构建 AI 虚拟人，首先要进行大量的数据采集。这包括人物的外貌特征数据，如面部轮廓、五官比例、肤色等，以及行为数据，如语音、动作、表情等。通过高清摄像机、动作捕捉设备等多种工具，收集尽可能丰富和准确的数据。 采集到的数据需要进行预处理，去除噪声、填补缺失值，并将数据进行标准化处理，使其符合后续模型训练的要求。例如，在采集面部表情数据时，可能会因为环境光线等因素产生一些干扰数据，预处理阶段就需要运用图像处理技术将这些干扰去除，确保数据的质量。
（二）数字人大模型训练
数字人大模型训练是构建 AI 虚拟人的核心环节。这需要强大的算力支持和先进的算法。春哥团队在数字人大模型训练方面具有深厚的技术积累。他们运用自研的算法，对采集到的数据进行深度分析和学习。 通过神经网络算法，模型可以学习到人物外貌特征之间的关系，以及语音、动作与表情之间的关联模式。在训练过程中，不断调整模型的参数，以提高模型的准确性和泛化能力。例如，让模型学习不同情绪下人物的表情变化规律，使得生成的虚拟人在表达相应情绪时更加自然和逼真。
