黄仁勋|别吵吵内卷了，看看人家虚拟人：连续直播70天都没工资( 二 )
当播报新闻的虚拟人在眼前真假难辨，恰恰证明了技术的飞速演进，正为我们的生活带来了更?多新可能。
当然，卷也是真的卷啊，直播70天还没工资。
首批数字孪生虚拟人，怎么做到真假难辨？各式各样的虚拟人，我们已经并不陌生。
N小黑和N小白这次最大的突破，用一句话来概括就是：真实，高效，无人化。
真实之处，我们已经能从画面上轻易感受——
屏幕前，N小黑正铿锵有力地播报着今日的热点资讯。
他双手握在身前，眼睛自然眨动，嘴唇轻启，口型会根据每个字的发音而变化，眉毛也随着情绪上下摆动，甚至脸上可以看到因吐字而波动的肌肤纹理。
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要做到这一点，必须得先说说小冰深度神经网络渲染技术（Xiaoice Neural Rendering, XNR）了。
这项技术，主要是通过深度学习，从大量数据中提取数据先验，就能实现快速渲染。要知道，传统的 CG 和动作捕捉不仅耗时很长，而且成本极高。
比方说，一部 CG 电影里，最难制作的特效之一就是头发。每当虚拟人的几十万根发丝在飘，那就是经费在疯狂燃烧。
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小冰这项技术，首先就解决了低效率、高成本的问题。
接着，该技术还能基于深度学习的三维场景表达和对应的神经渲染管线，在特定场景中发挥作用，虚拟人的视觉形象、表情、肢体动作就都能「复刻」且还原。
这样，他们看起来就更加真实了。
我们总是能清晰分辨出 CG 或 CG+动作捕捉制造出来的虚拟人，因为他们要不长得跟漫画里一样，要不就是一副扑克脸，一说话或微笑就露出破绽，生硬的动作也让人感到隐隐不适。
所以虚拟人的制造者们，需要花很多功夫去弥补其中的不自然之处。
前阵子很火的虚拟人柳夜熙，其实是由「真人身体+虚拟面部+酷炫特效」结合呈现，只看柳夜熙脸的话，还是能看到她在表情管理上的不足。
数字孪生人，与其说是让虚拟人变得更真实，不如说是让虚拟人变得更自然。
这种整体的自然度，具有更多「人情味」，而不是带给人「似像非像」的诡异感觉。「自然」能让人感觉到惊喜，也能让虚拟人更亲近人，且更容易进入我们的日常生活。
从最开始，小冰通过知名财经主播N小黑（N小黑财经）和N小白（每经小白基金）获取训练数据，到通过深度神经网络渲染技术改善数据，最后通过小冰框架小样本学习技术——
只要一周，两个虚拟数字人就诞生了。
他们不仅能干人干的活，还能干人难以干的活，以及其他虚拟人干不了的活。
这次小冰公司还在全球范围内，首次实现了视频采编播全流程的无人化操作。
也就是说，他们不仅形象是AI建模生成的，从金融资讯的文本生成，到通过预训练的虚拟主播实现音画同步播报，再结合同步场景动态绘制，最终生成完整的直播推流，全都是由 AI 完成。
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?小冰与每日经济新闻联合推出的「每经AI电视」，也成了全球首个7x24小时不间断播出的AI视频直播产品。
可以说，无论对于虚拟行业或是大众层面，小冰公司都提出了一个新的解决方案。
虚拟人越来越流行，也离生活越来越近在虚拟人的道路上，小冰已经尝试过很多种可能。
从最初的聊天机器人，到能写诗写歌的 AI少女小冰、再到后来的小冰虚拟男/女友，今年还推出了虚拟偶像 MERROR，以及由千千万万虚拟人和人类混居的新平台——小冰岛。?
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