虚拟偶像AI实现

本书从虚拟偶像的发展历程和制作流程手，通过通俗的语言和多方位的视角，介绍了2D 3D建模工具和深度学习框架TensorFlow与Pytorch在虚拟偶像制作中的应用，原理与实践并重，同时结合大量实际范例讲解如何建模、AI表情动作迁移以及人机交互等制作虚拟偶像的完整流程。从拟真人的人物建模到表情动作的实时捕捉，再到传输到动作引擎中驱动人物动作，向读者展现了人工智能技术的强大与魅力。 本书深浅出，实操性和系统性强，适合有一定IT背景并对虚拟产业关注的广大读者使用。
【推荐语】
近年来，随着短视频平台和直播带货行业的兴起，通过绘画、3D建模等结合动作捕捉或人工智能的方式建立起来的虚拟偶像和网红越来越多地出现在人们的视野，吸引着越来越多的人参与虚拟偶像/网红的追捧和制作。 虚拟偶像的实现方式主要有两大流派，基于动作捕捉的实现和基于人工智能的方式。由于传统的基于动作捕捉的方式硬件成本昂贵，所以越来越多的人始采用人工智能的方式制作虚拟偶像或网红的视频行直播宣传。 本书从实现虚拟人物所需的知识手，详细地介绍虚拟偶像制作的全流程，包括Python编程知识、2D/3D虚拟偶像的建模、基于TensorFlow和PyTorch人工智能框架的算法实现，如通过视频和实时视频流输生成表情迁移后的虚拟人物，再结合语音识别、人机对话引擎和口型匹配算法等生成自己专属的带有互动属性的虚拟人物或偶像。 学习门槛低，人人都可以上手。本书是国内首本介绍使用AI技术制作虚拟偶像的专业著作，深浅出，实例丰富，可操作性强，适合有一定IT背景并对虚拟产业感兴趣的广大读者阅读。
【作者】
马健健,上海交通大学软件工程硕士，先后供职于平安、惠普、美国强生等国内外公司，担任软件架构和数据分析技术经理，拥有14年软件发架构和技术管理经验；目前就职于上海某知名汽车公司担任数据平台技术经理，从事大数据处理、挖掘等研究和实施工作。 张   翔,上海交通大学软件工程硕士，从业十余年，先后就职于巨人网络、诺亚财富、爱奇艺等互联网公司，主要从事移动端发工作，拥有丰富的软件发经验。