虚拟偶像AI实现

"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，所以越来越多的人开始采用人工智能的方式制作虚拟偶像或网红的视频进行直播宣传。 本书从实现虚拟人物所需的知识入手，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入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，深入浅出，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。"

本书从虚拟偶像的发展历程和制作流程入手，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。
本书深入浅出，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。

"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年软件开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，主要从事移动端开发工作，拥有丰富的软件开发经验。"

第1章虚拟偶像概述1
1.1什么是虚拟偶像1
1.2虚拟偶像的发展历程3
1.3虚拟偶像的现状和行业应用5
1.4小结5
第2章Python基础入门7
2.1搭建Python编程环境7
2.1.1Python软件的安装8
2.1.2编写个Python程序9
2.1.3Python命名规范10
2.1.4Python关键字11
2.2Python数据类型11
2.2.1数字类型12
2.2.2运算符16
2.2.3字符串18
2.2.4容器19
2.3Python控制结构21
2.3.1选择结构22
2.3.2循环结构23
2.4Python函数25
2.4.1函数定义25
2.4.2函数调用26
2.4.3匿名函数27
2.5Python模块27
2.5.1导入模块28
2.5.2模块的搜索路径29
2.6Python面向对象编程30
2.6.1Python类创建和实例30
2.6.2Python内置类属性32
2.6.3类的继承33
2.7小结35
第3章常用的机器学习框架介绍36
3.1TensorFlow基础及应用37
3.1.1TensorFlow概述37
3.1.2TensorFlow的安装38
3.1.3TensorFlow的使用41
3.1.4人脸检测算法42
3.2PyTorch基础及应用55
3.2.1PyTorch概述55
3.2.2PyTorch的安装56
3.2.3PyTorch的使用57
3.2.4基于PyTorch的动作同步算法67
3.3小结70
第4章虚拟偶像模型创建工具71
4.1Live2D建模71
4.1.1Live2D安装72
4.1.2Live2D人物建模75
4.1.3使用模板功能87
4.1.4Live2DCubismViewer简介90
4.2三维建模93
4.2.1三维模型制作流程94
4.2.2三维制作软件94
4.2.3Blender角色建模流程95
4.3小结100
第5章如何创造虚拟偶像101
5.1虚拟偶像运动和交互的实现方式101
5.2基于付费的商业化解决方案102
5.2.1建立人物3D模型103
5.2.2选择3D动画工具104
5.2.3全身动作捕捉系统（硬件）105
5.2.4采用iPhoneX的面部识别方式106
5.3免费的人工智能方案117
5.3.1机器学习驱动3D模型——人体动作117
5.3.2机器学习驱动图片——面部表情140
5.4小结142
第6章基于2D的虚拟偶像实现方案143
6.1动作捕捉技术144
6.1.1ARKit框架面部追踪146
6.1.2人脸面部识别153
6.2Live2D模型接入154
6.2.1Live2DCubismSDK155
6.2.2Live2D模型文件157
6.2.3CubismFramework165
6.3CubismSDKARKit实现170
6.3.1CubismSDK集成171
6.3.2ARKit人脸追踪添加173
6.3.3Live2D模型添加176
6.4Live2DFaceRig方案实现194
6.4.1FaceRig概述194
6.4.2FaceRig的基本功能196
6.4.3导入Live2D模型198
6.5小结199
第7章基于3D的虚拟偶像实现方案200
7.13D虚拟偶像项目简介201
7.2建立人物3D模型201
7.3虚拟偶像拟人化——预制表情和动作集207
7.4实现和用户交互——构建语音对话机器人209
7.5口型对齐算法应用211
7.6模型部署213
7.7服务调用和测试225
7.8小结226
参考文献227