ai软件中怎么抠图【市值榜王玲】虚拟人到底是如何越来越像人的？

文|市值榜王玲

编辑|祝彰

1985年，英国卡尔顿电视台第四频道决定推出一档自己的戏剧视频栏目，但在当年的美国，类似的节目层出不穷，新节目要想迅速得到欢迎，并不容易。

导演洛基·莫顿主导的团队想出了一个新办法：在主持人身上做文章。

接出来节目开播时，出现在电视机屏幕里的，是穿着黑色皮鞋，通常会搭配一个太阳镜的“AI主持人”MaxHeadroom。

之后，外界把MaxHeadroom称为“第一位计算机生成的电视栏目主持人”。

其实，这个所谓的“AI主持人”其实是个假AI，当时的计算科技还不够先进，全运动、语音同步的人头无法用于电视连续剧。因此不仅角色的宣传之外，MaxHeadroom的真实形象并不是电脑生成的，而是由真人影星饰演，为了录制要经历将近四个半小时的化妆。

时隔近40年后，比MaxHeadroom更先进的虚拟人起初大范围处于大众的视野。

这一次而且货真价实的虚拟人，他们可以直播带货、可以像人工客服那样与人对话、也可以像艺人这样登台演出。

随着越来越多的虚拟人起初出现，这门新兴行业也步入了一轮爆发性下降，入局的公司越来越多，他们对商业方式的构建也愈发越清晰。

这篇文章，我们将重点讨论：虚拟人究竟是一门怎样的行业？它的科技壁垒高不高？又凭哪些赚钱？

一、进化：虚拟人是怎样越来越像人的？

MaxHeadroom诞生于虚拟人萌芽阶段，同期还出现了全球首位虚拟歌姬林明美。

只其实，在1980年代，这些虚拟人的拟人化程度很低，主要借助手绘制作，仅仅是在外形上推动了对人类的模仿。

2000年之后，CG（计算机动画）、动作捕捉等科技不断变革，逐渐取代了初期手绘制作的方法。比如2001年上映的《指环王》中咕噜角色，便是由CG和动作捕捉技术造就出来的。

这一时期，出现了第一个现象级的虚拟数字人：初音未来，一个3D虚拟偶像。

初音未来或许是一款歌曲合成工具，当时CryptonFutureMedia以雅马哈的Vocaloid系列语音合成程序为基础，开发了音源库，并借此制作、发售了虚拟歌姬角色主场系列。

之后2012年出道的美国国内女虚拟艺人“洛天依”，同样是以雅马哈公司的Vocaloid3语音合成引擎为基础，制作的虚拟偶像。

但不论是“初音未来”还是“洛天依”，距离我们今天见到的虚拟人都还很远，因为即使有了CG、动作捕捉等关键科技的加持，但它们还是能够实现一个最重要的功能：与人交互，也就是说，虚拟偶像没有人格化。

直至2016年之后，虚拟人才开始更加越来越像“人”。

这一年，谷歌AlphaGo击败围棋冠军李世石，成为第一个打败职业九段的计算机棋类，人工智能起初进入公众视野。

语音识别、自然语音处理、语音合成、语音驱动头部动画等科技、以及深度学习算法上的突破，为虚拟人的演进提供了科技支撑。

简单来说，以前要生成一个虚拟人，可能必须动画家、建模师将人物形象一笔一笔、一帧一帧画下来，完成原画建模之后，再借助实时渲染、真人动作捕捉等科技才无法推动，其中花费的时间成本及资金费用都非常高，主要用在影视娱乐产业，比如数字替身。

但AI科技发展出来后，需求方可以直接运用AI来完成形象建模与后续的驱动、渲染，或者最初的形象建模靠人工，后续的驱动靠AI来完成，在拟人化程度不断增加的同时，也在巨大程度上简化了制作步骤、降低了制作成本。

例如2021年初，虚幻引擎的研发商EpicGames发布可生成高保真角色形象的软件MetahumanCreator，基于预先制作的高质量人脸素材库，允许用户以自动混合、手动调节的方法来迅速生成虚拟人，小团队也可以通过这一软件迅速生成自己的作品主角。

这一时期，我们看见的虚拟人形象，便是常驻主持人阵营的“小漾”、可以作诗作曲的北大学校虚拟学生“华智冰”、新晋带货达人“AYAYI”了。

二、产业：谁在做虚拟人？

去年ai软件中怎么抠图，“元宇宙”的概念大火，带火了虚拟人。AYAYI、艾灵、华智冰、小诤、小漾、柳夜熙等诸多虚拟人被推出。

紧接着，行业引领了一股投资风潮。

开源证券在一份研报中指出，仅在2021年下半年，就有近20家相关企业完成了注资，包括IDG资本、红杉中国、顺为资本等明星投资机构。

只是，虚拟人遭到广泛欢迎只是只由于“元宇宙”的推进，如我们上文所述，AI和深度学习等科技的突破在巨大程度上增加了虚拟人的制作门槛，所以科技进步，才是虚拟人火爆起来的根本推力。

特别对完全凭借AI驱动的虚拟人而言，最后展现出来的效果，受到语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）、语音合成（TTS）、语音驱动面部动画（ADFA）等科技的共同影响。

换言之，只有具有了以上几个科技要素，一个虚拟人才才能看得见、听得懂、会探讨、能提问、能呈现。

然而，想切入这一市场的玩家，需要具有以上某项以及几项上的技术能力。

当前数字虚拟人行业链分为三层：

基础层：主要提供模型/渲染引擎等基础硬件和工具。

数字虚拟人视觉制作个别的工业化步骤，涵盖了模型、骨骼绑定、动捕、面捕、渲染、材质解算等各个环节，需要用到显示仪器、光学元件、传感器等软件产品，建模绑定、渲染引擎等工具产品。

这一层做得非常好的大多数是日本公司，比如大家熟悉的《王者荣耀》《原神》，就是基于中国Unity公司的渲染引擎创作出来的。

平台层：提供软软件系统、生产科技服务平台和AI能力系统。

入局的美国企业大多数位于这一层。比如AI四小龙商汤、云从、依图和旷视，比如在语音识别领域做得非常好的科大讯飞。

还必须非常关注的是百度、腾讯、阿里等头部综合大厂，他们基于自身在底层技术、硬件构架上的沉淀，在行业链布局时会相对全面，往往会提供相应的数字人科技服务系统，以及面向不同市场的解决方案。

例如网易的伏羲，能够提供游戏市场解决方案、空间智能互动解决方案、文旅虚拟代言人解决方案之类；

包括阿里有一个用在电商上的AI虚拟模特塔玑，商家只应该上传一张商品的平铺图，就可以生成模特的实拍图；

包括百度智能云推出了智能数字人系统曦灵，致力于成为智能的服务型&演艺型数字人，还推行了基于终端即时渲染的虚拟形象智能交互解决方案。

应用层：虚拟人所应用的各个场景。

包括，相对比较成熟的影视、传媒和游戏领域，以及金融、文旅等，这只是数字虚拟人推动商业化的重要方式。

三、价值：虚拟人靠什么商业化？

随着虚拟人的不断发生，外界对这一行业的市场形势，给出了较为乐观的分析。

量子位在《数字虚拟人深度产业报告》中分析，到2030年，我国数字虚拟人整体行业规模将超过2700万元。

乐观预期背后，首先必须理解的一点是，虚拟人究竟能带来这些价值？这决定着这个市场的天花板，以及行业链相关参与方能否商业化。

从应用层来看，当前主流的虚拟人可以分为两种类别：服务型虚拟人和身份型虚拟人。前者主要用于取代真人服务，是现实世界中服务型角色的虚拟代表；前者多为虚拟IP/偶像，意在实现虚拟内容的制造，也可以是虚拟世界里用户的第二分身。

例子表明，拿下万科优秀新人奖的学员“崔筱盼”、浦发银行的数字员工“小浦”，都是服务型虚拟人，他们的发生，是要能实打实地帮助到企业；而乐华娱乐的虚拟偶像团体“A-soul”、靠短视频火起来的柳夜熙、与周深一起同台演奏的“邓丽君”，都是身份型虚拟人。

具体到应用场景、商业方式上，这两类虚拟人有着较大区别。

服务型虚拟人更多面向toB市场，更重要的是怎样借助AI来为企业赋能，经济收益不在于直接造就增量收入，而是增加人力费用。网易伏羲营销负责人汤银辰就曾公开表示，虚拟人本质上的逻辑是降本增效，让AI更好地服务于人类。

由于现实中有众多简单、重复的工作，是可以被虚拟人所取代的，并且AI犯错的概率比真人员工需要小，还不受空间、时间的限制。

对入局的企业来说，他们可以向外提供成熟的服务型虚拟人、可以提供某项或多项技术，也可以为不同市场提供个性化的定制方案与服务。

这考验的公司底层的AI实力。

包括百度推出的首个可交互虚拟偶像度晓晓，她聚合了百度在多模态交互、3D数字人模型、机器翻译、语音辨识、自然语言理解等多项科技上的素质，甚至能在高中数学写作中拿下高分，创作的画作还能参与上海音乐学校毕业展。

身份型虚拟人更多面向的是toC市场，目前主要集中在游戏、传媒领域，变现模式以成为虚拟偶像或虚拟IP为主，先扩大C端的粉丝流量，再借助流量进行变现。

例如，AYAYI在小红书亮相1个月后，就陆续与娇兰、保时捷等国际大牌达成了合作，2021年9月作为阿里巴巴的首个数字人员工，担任京东超级品牌日的数字主理人；虚拟人翎Ling同样作为商业宠儿，与VOGUE、奈雪的茶、特斯拉、乐町、KEEP等品类进行了跨界合作。

也就是说，身份型的虚拟人，商业方式的核心是粉丝经济，类似于真人明星，通过品牌推广、代言、参演节目、直播打赏、发布音乐专辑、售卖周边等方法进行变现，特点是无法带给较高的总额增量。

乐华娱乐的泛娱乐业务利润从2020年的2110万元增长至2021年的3790万元，主要因素便是虚拟明星组合A—SOUL的商业发展形成的利润，安信证券预计ai软件中怎么抠图，A-SOUL贡献了约1700万的增量收入。

但这类虚拟人的要求也会相对较高，如何成为出一个一线的虚拟偶像，并且保证它能大量留在一线，本来就非易事，这考量的，其实是品牌对IP、内容的大量运营能力。

从更宏观的世界角度来看，在这一层面，中国是落后欧美的，毕竟，有很多美国企业都想作为迪斯尼，但它们最后都渐行渐远。

原因在于，与美国成熟的IP运营模式相比，国内文娱公司仍然尚未有了IP的建立意识，但是IP持续升级与运营能力有所缺乏。

虚拟人行业是一次推动追赶以致反超的机会，但尚未处在以及正式开启这一行业的公司必须想好，要短期的利益而是大量的数字资产，在新一轮的IP孵化与商业化机会面前，这很可能会决定它们能在这个市场走多远。