虛擬偶像AI實現
馬健健、張翔
- 出版商: 清華大學
- 出版日期: 2022-02-01
- 定價: $474
- 售價: 7.9 折 $374
- 語言: 簡體中文
- ISBN: 7302598606
- ISBN-13: 9787302598602
-
相關翻譯:
打造元宇宙中的另一個你：虛擬偶像AI實作 (繁中版)
立即出貨 (庫存 < 3)
買這商品的人也買了...
-
$990Animation:Master: A Complete Guide -
$379Python 深度學習實戰：75個有關神經網絡建模、強化學習與遷移學習的解決方案 (Python Deep Learning Cookbook: Over 75 practical recipes on neural network modeling, reinforcement learning, and transfer learning using Python) -
$232Python 數據挖掘方法及應用 -
機器學習的數學基礎 : AI、深度學習打底必讀$580$458 -
精通機器學習｜使用 Scikit-Learn , Keras 與 TensorFlow, 2/e (Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2/e)$1,200$948 -
遷移學習 -- TRANSFER LEARNING (楊強教授新作)$834$792 -
$454Python 遷移學習 -
Deep Learning 3｜用 Python 進行深度學習框架的開發實作$780$616 -
集成學習入門與實戰：原理、算法與應用$419$398 -
復雜環境下語音信號處理的深度學習方法$1,008$958 -
自然語言處理實踐$354$336 -
Python 進階：實際應用開發實戰$774$735 -
時間序列預測 : 基於機器學習和 Python 實現 (Machine Learning for Time Series Forecasting with Python)$534$507 -
Python 工匠 案例、技巧與工程實踐$599$569 -
$454Koa 開發：入門、進階與實戰 -
從0到1 ES6快速上手$419$398 -
圖解量子電腦$359$341 -
數據分析與可視化（基於AWS雲平臺）（微課版）$359$341 -
Rasa 實戰：構建開源對話機器人$534$507 -
統計計算與智能分析理論及其Python實踐$954$906 -
$407CPU 通識課 -
金魚都能懂的 CSS 必學屬性：網頁設計必備寶典（iT邦幫忙鐵人賽系列書）$720$562 -
軟件研發效能提升實踐$948$901 -
Windows 駭客程式設計：勒索病毒(第二冊) -- 原理篇, 2/e$590$460 -
Figma UI/UX 設計技巧實戰：打造擬真介面原型$600$468
商品描述
目錄大綱
目 錄
第1章 虛擬偶像概述 1
1.1 什麽是虛擬偶像 1
1.2 虛擬偶像的發展歷程 3
1.3 虛擬偶像的現狀和行業應用 5
1.4 小結 5
第2章 Python基礎入門 7
2.1 搭建Python編程環境 7
2.1.1 Python軟件的安裝 8
2.1.2 編寫第一個Python程序 9
2.1.3 Python命名規範 10
2.1.4 Python關鍵字 11
2.2 Python數據類型 11
2.2.1 數字類型 12
2.2.2 運算符 16
2.2.3 字符串 18
2.2.4 容器 19
2.3 Python控制結構 21
2.3.1 選擇結構 22
2.3.2 循環結構 23
2.4 Python函數 25
2.4.1 函數定義 25
2.4.2 函數調用 26
2.4.3 匿名函數 27
2.5 Python模塊 27
2.5.1 導入模塊 28
2.5.2 模塊的搜索路徑 29
2.6 Python面向對象編程 30
2.6.1 Python類創建和實例 30
2.6.2 Python內置類屬性 32
2.6.3 類的繼承 33
2.7 小結 35
第3章 常用的機器學習框架介紹 36
3.1 TensorFlow基礎及應用 37
3.1.1 TensorFlow概述 37
3.1.2 TensorFlow的安裝 38
3.1.3 TensorFlow的使用 41
3.1.4 人臉檢測算法 42
3.2 PyTorch基礎及應用 55
3.2.1 PyTorch概述 55
3.2.2 PyTorch的安裝 56
3.2.3 PyTorch的使用 57
3.2.4 基於PyTorch的動作同步算法 67
3.3 小結 70
第4章 虛擬偶像模型創建工具 71
4.1 Live2D建模 71
4.1.1 Live2D安裝 72
4.1.2 Live2D人物建模 75
4.1.3 使用模板功能 87
4.1.4 Live2D Cubism Viewer簡介 90
4.2 三維建模 93
4.2.1 三維模型製作流程 94
4.2.2 三維製作軟件 94
4.2.3 Blender角色建模流程 95
4.3 小結 100
第5章 如何創造虛擬偶像 101
5.1 虛擬偶像運動和交互的實現方式 101
5.2 基於付費的商業化解決方案 102
5.2.1 建立人物3D模型 103
5.2.2 選擇3D動畫工具 104
5.2.3 全身動作捕捉系統（硬件） 105
5.2.4 採用iPhone X的面部識別方式 106
5.3 免費的人工智能方案 117
5.3.1 機器學習驅動3D模型——人體動作 117
5.3.2 機器學習驅動圖片——面部表情 140
5.4 小結 142
第6章 基於2D的虛擬偶像實現方案 143
6.1 動作捕捉技術 144
6.1.1 ARKit框架面部追蹤 146
6.1.2 人臉面部識別 153
6.2 Live2D模型接入 154
6.2.1 Live2D Cubism SDK 155
6.2.2 Live2D模型文件 157
6.2.3 CubismFramework 165
6.3 Cubism SDK+ARKit實現 170
6.3.1 Cubism SDK集成 171
6.3.2 ARKit人臉追蹤添加 173
6.3.3 Live2D模型添加 176
6.4 Live2D + FaceRig方案實現 194
6.4.1 FaceRig概述 194
6.4.2 FaceRig的基本功能 196
6.4.3 導入Live2D模型 198
6.5 小結 199
第7章 基於3D的虛擬偶像實現方案 200
7.1 3D虛擬偶像項目簡介 201
7.2 建立人物3D模型 201
7.3 虛擬偶像擬人化——預製表情和動作集 207
7.4 實現和用戶交互——構建語音對話機器人 209
7.5 口型對齊算法應用 211
7.6 模型部署 213
7.7 服務調用和測試 225
7.8 小結 226
參考文獻 227
