任务详情
虚拟形象驱动方案
应用场景
1. 照片数据处理
数据源: 单一静态图像
处理方式: 静态特征提取（如五官定位）
技术重点: 微表情细节重建
2. 实时摄像头数据处理
数据源: 连续动态视频流
处理方式: 实时动作捕捉（如表情变化幅度检测）
技术重点: 低延迟优化
实现方案
照片数据处理
特征提取: 从照片中提取面部特征点（如眼、鼻、唇）。
模型构建: 构建静态面部拓扑模型。
细节增强: 补充微表情细节，生成高精度面部资产。
实时捕捉与映射
动作捕捉: 使用单目摄像头实时捕捉面部动作。
参数提取: 提取52个ARKIT标准BS姿态参数。
延迟优化: 优化数据流，达到50ms的低延迟。
动作生成与优化
表情生成: 结合静态模型与实时数据，使用ReMoDiffuse算法生成自然表情序列。
平滑处理: 通过AI平滑处理消除机械感，实现微表情级精度。
合规性与优化建议
合规性: 确保数据隐私和安全，遵循相关法律法规。
优化建议: 提高算法效率，减少计算资源消耗，确保用户体验。
