原创 科技云报道:大模型加持后,数字人“更像人”了吗?

2024-4-17 14:08 548 1 3 分类: 机器人/ AI

科技云报道原创。


北京冬奥运AI 虚拟人手语主播、杭州亚运会数字人点火、新华社数字记者、数字航天员小诤......当随着越来越多数字人出现在人们生活中,整个数字人行业也朝着多元化且广泛的应用方向发展,快速拓展到不同行业、不同场景。


面向C端,数字人帮助用户生产内容和辅助工作,如:数字人练口语、和数字人玩游戏等;面向B端,数字人是企业的“工具人”,应用于金融、影视、电商、直播等行业,提高行业生产和运营效率。


毫无疑问,数字人是一门好生意,但其规模化落地依然面临着人才、成本、场景、技术等层层困难。其中,最关键的是技术瓶颈,如何让数字人摆脱“空有一副好皮囊”的市场评价是一大难题。


然而,随着大模型的出现,数字人的发展似乎正在迎来新的机遇。

大模型赋能数字人


对于产业界而言,数字人本身并不新鲜。在过去很长一段时间内,为了又力求数字人视觉外形上的高保真呈现,生产成本不亚于制作一部专业级电影。


瑞银发布的数字人研究报告指出,高级虚拟人物的先期投入成本平均为3000万元,后期又需要真人团队完成拍摄、配音、剪辑。以乐华娱乐的虚拟女团A-SOUL为例,其一支单曲制作成本约200万元,一场线下演唱会成本约2000万元。


但即便是如此高昂的成本,也解决不了数字人的互动效果问题。由于智能水平不足,与其说它是数字人,更像是一个没有灵魂的数字皮套。


高成本,再加上互动效果不佳,使得数字人的使用被限制在厂商内部或大企业客户的试验项目。


因此,当具有学习能力的生成式大模型颠覆了内容制作范式后,面向更广范围的中小型企业用户、优先规模化落地使用的廉价数字人成为了可行方案。

据一名人工智能研究人员介绍,大模型对数字人的重塑与赋能主要体现为降本增效。


从技术角度来说,搭建一个数字人主要分为建模、驱动、渲染几个环节。传统的数字人主要依托计算机图形学技术+真人动作捕捉,需要采集大量的真人数据,深度建模,耗时长,效率低,成本高。


如今在大模型的加持下,通过AI算法,基于深度学习模型、动作模拟、情感模拟等技术,只需要几分钟的真人视频,用大模型训练若干个小时,就可以生成逼真的数字人,制作成本大大降低。


不仅如此,数字人在成本降低的同时,效能也大大提升。


在大模型出现以前,数字人在外形上差异度较小,而且只能根据输入的统一脚本,“照本宣科”地回答问题。


在大模型的赋能下,数字人拥有了“灵魂”,不仅外貌特征可以自定义设计,智能化、交互性也有了很大提升。比如在一些直播带货场景中,数字人已经可以与受众进行基础互动。


比如,百度智能云发布的曦灵数字人,大模型的加持下,可以15分钟快速完成直播间搭建,自动生成匹配产品特色的讲品话术,开启智能互动问答。


在某餐饮品牌的直播间,曦灵数字人主播自动生成直播话术,包含开场破冰、福利放送、暖场话术、催单话术等。在这场真人与曦灵数字人的接力直播中,用户竟然没有丝毫察觉。


更令人惊讶的事,在真实6小时的直播比对中,数字人主播仅需真人主播15%的成本,就可获得真人主播85%GMV。


除了直播带货,百度智能云曦灵作为国内首个大模型全面重构的数字人平台,还可为企业提供2D真人、3D写实、3D超写实的人像,实现视频制作、数字员工、数字人代言人等多种应用。


比如,在曦灵平台,只需5分钟的真人视频,半小时即可训练人像,录制100句话语,24小时生成专属音色库,相比真人授课成本只需过去的30%,录制效率提升20倍。


不难发现,经过大模型重塑与赋能的数字人,一定程度上摆脱了价格昂贵、互动性差等问题,越来越广泛地出现在短视频、直播间中。


同时,数字人开始朝着更多“身份”进军——银行理财师、律师、老师、已逝的名人……数字人正在成为任何想成为的人,也为这条日渐拥挤的赛道带来了新的机遇。


让数字人更像“人”


大模型的出现让数字人“脱胎换骨”,成为如今最火的创业赛道之一。


目前市场上主要的数字人厂商主要有两类:一类是以百度、腾讯、华为等为代表的科技巨头,基于自身大模型方面的优势研发推出数字人产品;另一类是以硅基智能、出门问问、相芯科技等为代表的中小厂商。


多名人工智能领域投资人表示,目前AIGC(生成式人工智能)还处于早期阶段,能落地产生利润的不多,数字人是其中比较少有的商业化路径,且已经能够盈利的项目。


但随着大量的创业者涌入,行业竞争趋于激烈和同质化,赛道逐渐变得拥挤和内卷。


内卷的一个表现是价格越降越低。目前2D数字人的价格大多数已经降到千元级别,有的甚至只需要几百元。


360集团的数字人营销服务也显示,通过智能营销云平台的配套SaaS服务推广给客户,按照会员用户每月付费的标准估算,一款数字人的价格最低几十元,最高在一、二百元上下。


随着大量低成本的数字人涌入市场,百元级别的数字分身迅速被炒成一本万利的“财富经”。


每到深夜,打开主流平台,大量的数字人坚守在直播间。随之而来的是关于数字人的质疑声渐起,诸如效果太假、市场混乱等,导致用户体验不佳。


有业内人士认为,随着越来越多的玩家涌入,一些创业者技术能力有限,生产的数字人产品质量良莠不齐,容易导致劣币驱逐良币。


一方面,数字人多用于较为简单的环境、解决较为基础的问题,在场景切换或面对多轮对话时,可能出现答非所问或陷入死循环的情况,制约用户体验。

另一方面,大模型下的数字人交互体验始终与真人存在明显差异,比如,在Sora生成内容中,无视物理学原理、人的手指时多时少等问题被广为诟病,可能进一步引发心理方面的“恐怖谷效应”。


对此,也有专家认为,需要进一步提升技术创新能力和用户体验感,在保证数字人外在拟人效果的同时,优化用户交互体验,注重实时渲染、光学捕捉、三维重建、智能人机交互等新兴技术与自然语言处理、语音识别、计算机视觉、生成式AI等技术的研究和应用。


“当前行业正在共同突破的技术目标是‘如何让数字人变得更像一个人’,像人一样去思考”,一位业内人士表示,加快企业间的技术协同,解决交互型数字人在情绪感知、语义理解等方面的技术难题是接下来的重点。


这一系列的挑战都指向技术侧。


2024年度《中国虚拟数字人影响力指数报告》指出,截至2024年2月底,国家知识产权局“专利检索”数据显示,2023年全年数字人领域专利申请数高达544个,反映出业界在核心技术研发上的强劲势头和深度创新。


从2023年数字人相关专利申请机构来看,以百度、腾讯为代表的老牌互联网巨头,以中国移动、工商银行为代表的头部通信、金融机构,以小冰公司、世优科技、黑镜科技为代表的头部数字人公司形成了技术端的多强格局。


尽管行业头部大厂在AI技术上拥有了先发优势,但在产业高速发展的过程中,每个公司在技术本身都没有绝对的壁垒,本质上技术背后是人。对于所有数字人厂商来说,AIGC带来机会的同时,也成为直面挑战的起点。


结语


数字人正处于风口,吸引了大量想分一杯羹的创业者涌入。但不可否认的是,作为一项年轻的技术,数字人还处于早期阶段,市场尚在培育之中。


对于同处一片红海中的数字人公司来说,要思考的或许不是如何“卷低价”,而是通过技术的不断进步,让数字人“更像人”,提高行业的整体水位,让数字人“活下去”,创造更多的价值。


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作者: 科技云报到, 来源:面包板社区

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文章评论3条评论)

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科技云报到 2024-4-26 18:05

开发工匠: 写的好,参考和学习,大师之作

开发工匠 2024-4-18 11:33

写的好,参考和学习,大师之作

自做自受 2024-4-17 22:12

呵呵,我看,不是“更像人”,而是“更新人”,看似人类越来越接近你死我活,更新换代的地步?或说是又一次“大洪水”经历?
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