瘦猴 探花 《现代电影工夫》丨AIGC赋能下数字东谈主在电影中的应用综合|动画|aigc赋能下数字东谈主在电影中的应用综合

瘦猴 探花

本文刊发于《现代电影工夫》2023年第10期

众人点评

数字东谈主最早出现于20世纪末期，跟着现代智能科技的发展和朝上，数字东谈主工夫鼓动医疗、培植、娱乐等行业快速发展，相当是在电影制作限制，数字东谈主的应用不但为电影带来了更多的创意和可能性，也为不雅众提供了传神的视觉体验。连年来，东谈主工智能生成内容（AIGC）工夫取得艰涩性进展，伴跟着多模态AI大模子快速发展，数字东谈主创作进入AIGC期间。《AIGC赋能下数字东谈主在电影中的应用综合》一文，通过对真东谈主数字替身和虚构创造扮装两种数字东谈主类型在电影制作中应用和工夫演进的先容，贯注分析了数字东谈主在电影行业的应用近况；从形象生成、语音合成、动画驱动三方面通告了AIGC 的发展何如大幅加快数字东谈主的坐蓐过程，阻挡数字东谈主的制作本钱和提高数字东谈主的制作效用，并从批量化生成和智能化交互的角度探讨了数字东谈主在电影制作中的发展与应用出路。本文有助于了解AIGC数字东谈主在影视制作中的应用近况，以及在电影行业中不成低估的病笃作用。

——王木旺

高档工程师

中国电影科学工夫探究所（中央宣传部电影工夫质地检测所）传输放映工夫探究处副处长

作 者 简 介

twitter 反差

谢韵

清华大学深圳海外探究生院硕士探究生在读，主要探究主义：数字东谈主可视化抒发与交互应用。

清华大学深圳海外探究生院硕士探究生在读，主要探究主义：数字东谈主动作生成与交互应用。

曾可依

李秀

清华大学西席、博士生导师，主要探究主义：东谈主工智能、数据挖掘与模式识别。

节录

数字东谈主行动数字电影工夫的病笃构成部分，不仅为电影创作家提供更广袤的开脱创意空间，也让不雅众体验到更精彩传神的视觉效果和故事情节，是未回电影行业高质地发展的病笃探索主义。跟着东谈主工智能（AI）工夫在深度学习（DL）、当然谈话处理（NLP）、诡计机视觉（CV）等限制的陆续艰涩，越来越多影视公司加大了对数字东谈主的工夫研发力度。本文通过分析数字东谈主在电影行业的应用近况，对真东谈主数字替身和虚构创造扮装两种数字东谈主类型进行了简要先容，并针对现存AI工夫效果，从形象生成、语音合成、动画驱动三方面总结东谈主工智能生成内容（AIGC）赋能下数字东谈主制作效用的优化，再从批量化生成和智能化交互的角度探讨数字东谈主在电影制作中的应用出路，为数字东谈主在影视行业中的应用提供一些启示。

关键词

数字东谈主；AIGC；电影制作；深度学习

1序论

数字东谈主是一种通过诡计机工夫模拟和复制东谈主类构造、形态和行为的虚构实体。跟着科技的陆续朝上和翻新，电影制作团队好像利用数字东谈主工夫为不雅众呈现出更加传神和触动的视觉效果。这种工夫的赶紧发展为电影行业带来了无尽的可能性，许多优秀的电影作品都愚弄了数字东谈主工夫，使历史东谈主物、虚构扮装和神奇生物在银幕上绘声绘色。比如，詹姆斯·卡梅隆执导的科幻巨作《阿凡达：水之谈》就选择了先进的数字东谈主工夫，将东谈主类与纳好意思族的虚构天下相和会，为不雅众提供了传神的视觉享受。《复仇者定约4：结尾之战》这部漫威超等强人大片则利用数字东谈主工夫得胜终显明许多扮装的复刻和重塑，使不雅众好像看到年青版的托尼·斯塔克、史蒂夫·罗杰斯和索尔·奥丁森等扮装，这些数字东谈主扮装与真正演员的献艺无缝贯串，为电影增添了情谊冲击和戏剧张力。

2012年深度学习（DL）工夫进入全球视线，数字东谈主产业从用度高且耗时较长的动画制作开动寂静向东谈主工智能（AI）制作过渡，大幅阻挡了数字东谈主的制作本钱并擢升了制作效率。在东谈主工智能生成内容（AIGC）工夫的有劲赋能下，虚构数字东谈主行动多个跨限制工夫的集成体，在显赫擢升电影制作效用与质地的同期，为往后的应用发展提供了更多的可能性。

2数字东谈主在电影行业中的应用

真东谈主数字替身和虚构创造扮装是数字东谈主发展的两个阶段。真东谈主数字替身利用数字工夫代替真正演员进行场景拍摄，而虚构创造扮装是全都由诡计机表率生成的数字东谈主。跟着工夫的发展，真东谈主数字替身和虚构创造扮装的制作精度与工夫陆续擢升，为电影创作提供了更广袤的创作空间，也使数字东谈主的献艺更加传神。

2.1 真东谈主数字替身

真东谈主数字替身是数字东谈主发展的早期类型，替身是指利用数字工夫制作的东谈主物，代替真正演员出当今电影中。传统的电影拍摄由于波及到武打爆炸与殊效等危急性较大的情节设计，每每会选择数字替身的阵势阻挡风险与本钱。数字替身最早可追忆到1985年的电影《少年福尔摩斯》，工业光魔公司（ILM）创造了电影史上第一个CG扮装，通过对骑士的数字替身制作终显明战争的镜头。1997年，电影《泰坦尼克号》的水下场景初次使用了全都由诡计机工夫制造的数字替身演员，使得水下片断更真正、触动。

通过扫描真正演员构建对应的数字东谈主替身是电影工业中的常用作念法，电影制作公司通过光台拍摄获取高保真的三维采集重建演员形象，通过模拟环境光、肤色重建、面部绑定等将真正演员的形象数字化，再将数字形象与执行演员的献艺勾通在一都，终了数字替身进行拍摄的效果，从而避让好多电影无法幸免的拍摄挑战，如时分程度、拍摄难度、影片质地等[1]。

当电影全面进入数字期间后，数字替身便进入了以二维图像换脸与三维动作捕捉换脸的阶段。举例，电影《速率与热枕7》中的主演保罗·沃克在影片拍摄过程中遇到严重车祸难熬圆寂，为了保证电影的告成制作，剧组剿袭了二维数字图像换脸工夫，通过保罗·沃克生前存留的影像长途过头弟弟的替身献艺完成了最终拍摄。而数字替身在三维动作捕捉换脸工夫的应用则更为平素，不管是《双子杀手》中扮装与本身克隆体遇到的场景，亦或是艰涩年级限定、出演不同庚级段的吞并扮装的电影《银翼杀手2049》《金刚狼3：决死一战》等，三维动作捕捉换脸工夫让真东谈主数字替身的献艺更为深湛传神，也为导演提供了更多的创作空间。

跟着工夫的发展，真东谈主数字替身工夫的制作本钱及终了效果都获取了显赫优化。早在2008年，为电影《本杰明·巴顿奇事》制作殊效的殊效公司就也曾愚弄面部捕捉工夫将主角的献艺与3D数字模子勾通，终显明让主角跨越老年、中年、青少年和婴儿四个东谈主生阶段的“永生不老”般演绎，并斩获了2009年奥斯卡最好视觉效果奖。2019年奥斯卡最好影片《绿皮书》中主角弹奏钢琴镜头的拍摄亦然通过替身钢琴师与AI换脸工夫进行后期合成。

在工夫优化上，AI深度合成工夫门槛正在陆续阻挡，该类工夫的发展迭代为系列电影中保握演员外不雅不变的勤劳提供了惩办决策。漫威电影《蜘蛛侠: 强人无归》中就利用AI换脸合成工夫让章鱼博士和绿魔看起来更年青;《爱尔兰东谈主》里罗伯特·德尼罗、阿尔·帕西诺和乔· 佩西三位年逾七旬演员终显明无痕减龄献艺年青版的我方。继2020年发布高分辨率版块Deepfake用具后[2]，迪士尼近期又发布了首个可适用于真正场景、自动化的AI视频东谈主脸处理模子FRAN（Face Re⁃Aging Network）[3]，该模子进一步擢升了AI更正演员外貌视觉效果的材干。FRAN好像使用数据信息来估量真东谈主演员面部会老化的区域，以及终了将皱纹和下巴重复到既有视频片断上，或者从既有画面的东谈主物脸上删除皱纹。FRAN算法的出现为数字替身的使用扩展了创作空间。

在实时反应上，英国生成式AI代表公司Metaphysic提倡了Metaphysic Live家具，该家具好像在演员现场献艺的基础上实时创建高分辨率、传神的换脸和去老化效果，无需进一步合成或视效（VFX）责任，并好像以30FPS的速率将AI生成的传神内容流传输到现实天下场景。电影《Here》即是通过AIGC快速实时展现现场演员献艺驱动的超真正换脸和去老化工夫瘦猴 探花，让导演、演员和制片东谈主得以实时检察并调整献艺，极地面裁减了影片制作周期，同样的减龄责任在2019年的《双子杀手》中曾花去制作公司两年的时分。

2.2 虚构创造扮装

虚构创造扮装是数字东谈主发展的中期类型，它们是指全都由诡计机表率生成的数字东谈主，莫得执行的物理形骸与现实身份，只存在于诡计机的虚构空间中。CG工夫的发展让数字东谈主不再局限于真东谈主演员的生物模子，而是不错通过艺术家创造和诡计机合成等阵势创造出无法在电影中进行实拍的东谈主物及生物。

早期的虚构创造扮装不错追忆到1989年詹姆斯·卡梅隆的《山地》，该影片中外星明智生物操控水柱清爽到男女主角眼前，水柱呈现出了与男女主角一样的模样。2001年，彼得·杰克逊的《指环王1：护戒使臣》创造了一个具有里程碑兴味的虚构创造扮装咕噜姆。其后，维塔数码推出“金刚”和《猩球崛起》系列中的“凯撒”等虚构扮装形象。2006年，电影殊效公司工业光魔在《加勒比海盗2：一火灵的矿藏》里创造了一位会弹管风琴的章鱼船主，绝对开启了虚构创造扮装在电影制作中的应用。

动作捕捉工夫的发展让虚构创造扮装在电影制作中更显当然。2001年，由游戏生息的科幻电影《最终幻想：灵魂深处》行动动作捕捉史上的一部标杆性作品，不仅女主角Aki的全程动画都由动作捕捉工夫进行驱动，同期也让她领有了一头纤毫毕现、柔柔超脱的头发，这是虚构创造扮装初次终了毛发在CG天下里甩动、旋转，并对其进行光芒动态处理。2004年，执导过《阿甘正传》的罗伯特·泽米吉斯拍摄了好莱坞第一部全真东谈主CG电影《极地特快》，奥斯卡影帝汤姆·汉克斯在影片中先后饰演了包括圣诞老东谈主在内的6个虚构数字扮装，总计的数字东谈主动画均由动作捕捉工夫终了。

在AI工夫的加握下，虚构创造扮装不管在制作精度上照旧在效果呈现上都有了赶紧擢升。2019年《阿丽塔：战争天神》影片的主角阿丽塔即是第一位全都选择数字东谈主工夫制作的超高精度扮装。工程师们为了终了阿丽塔脸上微弱绒毛的当然毛发效果，利用AI算法设计了全新的毛孔滋长工夫，使阿丽塔领有超写实的数字东谈主形象。在驱动方面，《阿丽塔：战争天神》将动作捕捉升级到了“献艺捕捉”，维塔责任室通过演员“罗莎·萨拉查——CG 罗莎·萨拉查——阿丽塔”的过程重定向献艺，让阿丽塔的面部格式追踪更能真正带入抒发演员的情谊和献艺。同样，在《复仇者定约3: 无尽干戈》中，迪士尼使用了AI算法对演员的脸部进行高分辨率扫描，并自动将东谈主脸图像映射到灭霸的身体上，使灭霸好像展现出传神拟东谈主化的献艺。在《阿凡达：水之谈》中，维塔责任室斥地出了全新的APFS系统(Anatomically Plausible Facial System) 为虚构创造扮装的献艺擢升了质地。这个系统在补助责任主谈主员绘图面部动画的同期，还会汇集大批的面部扫描数据以用于之后的神经相聚模子磨练，通过AI深度学习模子与算法，学习演员的潜在肌肉行为，快速补助纳好意思东谈主的面部动画生成，并勾通纳好意思东谈主的特有外形设置弥补牙齿和头骨剖解的偏差[4]。

3AIGC赋能数字东谈主在电影中的制作与应用

3.1 AIGC助力数字东谈主坐蓐

高本钱参加和较长的制作周期一直是数字东谈主在电影制作中靠近的两大挑战。传统的数字东谈主坐蓐过程果真全部依赖东谈主工终了，从东谈主物建模到动画制作再到语音合成，各个法子都需要大批的时分本钱和东谈主力参加。而跟着生成算法、预磨练模子和多模态等工夫的陆续翻新，AIGC的发展大幅加快数字东谈主的坐蓐过程，并显赫阻挡数字东谈主的制作本钱，极大提高数字东谈主的制作效用。

数字东谈主坐蓐制作过程主要可分红三个板块，分辩为形象生成、语音合成、动画驱动。在AIGC工夫的加握下，形象生成可利用算法模子快速生成高精度的数字东谈主形象，语音合成好像利用语音疗养等工夫生成传神的语音抒发，动画驱动则可利用深度学习模子驱动数字东谈主的格式和动作。

（1） 数字东谈主形象的智能化生成

传统的写实数字东谈主生成过程依赖于设计师使用诸如Maya、3ds Max和CAD等3D建模软件手动创建东谈主体的三维模子。然则，由于这些软件的学习本钱高且建模效率低，很难快速批量生成数字东谈主形象。

跟着AI生成算法的提速迭代，针对写实虚构东谈主的形象生成，现阶段出现了两种主要的模子生成方式：第一种是基于图像和视频的生成，也曾初步终了家具化，并好像达到次期间游戏东谈主物的精度水平。用户不错通过上传相片或视频来生成写实类型的数字东谈主。这种生成方式的代表性应用有英伟达的Omniverse Avatar和Unreal Engine的MetaHuman Creator，用户不错通过自界说方式快速生成对应的数字东谈主形象。第二种方式是基于参数化模子进行数字东谈主生成，此限制亦然连年来学术界的探究热门。该类表率通过参数化模子将本来复杂的数字东谈主空间解耦，将数字东谈主抽象为限定不休下一定数设计参数，这亦然连年来学术界的探究热门。

基于图片和视频的数字东谈主形象生成也曾具备较为进修的制作过程。以MetaHuman Creator为例，它是基于云表的在线剪辑器，不错剿袭搀杂取样库中的元素或自界说建模来终了所需的扫尾。凭据图片生成写实数字东谈主的过程从围绕真正东谈主物进行拍照开动，通过多张脸部拍摄相片，将其导入RealityCapture等软件中生成高质地的网格体和贴图。接下来再通过将网格体导入Unreal Engine中进行面部符号帧追踪，并运行身份领路，将模子的网格体提交到MetaHuman后端，即可快速生成对应的东谈主物模子。此外，还不错在MetaHuman Creator中连续剪辑数字东谈主的皮肤、眼睛等五官细节和服装、发型、身体比例等。

而基于参数化模子的数字东谈主生成亦然AIGC在数字东谈主建模限制的探究热门。该类表率的念念路是通过大型真正东谈主体扫描模子数据库，学习东谈主体结构的共性，构建长入的参数化模子，将本来复杂的东谈主体网格空间解耦为有限的参数抒发。这些参数袒护了身高、体型、肌肉界说、脸部特征等东谈主体信息，通过调整这些参数的数值，不错终了对东谈主体模子的变形和定制。2015年基于线性的搀杂模子SMPL[5]终显明通过小数的参数来暗示和更正东谈主体的姿势和阵势。SMPL‐X[6]在其基础上引入了东谈主脸和手势的参数化暗示，该类参数化模子被平素应用于ICON[7]等东谈主体重建任务中。除了真正东谈主体外，RaBit[8]模子对卡通东谈主物的参数化模子进行了探索，可通过鼎新参数得到卡通东谈主、熊、兔子等多种卡通生物的个性化3D模子，其提倡的SVR表率不错通过单张卡通图片重建得到相似款式与姿势的卡通模子。

（2） 数字东谈主语音的智能化合成

高当然度和个性化语音合成亦然数字东谈主制作中的病笃模块，相较于数字东谈主坐蓐的其他板块，语音AI合成工夫已进入进修期，现被平素应用于播送电视、相聚视听等多个限制。语音合成工夫是AIGC限制中的病笃分支之一，好像快速将文本转化为音频，使诡计机实时自动生成高质地的语音音频。

2016年谷歌提倡WaveNet[9]，其利用推广因果卷积惩办语音的大跨度时分依赖问题，使得模子能在短时天职完成高质地语音合成。2017年，在WaveNet基础上，谷歌提倡首个端到端的TTS语音合成模子Tacotron[10]，并于2018年发布Tacotron 2。Tacotron 2由声谱估量相聚和声码器构成，其中声谱估量相聚将输入的字符序列映射为梅尔频谱的帧序列，声码器则负责将估量得到的梅尔频谱帧序列复原为波形[11]。2019年，浙江大学蚁合微软提倡FastSpeech模子[12]，FastSpeech是一个非追思模子，较于之前的自追思TTS模子，其具有更快的生成速率和更好的语音质地，一年后FastSpeech 2发布，能径直从文本生成估量音频波形，且磨练速率达到FastSpeech的3倍[13]。连年来，语音合成任务开动转向弘扬力语音合成（Expressive TTS），比拟TTS，其更关心何如合谚语音的作风、韵律、情谊等。由于该类磨练所需的标注数据较少，因此此类表率每每选择无监督学习方式，从参考音频中解耦出情谊和韵律特征，然后将这种特征与文本向量勾通，终了作风可控化[14][15]。

（3） 数字东谈主动画的智能化驱动

除了外形弘扬，身体动作的当然性和面部格式的机动性关于虚构东谈主的真正感至关病笃。与虚构东谈主形象生成不同，动画驱动数字东谈主不仅需要具备怒放性、真正感，还对交互反应的实时性有一定条款，该类动画制作复杂，短短几分钟的动画便需要一个警戒丰富的动画师破耗几小时。而跟着AIGC工夫的发展与应用，迭代更新后AI算法也曾不错生成合适东谈主体清爽学的动作和格式。

真东谈主驱动依赖动作捕捉工夫。动作捕捉工夫可分为惯性式动作捕捉、光学式动作捕捉及基于视频的动作捕捉三类。业内每每选择光学式动作捕捉，利用录像机阵列和传感器来记载和追踪东谈主体的清爽数据，但该类表率本钱较高，让不少东谈主瞪眼而视。跟着AIGC工夫的发展，基于视频的低本钱动作捕捉工夫越发进修。Zhang提倡的实时面部捕捉系统能利用固定的数字东谈主头部勾通输入的大肆视角的东谈主脸视频终了精良到微格式级别的东谈主脸视频输出[16]。而DeepMotion等基于视频的全身动作捕捉应用的出现使得全身动作捕捉门槛大大阻挡，用户上传的视频通过姿态估量等AI算法诡计出视频中东谈主体的全局位置及漏洞旋转信息，从而得到一段与视频对应的骨骼动画序列。

跟着动作捕捉工夫和视频内容数据的丰富，动作数据的鸠合变得更加粗浅，这为AI算法驱动数字东谈主动画提供了宏大的数据基础。刻下AI算法驱动的数字东谈主主若是通过文本、音乐和视频的阵势跨模态生成数字东谈主动画，凭据生成内容也分为三个主义：唇部动画生成、面部动画生成与身体动作生成。

唇部动画凭据输入的不同，可分为文本驱动和语音驱动。不管是文本特征或是语音特征，在指定谈话限定下其与唇部清爽之间是一双一的粗浅映射关系，这种映射关系易从数据中学习到，相对粗浅，刻下该类模子在行业内也曾平素应用。

面部动画生成主若是通过对3D 模子对应的Blendshape的向量抒发。死心刻下，国表里科技企业在数字东谈主面部动画智能合成方面都有一定进展，海外上如Reallusion公司探究的利用语音生成面部格式的Craytalk工夫已在动画制作中被得胜商用，国内搜狗、相芯科技等公司也有部分名堂落地应用。

动作生成主要指由动作序列或文本、音乐、视频等跨模态信息驱动生成的骨骼动画。这类输入与骨骼动画之间都是多对多的映射关系，吞并个输入对应真正空间可能包含各式各种的肢体动作，这给3D化身动画提倡了两大挑战：个性化动作生成和可限定的动作生成。以文本驱动为例，用户通过给定文本剧本生成身体动作，需要对输入文本进行特征索求，再利用索求到的文本特援引导动作生成模块责任。东谈主体动作生成扩散模子（Human Motion Diffusion Model）[17]利用CLIP索求文本描述特征，勾通扩散模子生成动作序列，而Action‐GPT[18]则基于GPT‐3的架构，选择了自追思的方式生成动作序列，通过生成细粒度高的动作描述引导解码器生成动作。上述模子都得到了较好的短时动作生见效果，但生成万古动作序列时易出现动作冻结、动作迁延等情况，离落地应用还有一段距离。

3.2 应用出路

在AIGC工夫撑握下，数字东谈主的批量化生成和智能化交互为其在电影制作中的应用发展提供了更多可能性。

跟着数字东谈主制作过程的优化加强，这类数字财富的坐蓐必将变得本钱更低且更加高效[19]。利用批量化生成替代真东谈主布景演员是数字东谈主在电影制作中一个可行的发展主义。最初，比拟于真正演员，生成的虚构数字东谈主具有高机动性和高可控性，不错凭据导演需求进行实时调整和限定。他们不错在不同的场景和扮装之间快速切换，无需纪念时分限定或协议问题。而制作主谈主员不错凭据具体需要随时调整虚构数字东谈主的数目、外貌和动作，以终了更好的视觉效果。其次，虚构数字东谈主完好惩办了与真正演员干系的东谈主力资源料理问题，平缓料理和互助责任，且具有很是的守秘性上风，不错幸免潜在的信息浮现问题。

同期，更加智能化的“独化数字东谈主”也成为继真东谈主数字替身、虚构创造扮装后数字东谈主在电影制作中新的发展阶段。独化数字东谈主指的是具有完整的东谈主格和清爽，领有自主念念考和行为材干的数字东谈主，它们具有东谈主类的明智和清爽，好像自主念念考、学习和行为，它们具备智能体（Agent），依托于先进的东谈主工智能工夫，举例深度学习（DL）、当然谈话处理（NLP）、神经相聚等[20]。在交互性更强的“引擎电影”以及在传统电影工夫的握续深挖中，诡计机驱动数字东谈主应用尝试渐渐加多已成事实。

早期的独化数字东谈主主见主要存在于元六合电影中，它们体现了导演关于东谈主工智能工夫在改日与东谈主类关系的一切设计，《银翼杀手》《闭幕者》《我，机器东谈主》中均出现了具有孤独清爽的数字东谈主。跟着当然谈话处理（NLP）、多模态转化等限制的陆续艰涩，数字东谈主的智能化得到显赫擢升，独化数字东谈主不再以单纯的主见存在于电影内容中，而所以真正形象出当今现实天下里。

以曾出品获取奥斯卡提名的《至爱梵高·星空之谜》的Bondit Media Capital公司投资拍摄的科幻电影《b》为例，由日本AI机器东谈主Erica担任主演，斥地团队为Erica进行了电影演技培训。Erica在片中实质出演AI机器东谈主，艰涩传统以殊效制作机器东谈主的拍摄模式，引起了国表里不雅众的关心和计议，成为第一部由东谈主工智能担任主演的电影。2022年，一位由北京蔚领期间科技有限公司推出的虚构数字东谈主演员春草厚爱面世，在其背后的AI算法撑握下，春草好像对东谈主类的教导作念出实时反应，同期也能在与东谈主类的调换中陆续学习。正如其CEO宋震在访谈中提到：“春草的定位除了游戏《春草传》外，导演也不错径直与这位演员互动讲戏，然后让她现场献艺。”

由此不雅之，AIGC工夫为数字东谈主在电影制作的应用带来了更多可能性，包括批量化生成的虚构数字东谈主替代布景演员和智能独化数字东谈主的交互应用。这些数字东谈主工夫的朝上发展为电影创作提供了新机遇，也为今后电影行业的发展提供了更多创造性与可能性。

4结语

数字东谈主行动电影制作的关键成分，也曾成为电影叙事过程中不成或缺的病笃构成部分。本探究主要先容了数字东谈主在电影行业中的应用近况和改日发展趋势，在形象生成、语音合成以及动画驱动方面对现存AIGC工夫进行梳理总结，为电影行业的数字东谈主制作效用优化过程提供一些参考，并在批量化生成与智能化交互方面，为数字东谈主对电影行业的翻新变革应用提供了一些启示。

跟着AIGC工夫的陆续发展和支握，数字东谈主的应用将超过夙昔只是在殊效方面的应用，扩展到更平素的限制，如自主剧情发展、实时情谊反应等方面。改日，数字东谈主的进一步发展将为电影制作带来更多创造性和工夫上的艰涩，丰富电影体验并引颈电影行业向着新的晴明期间迈进。

参考文件

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主宰单元：国度电影局

主持单元：电影工夫质地检测所

刊号：CN11-5336/TB

圭臬海外刊号：ISSN 1673-3215

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期刊刊行：010-63245081瘦猴 探花