技术|被“邓丽君”带火的虚拟人,市场前景有多大?( 二 )
技术驱动虚拟人产业链快速发展 , 内容升级丰富商业化变现路径 。 目前整个虚拟人产业分为上游基础层、中游平台层和下游应用层 。
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虚拟人的分类以及核心壁垒
从应用角度出发 , 中信证券将虚拟人可分为两大类 , 人格型虚拟人 , 通过塑造人设和形象来突出人格魅力 , 主要应用在社交娱乐等领域 。 实用型虚拟人 , 突出实用价值 , 是元宇宙时代的基础设施 。
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1. 人格型虚拟人:强调人格魅力的展现 , 壁垒在于IP运营能力
人格型虚拟人根据侧重点不同 , 又可以分为内容型虚拟人和形象型虚拟人两类 。
内容类虚拟人基于游戏、动漫、文学作品、明星偶像、品牌等内容和IP的背书 , 如无限王者团和Aespa(韩国女团) 。
形象类虚拟人主要是凭借亮眼的形象和人物设定取胜 , 比如超写实虚拟数字人AYAYI 。
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人格类虚拟人技术壁垒相对有限 , 其壁垒主要体现在IP和运营能力 。 对于内容型虚拟人 , 核心在于其背后IP的价值 , 以“川沙妲己”玲娜贝儿为例 , 其本身形象就是通过皮套演员作为中之人进行运营的 。
形象型虚拟人也需要强大的运营能力 , 因为在技术加持下 , 做到高拟真度的虚拟人形象目前已经不难 , 但是能够从众多形象型虚拟人中脱颖而出 , 其壁垒在于打造人设和运营的能力 。
2.实用型虚拟人:潜在应用场景多元 , 壁垒在于技术内核
实用型虚拟人将虚拟人应用到部分现实工种中 , 为传统领域带来变革 , 可以推动改善传统环节流程、提升效能、降低成本 。 功能上包括代替真人进行服务 , 应用场景涵盖了泛娱乐、金融、文旅等多元化行业 。
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中信证券分析师王冠然指出 , 技术上分为四方面 。 建模 , 相机阵列扫描重建技术是目前最主流的虚拟人建模技术 。 该技术通过全方位相机阵列瞬间获得对象的空间信息 , 而动态光场重建技术是未来突破的方向 。
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驱动:智能合成和动作捕捉技术使虚拟人行为更加流畅 。 智能合成现阶段2D、3D虚拟人均已实现嘴部动作的智能合成 , 动作捕捉技术中光学捕捉精度最高、环境要求最高、硬件成本最高 。
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