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虛擬偶像AI實現(xiàn)

虛擬偶像AI實現(xiàn)

定 價:¥79.00

作 者: 馬健健,張翔 著
出版社: 清華大學(xué)出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

ISBN: 9787302598602 出版時間: 2022-01-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 228 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  本書從虛擬偶像的發(fā)展歷程和制作流程入手,通過通俗的語言和多方位的視角,介紹了2D\\3D建模工具和深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow與Pytorch在虛擬偶像制作中的應(yīng)用,原理與實踐并重,同時結(jié)合大量實際范例講解如何建模、AI表情動作遷移以及人機交互等制作虛擬偶像的完整流程。從擬真人的人物建模到表情動作的實時捕捉,再到傳輸?shù)絼幼饕嬷序?qū)動人物動作,向讀者展現(xiàn)了人工智能技術(shù)的強大與魅力。 本書深入淺出,實操性和系統(tǒng)性強,適合有一定IT背景并對虛擬產(chǎn)業(yè)關(guān)注的廣大讀者使用。

作者簡介

  馬健健,上海交通大學(xué)軟件工程碩士,先后供職于平安、惠普、美國強生等國內(nèi)外公司,擔任軟件架構(gòu)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)經(jīng)理,擁有14年軟件開發(fā)架構(gòu)和技術(shù)管理經(jīng)驗;目前就職于上海某知名汽車公司擔任數(shù)據(jù)平臺技術(shù)經(jīng)理,從事大數(shù)據(jù)處理、挖掘等研究和實施工作。 張 翔,上海交通大學(xué)軟件工程碩士,從業(yè)十余年,先后就職于巨人網(wǎng)絡(luò)、諾亞財富、愛奇藝等互聯(lián)網(wǎng)公司,主要從事移動端開發(fā)工作,擁有豐富的軟件開發(fā)經(jīng)驗。

圖書目錄

目 錄
第1章 虛擬偶像概述 1
1.1 什么是虛擬偶像 1
1.2 虛擬偶像的發(fā)展歷程 3
1.3 虛擬偶像的現(xiàn)狀和行業(yè)應(yīng)用 5
1.4 小結(jié) 5
第2章 Python基礎(chǔ)入門 7
2.1 搭建Python編程環(huán)境 7
2.1.1 Python軟件的安裝 8
2.1.2 編寫第一個Python程序 9
2.1.3 Python命名規(guī)范 10
2.1.4 Python關(guān)鍵字 11
2.2 Python數(shù)據(jù)類型 11
2.2.1 數(shù)字類型 12
2.2.2 運算符 16
2.2.3 字符串 18
2.2.4 容器 19
2.3 Python控制結(jié)構(gòu) 21
2.3.1 選擇結(jié)構(gòu) 22
2.3.2 循環(huán)結(jié)構(gòu) 23
2.4 Python函數(shù) 25
2.4.1 函數(shù)定義 25
2.4.2 函數(shù)調(diào)用 26
2.4.3 匿名函數(shù) 27
2.5 Python模塊 27
2.5.1 導(dǎo)入模塊 28
2.5.2 模塊的搜索路徑 29
2.6 Python面向?qū)ο缶幊?30
2.6.1 Python類創(chuàng)建和實例 30
2.6.2 Python內(nèi)置類屬性 32
2.6.3 類的繼承 33
2.7 小結(jié) 35
第3章 常用的機器學(xué)習(xí)框架介紹 36
3.1 TensorFlow基礎(chǔ)及應(yīng)用 37
3.1.1 TensorFlow概述 37
3.1.2 TensorFlow的安裝 38
3.1.3 TensorFlow的使用 41
3.1.4 人臉檢測算法 42
3.2 PyTorch基礎(chǔ)及應(yīng)用 55
3.2.1 PyTorch概述 55
3.2.2 PyTorch的安裝 56
3.2.3 PyTorch的使用 57
3.2.4 基于PyTorch的動作同步算法 67
3.3 小結(jié) 70
第4章 虛擬偶像模型創(chuàng)建工具 71
4.1 Live2D建模 71
4.1.1 Live2D安裝 72
4.1.2 Live2D人物建模 75
4.1.3 使用模板功能 87
4.1.4 Live2D Cubism Viewer簡介 90
4.2 三維建模 93
4.2.1 三維模型制作流程 94
4.2.2 三維制作軟件 94
4.2.3 Blender角色建模流程 95
4.3 小結(jié) 100
第5章 如何創(chuàng)造虛擬偶像 101
5.1 虛擬偶像運動和交互的實現(xiàn)方式 101
5.2 基于付費的商業(yè)化解決方案 102
5.2.1 建立人物3D模型 103
5.2.2 選擇3D動畫工具 104
5.2.3 全身動作捕捉系統(tǒng)(硬件) 105
5.2.4 采用iPhone X的面部識別方式 106
5.3 免費的人工智能方案 117
5.3.1 機器學(xué)習(xí)驅(qū)動3D模型——人體動作 117
5.3.2 機器學(xué)習(xí)驅(qū)動圖片——面部表情 140
5.4 小結(jié) 142
第6章 基于2D的虛擬偶像實現(xiàn)方案 143
6.1 動作捕捉技術(shù) 144
6.1.1 ARKit框架面部追蹤 146
6.1.2 人臉面部識別 153
6.2 Live2D模型接入 154
6.2.1 Live2D Cubism SDK 155
6.2.2 Live2D模型文件 157
6.2.3 CubismFramework 165
6.3 Cubism SDK+ARKit實現(xiàn) 170
6.3.1 Cubism SDK集成 171
6.3.2 ARKit人臉追蹤添加 173
6.3.3 Live2D模型添加 176
6.4 Live2D + FaceRig方案實現(xiàn) 194
6.4.1 FaceRig概述 194
6.4.2 FaceRig的基本功能 196
6.4.3 導(dǎo)入Live2D模型 198
6.5 小結(jié) 199
第7章 基于3D的虛擬偶像實現(xiàn)方案 200
7.1 3D虛擬偶像項目簡介 201
7.2 建立人物3D模型 201
7.3 虛擬偶像擬人化——預(yù)制表情和動作集 207
7.4 實現(xiàn)和用戶交互——構(gòu)建語音對話機器人 209
7.5 口型對齊算法應(yīng)用 211
7.6 模型部署 213
7.7 服務(wù)調(diào)用和測試 225
7.8 小結(jié) 226
參考文獻 227

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