本文来自微信公众号“ 电子发烧友网”，作者/ 李弯弯。
数字人是通过先进的计算机图形学、深度学习等技术创建出的具有高度逼真形象和行为的虚拟人物。AI大模型则是指具有大规模参数量和复杂结构的人工智能模型，能够处理大量的数据和复杂的任务，提供准确和强大的预测和推理能力。
两者结合，AI大模型可以在数字人的基础上，利用AI大模型的强大能力进行进一步的优化和拓展。例如，在数字人的交互和表达方面，AI大模型可以分析用户的输入和反馈，提供更智能、更自然的响应和动作。同时，AI大模型还可以结合大量的数据资源，对数字人的行为和表现进行学习和优化，使其更加符合用户的期望和需求。
AI大模型与数字人的结合
具体来看，AI大模型在数字人上的作用主要体现在多个方面，如多模态交互，AI大模型使得数字人能够同时处理文字、语音、图像等多种模态的信息，从而与用户进行更加自然和丰富的交互。这种多模态交互能力使得数字人能够更好地理解用户的意图和需求，提供更加精准和个性化的服务。
利用AI大模型，数字人可以构建出高度智能化的对话系统。这些系统能够理解复杂的语境和语义，生成流畅、自然的对话内容，使得数字人能够与用户进行深入的交流和互动。
AI大模型可以根据用户的喜好和习惯，生成个性化的内容。例如，数字人可以根据用户的兴趣推荐相关的音乐、电影或书籍，或者根据用户的性格和情绪生成合适的聊天话题。这种个性化内容生成能力使得数字人能够更好地满足用户的需求和期望。
更值得关注的还有，AI大模型可以通过分析用户的语音、表情和文本等信息，识别用户的情感状态。数字人可以根据识别结果调整自己的行为和表达方式，以更好地与用户建立情感连接。这种情感识别与表达能力使得数字人能够为用户提供更加温暖和人性化的服务。
AI大模型将显著提高数字人的生产效率。通过利用大规模深度神经网络，大模型能够自动处理和分析大量数据，从而快速生成具有真实感的数字人物形象。这大大缩短了数字人制作的时间，提高了创作效率，使得设计师可以将更多的精力投入到创意和细节打磨上。
AI大模型的发展也推动数字人向更广泛的应用领域拓展。随着技术的不断进步，数字人不仅可以在娱乐、游戏等领域提供优质的服务，还可以应用于教育、医疗、营销等多个领域。大模型的强大能力使得数字人能够更好地适应不同场景的需求，为各行各业提供更智能化和高效的服务。
此外，AI大模型还能够促进数字人技术的创新和发展。随着生成式AI和大模型技术的融合，数字人平台展现出更加高效和可信的生产能力。这使得数字人技术能够不断突破创新，满足市场用户和场景需求，推动整个行业的进步和发展。
融合了AI大模型的数字人应用
过去几年，数字人技术迅速发展，逐渐在各个领域实现应用。然而很明显，不少数字人在交互能力上有所不足，近一年多来，随着大模型的发展，数字人也迎来了新的发展高潮。目前就有多家厂商推出和应用融合了AI大模型的数字人技术。
日前，云知声基于新合成深度学习技术打造的数字人解决方案正式上线，可以满足客户在人机交互、虚拟IP、内容定制等活动中的广泛需求，助力提升品牌知名度和用户粘性。
云知声数字人技术的首要优势在于其高度逼真的形象塑造。通过大规模多语种音视频训练数据的深度挖掘，结合前沿的网络结构和训练策略，云知声成功实现了语音与人脸运动的精细解耦。这不仅保证了数字人外貌的真实度，更让其动作和表情达到了前所未有的自然流畅。
在音色表现上，云知声同样展现出了优秀的技术实力。通过声音克隆技术，数字人能够轻松拥有与真人无异的音色和发音风格；情感合成技术的加入，使得数字人能够表达多元的情感，让对话更加富有感染力；而方言合成技术则进一步拓展了数字人的语言表现能力，无论是普通话还是地方方言，甚至是外语，数字人都能轻松驾驭。
云知声凭借山海大模型的技术支撑，正致力于构建具备记忆、独特人设和性格的AI数字分身，它们将能“复刻”人类思维，更深度地融入各行业场景，促进数字人技术的实际应用，为行业智能化升级注入了新动力。
近日，刘强东数字人分身直播带货也引起广泛关注。4月16日，由京东云言犀打造的“采销东哥”AI数字人开启直播首秀，同时亮相京东家电家居、京东超市采销直播间。不到1小时，直播间观看量超2000万。网友惊叹，“采销东哥”AI数字人近乎百分百还原了东哥的表情、姿态、手势、音色，不仅要“形似”，而且“神似”。
京东负责人介绍说，AI数字人其实具有挑战性的是声音还原，为了让声音更适合直播带货，以及把东哥“兄弟们”这样的口头禅用在合适的地方，京东云言犀团队对这些细节进行了模型调优。他们起初“喂”给大模型的演讲素材，虽然充满激情、爆发力强，但过于正式。
为此，他们用最新录制的闲谈作为主要素材，其中有东哥娓娓道来生动的旅行经历，再提取5分钟演讲的韵律特征灌给大模型，通过不断优化，最终塑造出“采销东哥”AI数字人亲切自然、贴近用户的声音。
写在最后
AI大模型的发展让数字人互动更真实、技术更高效、应用更广泛，融合AI大模型的数字人技术发展也面临一些挑战，如需要大量的计算资源和数据支持、模型训练的难度和复杂性等。不过，相信随着技术的不断进步和优化，数字人技术将会持续完善和发展。
