当前位置: 首页 > news >正文

革新未来:高效智能数字人技术引领多元化应用

随着科技的不断进步,数字人技术已逐渐成为企业数字化转型中的重要工具。数字人不仅能够优化客户体验,还可以显著提升企业运营效率。本文将详细介绍一种高性能、高质量、低延迟、快速响应以及安全稳定的数字人技术方案,帮助企业在多元化场景中实现数字人技术的落地应用。

一、数字人技术方案介绍

为了满足不同用户的应用场景需求,我们提供了包括专业级数字人、对口型数字人、照片数字人,以及交互型数字人在内的多种数字人方案。以下是各方案的详细介绍:

  1. 专业级数字人

专业级数字人适用于对数字人形象和声音还原度有较高要求的用户,如知名主持人、高校AI数字人老师、专家学者的授课、演讲,企业数字人形象的品牌宣传、推广,甚至情景化短剧、在线场景复现的娱乐视频等。用户只需上传大约8分钟的视频素材,即可生成一个1:1还原真人形象、动作表情丰富逼真、高保真声音克隆的数字人。

  1. 对口型数字人

对口型数字人适用性广泛,特别适用于需要快速生成数字人视频的场景。用户只需提供15秒至1分钟的实拍视频,即可通过文字或音频驱动唇形动作,生成数字人视频。此方案具有录制门槛低、制作成本低、真人特征还原度高、秒级生成等特点,广泛应用于娱乐、市场营销及商业零售等领域。

  1. 照片数字人

照片数字人方案极大地降低了数字人视频制作的门槛。用户仅需提供一张照片,即可生成一个能说话唱歌的数字人视频。该方案支持丰富的面部表情、毫秒级唇音同步、高保真的音色克隆,还支持自然协调的肢体动作,使照片数字人的观感更加逼真。

  1. 交互型数字人

交互型数字人通过先进的多模态交互技术,不仅增强了感知能力和思维能力,还改善了实时内容输出能力。基于大模型+RAG(检索增强生成)的问答系统,交互型数字人能够在语言、行为上更接近真人,提供更人性化的交互体验。此方案在多个领域有深度应用,包括数字人客服、教师、导游等,能够提供全真的客服接待和面对面的交互服务体验。

二、数字人方案特点

数字人技术的落地应用面临着成本、易用性和效果等多个层面的挑战。我们通过不断改进技术和优化流程,提供了以下几大特点的数字人方案:

  1. 行业领先的2D生成式技术

2D生成式技术是核心优势之一,能够在较短时间内快速生成形象逼真、神态自然的数字人。通过高性能和高质量的视频生成能力,无论是唇音同步、表情丰富性、姿态自然度还是动作的流畅性,都达到了高度拟人的效果,为用户提供沉浸式的交互体验。

  1. 基于大模型+RAG的问答系统

问答系统采用大模型结合检索生成RAG技术,提供更准确、更自然的数字人对话体验。该系统可以检索实时更新以及定制化的数据信息,生成丰富、准确、可靠的内容,为数字人提供了额外的知识来源和实时更新能力。

  1. 支持全语种唇音精准同步

高精度唇音同步模型遵循国际音标发音标准,输入的任何语种方言语音均可实现毫秒级唇音同步。无论是垂直行业中的专有名词、各地不同的方言语种、中英混合的复杂语境,甚至嘈杂的录音环境,都能准确匹配数字人口型动作。

  1. 服务超1亿用户的声音克隆技术

通过全新自研语音大模型算法,仅需用户录制一句话的声音,即可即时完成对音色、说话风格、口音特征的克隆。该技术不仅能复刻普通人的声音,还能高度还原专业声优的音色、声线及韵律起伏,提供声音克隆服务的私有化部署方案,满足不同客户的定制化需求。

  1. 智能语音字幕

智能字幕功能基于全语种支持的语音识别技术,可用于视频字幕创作和外挂字幕生成。产品支持特定领域专项优化词库、唱歌说话识别及自动匹配时间轴等功能,完美适配视频剪辑、网课、视频会议等多种场景,字幕准确率达业内领先水平。

三、数字人API接口特点及优势

数字人API接口的性能、简便性、稳定性、可扩展性是企业选型时的重要考量因素。我们通过不断优化迭代,提供了高性能、稳定可靠的数字人API接口服务:

  1. 支持流式接入

支持流式接入,实现数字人的实时智能交互,适用于视频客服、在线助理、直播等场景,确保用户最低时延的观看使用体验。

  1. 高性能的流畅体验

通过深度学习模型优化和高性能计算优化,提升推理速度,降低算力资源依赖,实现流畅高效的交互体验。

  1. 完整的API接口体系

提供专业级、对口型、照片、交互型数字人API,声音克隆API、语音交互API、基于大模型的问答API、智能字幕API等,构成强大的数字人技术生态。

  1. 标准化&模块化设计

API接口设计遵循统一规范和标准,简化系统对接部署过程,提高整体工作效率,允许用户根据需求集成所需功能模块,提升系统的稳定性和扩展性。

  1. 稳定性保障

提供7*24小时服务,确保系统稳定。建立完善的备份和恢复机制,防止因过度请求导致系统崩溃,并定期开展压力测试,提前发现潜在问题并优化。

  1. 多终端应用

支持智能手机、平板电脑、智能电视和可穿戴设备等多种终端,满足丰富的应用场景需求,从客户服务、在线教育到虚拟主播、娱乐互动等,提供定制化解决方案。

  1. 私有化本地部署

支持公有云API调用,同时提供私有化部署方案,满足高数据安全和隐私要求的企业和政府单位需求,确保业务灵活性和定制化需求。

  1. API接口接入指引

在最简洁的方案下,仅需部署三行代码即可调用丰富的功能,并提供11专属技术支持,确保技术顺利对接。

通过这些特点和优势,我们的数字人技术方案能够帮助企业在多元化场景中实现数字人技术的落地应用,提升用户体验和运营效率。欢迎各界合作伙伴与我们联系,共同探索数字人技术的新可能。

相关文章:

革新未来:高效智能数字人技术引领多元化应用

随着科技的不断进步,数字人技术已逐渐成为企业数字化转型中的重要工具。数字人不仅能够优化客户体验,还可以显著提升企业运营效率。本文将详细介绍一种高性能、高质量、低延迟、快速响应以及安全稳定的数字人技术方案,帮助企业在多元化场景中…...

使用批处理文件清除系统垃圾

第一步:打开记事本,里面的命令如下 echo off echo 正在清理临时文件,请稍候...:: 清理系统临时文件 echo 清理系统临时文件... del /q /f /s "%TEMP%\*.*" del /q /f /s "%WINDIR%\Temp\*.*" rd /s /q "%WINDIR%\T…...

总结5..

#include<stdio.h> struct nb {//结构体列队 int x, y;//x为横坐标&#xff0c;y为纵坐标 int s, f;//s为步数&#xff0c;//f为方向 }link[850100]; int n, m, x, y, p, q, f; int hard 1, tail 1; int a[52][52], b[52][52], book[52][52][91]; int main() { …...

Java 在包管理与模块化中的优势:与其他开发语言的比较

在开发复杂的、规模庞大的软件系统时&#xff0c;包管理和模块化设计起着至关重要的作用。它们不仅决定了代码的组织和可维护性&#xff0c;还直接影响到团队协作效率、扩展性和性能。在众多编程语言中&#xff0c;Java 凭借其成熟的生态系统、强类型系统和标准化的包管理机制&…...

LLMs(大型语言模型)的多智能体:Auto-GPT

LLMs(大型语言模型)的多智能体:Auto-GPT 是指在一个系统中集成多个具有不同能力、角色和任务的智能体,这些智能体能够相互协作、沟通和交互,以共同完成复杂的任务或解决复杂的问题。每个智能体都可以被视为一个独立的实体,具有自己的策略、目标和知识库,通过相互之间的…...

CPU狂飙900%如何分析?怎么定位?怎么溯源处理

当你的服务器CPU飙升到900%&#xff0c;系统卡顿、响应迟缓、业务受阻&#xff0c;这种令人焦虑的场景是否让你束手无策&#xff1f;别慌&#xff0c;这并不是世界末日&#xff0c;只要掌握正确的分析与定位方法&#xff0c;就能快速找到问题根源&#xff0c;并有效解决。 CPU…...

Excel 技巧17 - 如何计算倒计时,并添加该倒计时的数据条(★)

本文讲如何计算倒计时&#xff0c;并添加该倒计时的数据条。 1&#xff0c;如何计算倒计时 这里也要用公式 D3 - TODAY() 显示为下面这个样子的 然后右键该单元格&#xff0c;选 设置单元格格式 然后点 常规 这样就能显示出还书倒计时的日数了。 下拉适用到其他单元格。 2&a…...

Java中的阻塞队列--以LinkedBlockingQueue为例

顾名思义&#xff0c;就是一种在对队列进行出队或者入队操作的时候会阻塞的队列。下面使用JDK17中的LinkedBlockingQuece进行简单的介绍。 LinkedBlockingQueue基本结构 LinkedBlockingQueue的主要结构以及构成的数据结构如下图所示。具体来说包括 存储元素的链表&#xff0…...

16.5万煤气柜柜位计故障分析

一、事故经过&#xff1a; 2015年8月1&#xff14;日20点45分&#xff0c;16.5万立煤气柜柜顶油封溢流口有大量油液溢出&#xff0c;此时雷达柜位计在计算机上示值为63.79米&#xff0c;由于接近傍晚天色较暗&#xff0c;岗位操作员并未及时发现这一异常状况。22点45分左右&…...

高效沟通驱动LabVIEW项目成功

在LabVIEW项目开发中&#xff0c;由于涉及软件、硬件及多方协作&#xff0c;项目沟通效率的高低直接影响开发进度与最终质量。不明确的需求、信息传递中的误解以及跨部门协作的阻碍&#xff0c;常导致项目延误甚至失败。因此&#xff0c;建立高效的沟通机制&#xff0c;确保信息…...

大模型之三十三- 开源Melo 语音合成

大模型之三十三- 开源Melo 语音合成 文本到语音(TTS)系统从基于基础音素的模型演变成复杂的端到端神经方法,这种方法可以直接将文本转换为语音。这一变革得益于深度学习的进步和计算能力的提升,已经在语音的自然度、韵律控制和跨语言能力方面取得了重大进展 。现代TTS系统…...

论文复现:四轮转向车辆后轮转角控制方法研究

写在前面&#xff0c;主要参考以下这篇文章&#xff0c;并复现了其中几种后轮转角控制方法。 一、什么是四轮转向 顾名思义&#xff0c;四轮转向指的是四个轮子都能转向&#xff0c;都能转动。当驾驶员操作方向盘进行前轮转向时&#xff0c;后轮按照特定算法给出的转角跟着转动…...

【UFEN】基于多层特征融合和多任务学习的多模态情感分析

abstract 当前多模态情感分析面临的主要挑战包括&#xff1a;1、模型如何在单一模态中提取情感信息&#xff0c;并实现多模态信息的互补传输&#xff1b;2、在单一模态中体现的情绪与多模态标签不一致的情况下&#xff0c;如何输出相对稳定的预测&#xff1b;3、当单模态信息不…...

uniapp的插件开发发布指南

Hbuilder创建项目 项目根目录创建uni_modules 开发组件 发布到插件市场 填写发布说明&#xff08;未登录需要登录&#xff09; 点击提交 在终端可以看到 发布成功&#xff01; 插件市场查看...

【Linux系统】—— 编译器 gcc/g++ 的使用

【Linux系统】—— 编译器 gcc/g 的使用 1 用 gcc 直接编译2 翻译环境2.1 预处理&#xff08;进行宏替换&#xff09;2.2 编译&#xff08;生成汇编&#xff09;2.3 汇编&#xff08;生成机器可识别代码&#xff09;2.4 链接2.5 记忆小技巧2.6 编译方式2.7 几个问题2.7.1 如何理…...

[微服务]注册中心优化

环境隔离 企业实际开发中&#xff0c;往往会搭建多个运行环境&#xff0c;例如&#xff1a; 开发环境测试环境预发布环境生产环境 这些不同环境之间的服务和数据之间需要隔离。 还有的企业中&#xff0c;会开发多个项目&#xff0c;共享nacos集群。此时&#xff0c;这些项目…...

C++ ——— 模拟实现 vector 类

目录 vector 类的框架 无参数的构造函数 析构函数 获取有效数据个数 获取容量 重载 [] 运算符 可读可写版本 只可读版本 扩容 尾插 实现迭代器 可读可写版本 只可读版本 自定义设置size长度和内容 在任意位置插入 删除任意位置的数据 赋值重载 vector 类的框…...

大华相机DH-IPC-HFW3237M支持的ONVIF协议

使用libONVIF C库。 先发现相机。 配置 lib目录 包含 编译提示缺的文件&#xff0c;到libonvif里面拷贝过来。 改UDP端口 代码 使用msvc 2022的向导生成空项目&#xff0c;从项目的main示例拷贝过来。 CameraOnvif.h #pragma once#include <QObject> #include &l…...

【Java】常用工具类方法:树形结构、获取IP、对象拷贝、File相关、雪花算法等

1、生成子孙树 /*** 生成子孙树** param dataArray 遍历所有数据, 每个数据加到其父节点下* return 子孙树json*/public static JSONArray makeTree(JSONArray dataArray) {List<Map<String, Object>> data new ArrayList<>();for (int i 0; i < dataAr…...

豆瓣电影Top250的数据采集与可视化分析(scrapy+mysql+matplotlib)

文章目录 豆瓣电影Top250的数据采集与可视化分析(scrapy+mysql+matplotlib)写在前面数据采集(Visual Studio Code+Navicat)1.观察网页信息2.编写Scrapy代码(Visual Studio Code)2.1 创建Scrapy项目`doubanProject`2.2 创建爬虫脚本`douban.py`2.3 修改`douban.py`的代码2…...

19c补丁后oracle属主变化,导致不能识别磁盘组

补丁后服务器重启&#xff0c;数据库再次无法启动 ORA01017: invalid username/password; logon denied Oracle 19c 在打上 19.23 或以上补丁版本后&#xff0c;存在与用户组权限相关的问题。具体表现为&#xff0c;Oracle 实例的运行用户&#xff08;oracle&#xff09;和集…...

【Python】 -- 趣味代码 - 小恐龙游戏

文章目录 文章目录 00 小恐龙游戏程序设计框架代码结构和功能游戏流程总结01 小恐龙游戏程序设计02 百度网盘地址00 小恐龙游戏程序设计框架 这段代码是一个基于 Pygame 的简易跑酷游戏的完整实现,玩家控制一个角色(龙)躲避障碍物(仙人掌和乌鸦)。以下是代码的详细介绍:…...

Vue记事本应用实现教程

文章目录 1. 项目介绍2. 开发环境准备3. 设计应用界面4. 创建Vue实例和数据模型5. 实现记事本功能5.1 添加新记事项5.2 删除记事项5.3 清空所有记事 6. 添加样式7. 功能扩展&#xff1a;显示创建时间8. 功能扩展&#xff1a;记事项搜索9. 完整代码10. Vue知识点解析10.1 数据绑…...

【Linux】shell脚本忽略错误继续执行

在 shell 脚本中&#xff0c;可以使用 set -e 命令来设置脚本在遇到错误时退出执行。如果你希望脚本忽略错误并继续执行&#xff0c;可以在脚本开头添加 set e 命令来取消该设置。 举例1 #!/bin/bash# 取消 set -e 的设置 set e# 执行命令&#xff0c;并忽略错误 rm somefile…...

Java 语言特性(面试系列1)

一、面向对象编程 1. 封装&#xff08;Encapsulation&#xff09; 定义&#xff1a;将数据&#xff08;属性&#xff09;和操作数据的方法绑定在一起&#xff0c;通过访问控制符&#xff08;private、protected、public&#xff09;隐藏内部实现细节。示例&#xff1a; public …...

论文解读:交大港大上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架(一)

宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架论文解析 论文解读&#xff1a;交大&港大&上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架&#xff08;一&#xff09; 论文解读&#xff1a;交大&港大&上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化…...

Java线上CPU飙高问题排查全指南

一、引言 在Java应用的线上运行环境中&#xff0c;CPU飙高是一个常见且棘手的性能问题。当系统出现CPU飙高时&#xff0c;通常会导致应用响应缓慢&#xff0c;甚至服务不可用&#xff0c;严重影响用户体验和业务运行。因此&#xff0c;掌握一套科学有效的CPU飙高问题排查方法&…...

Java编程之桥接模式

定义 桥接模式&#xff08;Bridge Pattern&#xff09;属于结构型设计模式&#xff0c;它的核心意图是将抽象部分与实现部分分离&#xff0c;使它们可以独立地变化。这种模式通过组合关系来替代继承关系&#xff0c;从而降低了抽象和实现这两个可变维度之间的耦合度。 用例子…...

Kafka入门-生产者

生产者 生产者发送流程&#xff1a; 延迟时间为0ms时&#xff0c;也就意味着每当有数据就会直接发送 异步发送API 异步发送和同步发送的不同在于&#xff1a;异步发送不需要等待结果&#xff0c;同步发送必须等待结果才能进行下一步发送。 普通异步发送 首先导入所需的k…...

Webpack性能优化:构建速度与体积优化策略

一、构建速度优化 1、​​升级Webpack和Node.js​​ ​​优化效果​​&#xff1a;Webpack 4比Webpack 3构建时间降低60%-98%。​​原因​​&#xff1a; V8引擎优化&#xff08;for of替代forEach、Map/Set替代Object&#xff09;。默认使用更快的md4哈希算法。AST直接从Loa…...