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前段時間，疊紙游戲的《無限暖暖》正式公測，細膩生動的人物表現，其實是大量用了數字人的技術。這篇文章，我們就來分析一下數字人技術在微表情下的處理。

隨著《無限暖暖》的公測，游戲中暖暖細膩生動的表情變化，她的眼神流轉、嘴角微合，眉毛挑動，無數的微表情使她仿佛是一個有著真實情感和生命的少女。讓玩家們深刻感受到虛擬角色所蘊含的無限魅力。這不僅彰顯了疊紙游戲公司在人物表情刻畫上的卓越實力，更引發了我們對 AI 數字人與人類情感互動的深度思考。

不管在動畫還是在游戲中，能夠用3D技術讓寫實風格的角色栩栩如生的內容產品，依然是十分缺位的。這幾年 AI 數字人正逐漸走進我們的生活。AI 數字人正逐漸融入我們的生活，從虛擬助手到娛樂角色，它們不斷拓展著我們對人機交互的認知邊界。然而，一個不容忽視的挑戰隨之而來 —— 恐怖谷效應。當 AI 數字人的外觀和行為接近人類，但又無法完全達到人類的自然和真實時，可能會引發人們內心的不安和不適。如何巧妙地跨越這一障礙，實現 AI 數字人與人類之間更加自然、深入的情感共鳴，成為了科技領域亟待解決的重要課題。

圖源：《閃耀暖暖》游戲PV

一、疊紙游戲人物表情刻畫的出色之處

疊紙游戲在3D人物表情刻畫方面表現卓越，以《無限暖暖》為例，暖暖能依據不同情境展現出多樣且精準的表情動作。開心時笑容燦爛、眼含笑意；思考時眉頭微蹙、眼神專注；驚訝時雙目圓睜、嘴巴微張，每個表情都生動傳達出當下情緒。哪怕在定格拍照時，也會像真人一樣充滿各種小動作，而不是僵硬不動。

（圖源：《無限暖暖》游戲實機錄制）

《戀與深空》借助全 3D 建模，讓人物的神態動作更加逼真自然，復雜情感得以細膩呈現，如角色在細微的情感交流時的，掩飾，假裝，糾結與掙扎，通過面部表情的細微變化展現得淋漓盡致。

（圖源：《戀與深空》游戲實機錄制）

《閃耀暖暖》憑借精美建模與豐富表情系統，使暖暖在不同場景中展現出相應情感，搭配時自信滿滿，面對挑戰時堅毅果敢，哪怕是待機時，也會有眼神和微表情變化，極大增強了游戲沉浸感。

（圖源：《閃耀暖暖》游戲實機錄制）

“我們在意每一個眼神的含義，每一個微表情的潛臺詞。”——疊紙團隊

疊紙公司在面部動捕技術方面采用了多種先進設備和方法，以確保捕捉到的角色表情和動作盡可能真實。尤其特別關注角色的眼神捕捉，因為眼神是傳達角色情感的重要手段。通過面部動捕技術，捕捉到動捕演員的眼神變化，并將其應用到3D角色上，使角色能夠更準確地反映出細膩的情感和意圖，更有真人感，活人感。AI 技術上，他們利用深度學習技術對面部表情進行捕捉和分析，通過訓練神經網絡識別人臉和動畫角色表情，提取角色表情信息，獲得動畫角色骨骼參數，并結合人臉幾何信息對臉部關鍵點骨骼參數進行修正。

他們在面部動捕技術上的應用不僅提升了游戲中的逼真度，還通過細致的表情捕捉和眼神分析，增強了角色的情感表達能力，使得游戲角色更加生動和真實。疊紙團隊在 3D 人物微表情研究上成果顯著。《戀與深空》的開發過程中，疊紙團隊注重面部表面材質和陰影效果，配合骨骼動畫、法線紋理和變形體修型，讓微表情動作更加逼真。

（圖：疊紙公司的動捕設施）

二、AI 賦能的 3D 人物在人設和情感表達方面的挑戰

1. 情感真實性難題

AI 數字人在模擬人類情感真實性方面面臨著巨大挑戰。人類的情感是內心深處復雜體驗與對外界感知的綜合反映，其產生機制涉及生理、心理和社會等多個層面的相互作用，是一個極為復雜且內在驅動的過程。例如，一個人在經歷失去親人的痛苦時，不僅僅是表面上的悲傷表情，還伴隨著內心深處的痛苦、無助、回憶等多種復雜情緒的交織，這些情緒會通過微妙的微表情、語氣變化、肢體語言等多種方式自然流露。

然而，AI 數字人要準確模擬這種真實情感，就必須深入理解人類情感的本質和產生根源。目前，盡管 AI 技術在數據處理和模式識別方面取得了一定進展，但在理解人類情感的微妙之處仍存在很大困難。AI 數字人主要依賴大量數據訓練來學習情感表達，但數據往往只能反映表面現象，難以捕捉情感背后的深層次原因和復雜的心理變化。例如，在面對同樣的情境時，不同人可能會因為個人經歷、性格特點和文化背景的差異而產生截然不同的情感反應，而 AI 數字人很難像人類一樣根據具體情境進行靈活而真實的情感表達。

2. 情感連貫性考驗

人類的情感在不同情境和時間中具有連貫性，這是由個人的性格和長期形成的情感傾向所決定的。一個樂觀開朗的人，在大多數情況下都會展現出積極向上的情感反應，無論是面對日?，嵤逻€是重大挑戰，他們的樂觀態度會貫穿始終，在表情、語言和行為上都呈現出一致性。比如，在遇到困難時，他們可能會微笑著鼓勵自己和他人，積極尋找解決問題的方法，這種積極的情感狀態在不同場景中得以延續。

相比之下，AI 數字人要建立穩定的人設和情感邏輯并非易事。它們需要在各種不同的場景中做出符合預設人設的情感表達，否則就會給人一種不真實、不穩定的感覺。例如，一個被設定為溫柔善良的 AI 數字人，如果在某些場景中突然表現出冷漠或暴躁的情緒，就會破壞其整體人設，降低用戶對其的信任和代入感。目前，AI 數字人在情感連貫性方面的表現還不盡如人意，難以像人類一樣在不同情境下保持一致且自然的情感反應。

3. 人設復雜性增加表達難度

成功的人設包含豐富的性格特點、背景故事和價值觀，這些元素需要在不同情境中通過微表情和情感表達自然地體現出來。不同的微表情和肢體語言能夠反映出一個人的性格特征和當下情緒。一個自信果斷的人在做決策時，可能會微微點頭、眼神堅定，同時表情嚴肅專注，這些微表情和肢體動作共同展現出其果斷的性格特點。

對于 AI 數字人來說，要準確展現人設的復雜性，需要具備高度的智能和靈活性。它們必須能夠根據不同情境和交互內容，精準地選擇合適的微表情和情感表達方式。然而，目前的 AI 技術在理解和處理人設的復雜性方面還存在很大的局限性，很難像人類一樣根據豐富的內在特質進行自然而恰當的情感表達，從而在一定程度上影響了其在復雜人設塑造方面的能力。

三、虛擬數字人技術架構與關鍵技術

1. 技術架構概述

虛擬數字人基礎技術架構涵蓋 “五橫兩縱”?！拔鍣M” 包括人物生成、人物表達、合成顯示、識別感知、分析決策等五大技術模塊，用于數字人制作交互。人物生成在 2D 和 3D 數字人中有不同體現，3D 數字人需額外使用三維建模技術，當前靜態掃描建模為主流，動態光場三維重建技術雖具優勢但尚未普及。人物表達包含語音生成和動畫生成，動畫生成中的驅動技術以智能合成和動作捕捉為主要生產方式，渲染技術進步使數字人皮膚紋理更真實。合成顯示涉及終端顯示技術，識別感知包括語音語義識別、人臉識別、動作識別等，分析決策依靠知識庫、對話管理等。“兩縱” 則指 2D、3D 數字人，二者在技術要求和呈現效果上存在差異，3D 數字人相對 2D 數字人在視覺效果和交互體驗上更具優勢，但制作成本和技術難度也更高。

2. 建模技術：從靜態到動態的發展

早期靜態掃描建模技術以結構光掃描重建為主，精度可達 0.1 毫米級，但掃描時間長，在友好度和適應性方面欠佳，主要用于工業生產、檢測領域。如今，相機陣列掃描重建成為人物建模主流方式，毫米級精度且高速拍照掃描，滿足數字人掃描重建需求，國際上如 IR、Ten24 等公司將其商業化用于好萊塢大型電影制作，國內凌云光也成功應用于電影、游戲、虛擬主播等項目。動態光場重建是最新深度掃描技術，可忽略材質直接采集三維世界光線并實時渲染動態表演者模型，包含人體動態三維重建和光場成像兩部分，具有采集數據全面、光影效果真實等優勢，雖目前技術尚未完全成熟，但已成為數字人建模重點發展方向，微軟、谷歌等公司積極開展相關研究，國內清華大學、商湯科技等也在同步推進。

（根據用戶臉部生成的車載智能助手 圖源：百度數字人）

3. 驅動技術：實現生動動作的關鍵

嘴型動作的智能合成已應用于 2D 和 3D 虛擬數字人，其底層邏輯是建立在輸入文本到輸出音頻與視覺信息的關聯映射上，通過對采集數據的模型訓練實現。除嘴型動作外，其他動作如眨眼、微點頭、挑眉等目前多采用隨機策略或腳本策略循環播放預先錄制好的視頻 / 3D 動作，未來有望通過智能分析技術實現自動化。動作捕捉技術是目前最成熟且呈現效果最好的動作生產方式，根據實現方式不同可分為光學式、慣性式、電磁式及基于計算機視覺的動作捕捉。光學式動作捕捉通過對目標上特定光點監視和跟蹤完成，基于 Marker 的光式動作捕捉常用，精度高但造價高昂且對環境要求高；慣性動作捕捉基于慣性測量單元 IMU，價格相對低廉但精度較低且會產生累計誤差；基于計算機視覺的動作捕捉近年來興起，通過采集及計算深度信息完成，精度較高且被檢測對象無需穿戴裝備，但受外界環境影響大，算法開發難度也較大。

（ 圖源：阿里云數字人官網）

4. 渲染技術：突破恐怖谷效應

渲染技術分為實時渲染和離線渲染。實時渲染圖形數據實時計算與輸出，每秒至少渲染 30 幀，計算資源有限，渲染質量欠佳，適用于對實時性要求高但對畫面質量要求相對較低的場景，如小型 APP 等，常用引擎有 Unreal 引擎和 Unity 引擎等。離線渲染圖像數據非實時計算與輸出，渲染時間長但計算資源豐富、計算量大，渲染質量高，適用于對畫面質量要求極高的場景，如電影特效制作等。隨著 PBR（Physically Based Rendering）渲染技術進步和重光照等新型渲染技術出現，數字人皮膚紋理更真實，突破了恐怖谷效應，使虛擬數字人在外觀和動作上更接近人類，提升了用戶的接受度和沉浸感。

（百度數字人葉悠悠 圖源：小侃星球app截圖）

四、虛擬數字人未來發展趨勢與智能座艙應用前景

1. 總體發展趨勢

未來虛擬數字人制作技術將朝著更加簡單、一體化、自動化的方向發展，采集制作流程有望實現簡單化、一體化，通過迭代式提升真實感。例如，同步獲取模型、身體、表情等所有數據，無需穿戴專業傳感設備，使數字人在特定環境下與真人難以分辨，人們可更加自然地與其交流互動。全雙工技術將使數字人具備一次喚醒、多輪對話、智能糾錯等能力，實現多場景、多領域的融合，交互方式更加智能化，逐步具備 “看”“聽”“說”“懂” 等全方位能力，緊跟時代潮流，深入融入影視、金融、文旅等各個領域，充分發揮應用價值，其市場價值也將不斷得到釋放。同時，隨著 90 后、Z 時代消費者逐漸擁有自主消費能力，他們對二次元、動漫人物形象的消費水平穩步提升，為虛擬數字人產業帶來新的發展機遇，諸多品牌也樂于與虛擬數字人合作，挖掘其商業價值。

2. 在智能座艙中的應用前景

在智能座艙領域，AI 數字人具有廣闊的應用前景。從交互體驗層面來看，智能座艙車載數字人可以借助高精度 AI 檢測技術實時捕捉乘客動作和表情，實現與數字形象的實時互動，使乘客可通過肢體動作或語音指令與虛擬角色互動，享受沉浸式娛樂體驗，增強駕駛過程中的情感陪伴感，減少疲勞。

在功能拓展方面，未來 AI 數字人將成為智能座艙的全方位智能助手，不僅能處理簡單任務，如接電話、播放音樂，還能承擔復雜任務，如根據實時路況、駕駛者偏好和車輛狀態提供個性化導航建議，在車輛故障或保養時及時提醒并提供解決方案和服務信息。

從視覺呈現角度，全息投影技術將為 AI 數字人帶來全新展現形式，如車載全息數字人有望成為 “人 — 車 — 家” 三屏融合的重要一環，基于云端及本地動態行為數據庫，根據不同場景驅動虛擬人形象，營造充滿科技感和未來感的氛圍。

此外，AI 數字人還將在智能座艙的個性化定制方面發揮重要作用，用戶可根據喜好定制其形象、聲音、性格等特征，使其成為專屬智能伴侶，同時在提升駕駛安全性方面也具有巨大潛力，可精準監測駕駛者狀態，在疲勞或不適時發出警告并采取安全措施，有效降低交通事故發生率。

（圖：領克的AI虛擬助理JOJO在聆聽、發言時都有相應的動作適配，形象生動）

五、總結

微表情和情感表達在人類交流和心理學研究中占據重要地位，相關研究成果為 AI 數字人的發展提供了重要參考。疊紙游戲在人物表情刻畫上的成功經驗，展示了當前在微表情呈現方面的較高水平。然而目前，AI 數字人在微表情和情感表達上還是有很大的不足，仍面臨諸多挑戰。未來，可以借鑒游戲業的先進經驗，更深入的結合心理學研究成果，進一步探索人類情感產生和表達的內在機制，以及先進的技術手段，如持續優化建模、驅動和渲染技術等，不斷提升 AI 數字人的情感表達能力。

從行業發展來看，虛擬數字人產業已呈現出蓬勃發展的態勢，市場規模不斷擴大，技術不斷創新，應用領域日益廣泛。隨著技術的不斷進步和市場需求的持續增長，AI 數字人有望在更多領域發揮重要作用，為人們帶來更加真實、自然、富有情感的交互體驗，實現與人類更加深入的情感共鳴，最終跨越恐怖谷效應，成為人類生活和工作中不可或缺的一部分。疊紙團隊在技術研發上的不斷探索和創新，為游戲行業及虛擬數字人產業的發展提供了寶貴的借鑒和啟示。

那么，你認為 AI 數字人在未來的發展道路上，還會在哪些領域產生深遠影響？在提升情感表達能力方面，還有哪些技術與人文的深度融合？歡迎大家在評論區分享自己的見解，讓我們共同見證 AI 數字人的成長與變革，一起探索這個充滿無限可能的數字未來！