一群人围坐在一间会议室里,他们的目光全部聚焦在大屏幕中播放的视频。
这其实是《每日经济新闻》再日常不过的一次内容审核会议。
但这一次的背后,却有一场较量在“暗流涌动”。
内容团队和往常一样,仔细地端详着灰度测试视频中主播播报的新闻。
但与此同时,同一屋檐下的技术团队同事,这一刻却在紧握双拳、捏着一把冷汗:
“千万不要发现任何端倪……”
没错,正是这样一段看似再正常不过的新闻播报,却成为了这场“较量”的根本所在——
因为视频里的主播N小黑,TA并不是个人,而是由AI技术合成的数字虚拟人。
当众人反应过来之后,这件事情在《每日经济新闻》内部迅速炸开了锅,后来甚至有人还问“视频里的哪部分是AI”?
技术团队给出的解释则是:
从表情到姿态,再到文字,全部都是。
而后来,这项技术更是悄悄地上线了70天,然而就连眼尖的观众们都没有发现异常。
当真相公之于众之际,结果可想而知,瞬间引发了大量的关注。
《每日经济新闻》更是把它置顶到了其官方微博之上,重视程度可见一斑。
而这一切背后的技术,正是来自小冰团队的小冰框架(Xiaoice Avatar Framework)。
但讲真,这还真不是小冰团队*次让虚拟人惊艳于公众面前。
你是不是个人,我已经感知不到了
小冰在打造N小黑的同时,其实还公布了另一个AI——N小白。
他俩在虚拟主播界的自然程度,可以说是*次提高到了与人类较为接近的程度。
从他们在视频的表现中不难看出,在播报新闻时的表情神态、嘴部变化,甚至是肢体动作的配合,都是具有一致性。
而且与N小黑一样,N小白也是在被“公之于众”前,连续70天、24小时不间断地做着新闻直播,也是没被发现的那种。
但也正如刚才提到的,N小黑和N小白只是小冰众多虚拟人中的一隅。
这不最近,一名叫做崔筱盼的万科员工获得总部优秀新人奖的消息,刷爆了朋友圈。
原因无他,因为崔筱盼也并不是个人,同样也是小冰框架下打造的虚拟人。
据介绍,崔筱盼其实早在2021年的2月份便入职万科,在职期间主要负责各种应收/逾期提醒及工作异常侦测相关工作。
在系统算法的加持下,她能够以惊人的速度学会人类在流程和数据中发现问题的方法。
她最终的工作成绩,便是人类效率的千百倍,更是在催办预付应收逾期单据核销率达到91.44%。
而且崔筱盼的形象也是成为此次爆火的原因之一。
很多网友对她的形象评价为“知性美”,更有甚者“傻傻分不清”她是真人形象还是AI创造出来的。
但比起逼真和美貌,崔筱盼形象上更独特的一点便是相由心生。
没错,小冰框架在创造她的形象时,并非是凭空而造,而是与她自身具备的业务能力相匹配的。
(也难怪崔筱盼会散发出职场女强人的气息了)
当然,除了上述的虚拟人之外,诸如操着一口浓郁方言的“山东大哥”:
从央美毕业、最近代表中国参加迪拜世博会的夏语冰,它们均是出自小冰框架之手:
……
不难看出,这些小冰创造出来的众多虚拟人,他们都具备各自的“看家本领”。
那么接下来的一个问题便是——
既能做到逼真,又富有多样性,还能批量工厂式生产,小冰是如何做到的?
像个人,并不容易
小冰现在做出来的虚拟人,无论是静态的照片,或者是动态的新闻主播,都可以说是真假难辨。
但讲真,尤其是在打造N小黑和N小白的时候,小冰团队最初也遇到了许多挑战。
因为在此之前,大家能够看到的所谓AI虚拟人主播还是比较假的。
例如主播的表情不够自然,下半身几乎不动,以及播报出来的语言也是带有“机械味”。
甚至《每日经济新闻》团队的成员都对此举打出了大大问号:
我们为什么要放上去这么假的虚拟人呢?
对此,小冰团队为了首次能够达到人类无法区分的程度,便在技术路线上做出了核心改变。
先从整体来看,小冰框架依然是核心。
而这一次的技术关键改变,在于对视觉上的优化。
以往我们在电影中能够看到的逼真效果,要么采用的是传统3D建模方法,要么就是CG后期渲染。
但这两种方法在时间周期和资金成本上的缺点也是非常明显。
基于这种现状,小冰团队便提出了一种新的方法——深度神经网络渲染技术(XNR)。
简单来说,这项技术主要包含三个步骤。
*步是构建两个专家模型。
*个是语音专家模型,基本的思路便是利用很大量的数据来学习、理解人类的语音。
例如人类在讲话讲到激动的时候,他的嘴型都会有比较明显的变化,而语音专家模型就是学会这项技能。
第二个是专家模型,则是通过采集摄像机等设备拍出来的人物视频数据,学习人类在说话过程中,嘴部的变化与眼睛、脸部其它肌肉之间如何产生微妙的联动变化。
如此一来,就能会让虚拟人在说话时,整个面部表情能够变得自然流畅。
第二步便来到了渲染的环节。
也就是将语音输入到深度神经网络渲染模型,而后会一帧一帧地渲染出自然的脸,并形成动态的过程。
但在这个过程中,前两个专家模型也会起到一个监督的作用,目的还是让整体效果能够自然。
第三步,则是一个自动化的过程。
也就是当把文字输入进来的时候,就会通过TTS(TextToSpeech)的方式,将文本变成语音。
而当机器接收到这些语音信号后,又会将其联动虚拟人的所有姿态、动作、表情等,最终生成一个完整的视频。
也正是在这种技术路线上的改变,最终才得以让小冰的虚拟人“瞒天过海”地骗过了人眼。
……
聊完了背后的技术,不少友友们肯定也要发问了:
做得这么像人,小冰要干什么?
我们还是拿N小黑/N小白的例子来看。
他们的效果一出来,便让《每日经济新闻》内容团队的态度,发生了三百六十度的改变——
从最开始的质疑和抵触,直接转变成了积极去接受。
他们后来直接主动拿着需求,找到小冰团队的技术人员说:
我们现在需要让AI来播报这些内容……
这是因为他们发现虚拟人播报新闻,原来不仅可以做得像人一样逼真,而且还能做到7 x 24小时不间断的那种。
如此一来,便让播报新闻这个本身就*时效性的事情,变得异常精准高效,还释放了大量的人力和物力。
甚至《每日经济新闻》的同行都会私下问他们:“你们什么时候变成24小时制了?”
……
而不仅仅是新闻主播这一件事,若是上升到更高的角度来观察,我们也不难发现AI虚拟人已然成为一种大趋势。
例如前一阵子在短视频平台一夜爆火的虚拟人柳夜熙,仅发布一条视频便受到了全民围观。
她做为一名虚拟人美妆博主,不仅是故事的精彩性,更是因为其高超的捏脸技术,让她呈现出了东方古典与现代时尚元素*结合的效果。
再如虚拟人AYAYI,仅凭一张“证件照”,在网络上瞬间爆红(当天便有224万浏览量)。
与以往虚拟形象不同的是,她拥有更加贴近人类的外貌,无论是肤质、发质亦或是微表情等,都做到了对真人的高度还原。
这是AI虚拟人,正在逐步迎合大众审美、口味的一种印证。
再从商业层面上来看,仅是2021年,虚拟人赛道上便有超过10笔的融资,嗅觉敏锐的VC们可谓是纷纷抛出了橄榄枝,着手布局。
除了这种视觉形象的虚拟人,在语音方面,Gartner预测到了 2023 年,员工与应用程序的互动中,将有 25% 是透过语音进行,但这一数值在2019年这个才不到 3%。
而这一切的背后的原因,表面上看是因为虚拟人技术不断迭代和发展。
但再深挖一层来看,还是其能够带来和创造的价值。
除了像虚拟主播能够释放人力和物力,像夏语冰所具备的绘画、创作能力,更是能够打破人类有限的创造力。
总而言之,站在现阶段来归纳虚拟人,或许有三大趋势,已经再明显不过:
虚拟人从长的逼真,到语音、姿态方方面面的逼真;
虚拟人从“骗得过一时”到也可以“骗得过一世”发展;
虚拟人已经从黑科技、秀肌肉等词语跳出,踏进各行各业。
而三大趋势汇集在一起,实际也在指向另一个更大的趋势——
虚拟人正在迎来质变的时刻。
如果说2021年“有虚拟人是新闻”,那么2022年,或许就是“哪个领域谁还没有虚拟人”了。
One More Thing
纵观小冰这几次虚拟人的亮相,背后规律实际也不难发现:
小冰总是“先做后说”,也就是让虚拟人先偷偷“上岗”,然后再悄悄拿结果惊艳所有人。
而小冰团队也透露,在已经公开“认领”的之外,现在还有一个虚拟人在人类中间“潜伏”已久。
很快,就又会带来一次恍然大明白。
所以小冰这究竟是对虚拟人技术极度自信?还是如此反复之后,让所有人对虚拟人“脱敏”,从而成功实现“AI和人类混居”?
你不妨也猜猜?感兴趣的人多了,我们找小冰团队求解去~
11954起
融资事件
5932.12亿元
融资总金额
7394家
企业
2483家
涉及机构
679起
上市事件
8.14万亿元
A股总市值