播、虚拟人已然是见怪不怪了。
但万万没有想到,现在还得给他们做配套的造型和布景???
你没看错,最近我们发现了一款叫做梦之像的APP,专门就是干这事的。
而且是从0打造AI虚拟人,再到造型、妆发、布景,只需要几分钟就能一步到位的那种。
那么卷到这种程度的AI虚拟人,容光又会焕发出怎样的不同?
我们直接来看“定妆照”~
例如俊男靓女在梦之像从头到脚的改造之后,秒变极具潮流时尚Icon:
不仅是AI虚拟人类,我们的想象力还可以再大胆些,在梦之像,就连毛绒福瑞、外星人、赛博格等形象也是可以有的:
而且不单单是形象上的妆发这么简单,梦之像甚至把布景的活儿都给揽了进来。
例如你想要一个异星穿越的AI虚拟人群像作品,梦之像也可以分分钟给你设计出来:
想要双女主正邪交锋的感觉,梦之像也可以满足你:
而这些还只是demo中的冰山一角,来感受一下这个feel:
值得一提的是,上面我们展示的所有AI虚拟人并不是固定不变的,而是从头到脚有数百个可调节项目,可高自由度自定义的那种。
高矮胖瘦、肤色、表情、年龄、OOTD,甚至是连衣服的纹理都可以调节,着实是有种赛博造人的味道了。
不得不说,现在的AI虚拟人“进化”得着实有些快。
不仅已经上岗我们人类主播等岗位,都已经开始配备以前明星们才拥有的造型、布景团队了。
卷,着实是卷。
说到卷,梦之像不仅仅是在AI虚拟人最终生成结果上卷,更是在操作的便捷性上卷。
只需五步,AI虚拟人的全流程就算完成了,而且是只需“点点点”的那种操作。
梦之像的APP提供了非常多的角色可以选择,男女老少、福瑞、外星人等等:
而且每种类型的角色都细分了多种类型。
例如男性角色中,就有霸总、阳光少年、肌肉猛男……总有一款是你想要的~
在创建完角色之后,便来到了捏脸的步骤。
梦之像的捏脸功能中可谓是非常齐全,头部的每一个细节都照顾到位了,包括发型、脸型、眼、鼻、嘴、眉毛等等。
而且每个细分部位都可以再做精致的微调:
但梦之像的捏脸功能可不止于脸部,它还涵盖了对身材和肤色的捏造。
例如身高体型上变化,小巧萝莉、高大御姐,应有尽有:
再如臂长、腰宽、臀围、腿长等等:
据了解,梦之像拥有超过100个可调项目,150+发型、眉毛、睫毛、妆容、唇彩预设,任何差异化需求都可以得到充分满足。
在同样的造型之下,甚至连年龄都是可以调整的哦~
值得一提的是,梦之像之所以能够将捏脸这块拿捏得如此细节,是因为他们的美术团队在妆造设计方面做了大量的研究。
据说团队里的男设计师们,也被要求主动去学习化妆相关的基础知识~
如此众多选项之下,已然是让你的AI虚拟人趋于具备独一无二的特性。
来欣赏一下一小部分已有的脸部造型:
在大致的外形定下来之后,就到了服装上的搭配了。
在梦之像的“衣橱”里,光是搭配好的成套衣服便有80多个,要是论单品,那更是数不胜数。
在这个环节中,总共可以调整超过12个部位的外搭,这就再次加强了AI虚拟人的独特性。
不仅如此,即便是在同样的单品之上,我们也有很多发挥的空间。
因为在梦之像里,每一件衣服的纹理、颜色、细节,也都是可以自定义的!
因此,由梦之像打造出来的AI虚拟人,起码撞衫的概率是基本不存在了。
这一步可以说是梦之像区别于其它产品的特点了。
在人物外形基本定下来之后,如果有场景的搭配,便会让整体的氛围感更上一层楼。
同样的,梦之像依旧是提供了超过40个场景供用户选择,风格也是截然不同,包括科幻、生活、国风、幻想等多个热门题材。
我们也是通过“点点点”的方式,非常简单的就能敲定心仪的场景。
然而这还不算完,梦之像的影棚功能还支持对AI虚拟人位置、pose、表情的自由编辑;影棚里所有预设场景的物件也经过模组化处理,可以像拼搭乐高积木一样自由组合。目前项目组也正在开发AI智能场景组合的功能。
而且影响视觉效果最为重要的光影,是会随着人物、物品的变化而对应发生改变的!
或许很多其它产品到了刚才的第三步和第四步便已经结束了AI虚拟人打造的工作。
但梦之像不仅提供了影棚功能,还有最后一个“善后+输出”的功能——美化照片和设计站。
我们可以在相册中浏览、编辑、上传自己的图片;对图片的编辑包括基础的图片颜色调整、滤镜功能、相框及贴纸功能,也可以直接把图片设置为头像。
而且这个美化照片功能,可不是配备了简单且基本的那些功能,是甚至连景深都可以调节的高级功能选项。
最后,在调整到符合用户的最终效果之后,“咔嚓”,便可出片儿了~
值得一提的是,梦之像还提供了社区玩法——设计站。
△设计站原型
在这一板块当中,用户们上传发布的结果都将以瀑布流的形式露出,而且用户们之间也可以相互评论、点赞。
这就像极了目前主流生成式AI绘图软件们的玩法,将创意进行碰撞,生成出更多更新颖的想法。
据了解,梦之像在未来也会将当下大火的生成式AI融入进来,更具体一点便是图生图功能,可以让用户在设计站的基础上擦出更多创意火花。
……
总而言之,在纵览了梦之像从0打造高质量AI虚拟人的过程中,我们不难发现它确实把“造AI虚拟人”这事卷到了一个新的高度。
但随之而来的一个问题便是:
要回答这个问题,我们先需要来看一下AI虚拟人到现在发展到了什么程度。
最为直观的感受就是,目前在我们生活中,已然是充斥着AI虚拟人:
例如我们可以经常在直播间里看到AI虚拟人形象的主播,无论是直播带货还是打PK、聊天,给我们日常的生活增添了不少的快乐:
△左:主播“金桔2049”;右:主播“杰克大魔王”
虽然上面只是“人套皮”的案例,但完完全全是AI虚拟人就职直播带货、新闻播报等岗位的案例也是频频曝出。
更为真实的数据是,根据量子位智库《虚拟数字人深度产业报告》显示:
在2030年,我国虚拟数字人整体市场规模将达到2700亿。身份型虚拟数字人约1750亿。服务型虚拟数字人总规模超过950亿。
如此庞大的市场规模和需求,就注定了AI虚拟人这个圈子会出现物竞天择、优胜劣汰的生存法则。
即便是在生成式AI热度爆棚的当下,它也无法完全解决生成画面极致精巧的需求;有时甚至是会起到适得其反的作用,让AI虚拟人的效果显现廉价感和“莫得灵魂”。
而这,便是梦之像要直击且要解决的最根本问题——为有趣的AI企业提供定制化、有趣的模型服务。
并且从目前的结果上来看,梦之像不仅是已经实现了在角色模型上的高精度和高自由度,更是让打造AI虚拟人这件事变得更加容易。
并且据梦之像团队透露:
梦之像的所有角色模型已有蒙皮绑定,可以直接驱动,对虚拟主播、AI女友/男友、AI助手、AI驱动游戏都有很好的适配性。
模型参数符合一般应用需求,面数已经经过优化,所有游戏/应用项目都能用这套素材。
并且梦之像团队对于AI虚拟人角色形象也有着自己独到的理解——
在AI时代,年轻人对于形象的追求变得更加多元和有趣。像《2077》里的生化角色,或者亚文化圈中受欢迎的furry角色,都展示了虚拟形象可以有多么奇妙和引人入胜。设计团队正是基于这种多样性和创造力,投入大量精力来设计出更自由、更富有想象力的角色形象。
那么接下来的一个问题是,为什么梦之像可以?
首先,梦之像自身具备上市公司背景和游戏公司基因,在客户对于性能、效率、包体的需求方面有着充分了解;由此便可以为客户打造量身定制的AI虚拟人。
其次,梦之像在打造AI虚拟人的玩法上也是具备独特性,不仅拥有充足的美术资源和素材,诸如搭建影棚、美化照片和设计站的引入,也让其更具新鲜感和活力。
最后,在使用梦之像打造AI虚拟人的过程中也不难发现它别具一格之处:在国内不提供APP,全部以SDK接入的方式来合作。
换言之,客户只需要接入梦之像的SDK便可“开箱即用”,大幅提高了打造个性化AI虚拟人的效率。
并且接入梦之像的SDK是完全免费的,与此同时,团队将与客户端应用程序就美术资产的使用费用进行商议,提供灵活的付费选项:客户可以选择一次性购买整套资产,或者根据用户的实际购买情况进行单个项目的收益分成。
值得一提的是,梦之像的SDK仅需接入一次,便可实现定期更新,永久新鲜;而且据了解,已经有大型项目和梦之像达成合作了呦~
总而言之,在AI虚拟人逐渐深入日常生活的当下,人们对其的要求,反过来也在变得更加高标准。
梦之像的“卷”入,可以说是对AI虚拟人的高精度、高自由度和高个性化提出了更大的挑战。
因此,AI虚拟人在接下来如何在千人千面、高质量服务中大放异彩,是值得期待一波了。
文章来自于 微信公众号“量子位”(ID: QbitAI),作者 “金磊”
【开源免费】Fay开源数字人框架是一个AI数字人项目,该项目可以帮你实现“线上线下的数字人销售员”,
“一个人机交互的数字人助理”或者是一个一个可以自主决策、主动联系管理员的智能体数字人。
项目地址:https://github.com/xszyou/Fay
【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。
项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner
【开源免费】VideoChat是一个开源数字人实时对话,该项目支持支持语音输入和实时对话,数字人形象可自定义等功能,首次对话延迟低至3s。
项目地址:https://github.com/Henry-23/VideoChat
在线体验:https://www.modelscope.cn/studios/AI-ModelScope/video_chat
【开源免费】Streamer-Sales 销冠是一个AI直播卖货大模型。该模型具备AI生成直播文案,生成数字人形象进行直播,并通过RAG技术对现有数据进行寻找后实时回答用户问题等AI直播卖货的所有功能。
项目地址:https://github.com/PeterH0323/Streamer-Sales