阿里巴巴推出Mnn3dAvatar:实时3D虚拟人物面部捕捉,革新直播销售手段!
发布时间:2025-06-12 09:50:50 | 责任编辑:吴昊 | 浏览量:61 次
随着虚拟数字人技术在直播、娱乐和商业领域的广泛应用,阿里巴巴近日重磅开源了一款全新的3D数字人框架——Mnn3dAvatar,为开发者提供了强大的实时面部捕捉和3D虚拟角色生成工具。这一项目凭借其高效性和易用性,有望为直播带货、虚拟展示等场景带来革命性变革。以下,小编为您详细解析这一前沿技术。
什么是Mnn3dAvatar?
Mnn3dAvatar是基于阿里巴巴开源的轻量级深度学习推理框架MNN(Mobile Neural Network)开发的全新3D数字人框架。与传统的Live2D技术不同,Mnn3dAvatar专注于3D虚拟角色的实时面部捕捉与动画映射,能够将用户面部表情实时同步到3D虚拟角色上,呈现出更加立体、逼真的效果。
更令人振奋的是,该框架不仅支持实时面捕,还能帮助开发者快速生成3D虚拟角色。这意味着,即使没有复杂的建模经验,开发者也能通过Mnn3dAvatar轻松创建高质量的3D数字人模型,为内容创作和商业应用提供更多可能性。
技术亮点:高效、轻量、多平台
Mnn3dAvatar依托MNN框架的强大性能,具备以下核心优势:
实时面部捕捉:通过深度学习算法,Mnn3dAvatar能够精准捕捉用户面部表情,并以低延迟将其映射到3D虚拟角色上,适用于直播、虚拟会议等高实时性场景。
轻量级部署:得益于MNN框架的优化,Mnn3dAvatar能够在移动端、PC端等多种设备上高效运行,无需依赖高端硬件,降低开发门槛。
多模态支持:除了面部捕捉,Mnn3dAvatar还支持多种任务类型,如文本生成、图像生成等,为开发者提供灵活的开发接口。
开源生态:作为阿里开源生态的一部分,Mnn3dAvatar提供丰富的API和工具,开发者可以轻松将其集成到安卓、iOS等平台的应用中。
根据公开信息,Mnn3dAvatar已在阿里巴巴内部多个场景中得到验证,例如淘宝、优酷等应用的直播和短视频功能,展现了其在实际商业场景中的稳定性和高效性。
应用场景:从直播带货到虚拟展示
Mnn3dAvatar的发布为多个行业带来了新的可能性,尤其是在以下场景中表现尤为突出:
直播带货:通过实时面捕技术,主播可以化身为3D虚拟角色进行直播,增加趣味性和互动性,同时降低对真人出镜的依赖,适合电商平台打造差异化内容。
虚拟展示与娱乐:Mnn3dAvatar可用于虚拟偶像、游戏角色动画以及虚拟会议等场景,为用户提供沉浸式的视觉体验。
教育与培训:借助3D数字人,教育机构可以创建虚拟讲师,增强在线课程的互动性和吸引力。
值得一提的是,Mnn3dAvatar的3D角色生成功能极大降低了内容创作的门槛。无论是中小企业还是独立开发者,都能利用这一框架快速构建虚拟角色,应用于品牌营销、虚拟客服等领域。
阿里开源生态的又一力作
作为阿里巴巴开源战略的重要组成部分,Mnn3dAvatar的发布进一步丰富了MNN生态的功能。MNN框架自2019年开源以来,已广泛应用于淘宝、天猫、钉钉等超过70种场景,覆盖直播、短视频、搜索推荐等多个领域。此次Mnn3dAvatar的推出,不仅展现了阿里在深度学习和数字人技术领域的深厚积累,也为全球开发者提供了探索3D数字人应用的绝佳机会。
此外,近期阿里通义实验室还开源了另一款3D数字人生成模型LAM(Live Avatar Model),支持单张图像秒级生成可交互的3D数字人,显示了阿里在数字人领域的持续创新。
未来展望:数字人技术的商业化浪潮
随着虚拟现实(VR)、增强现实(AR)和元宇宙概念的兴起,3D数字人技术正成为行业关注的焦点。Mnn3dAvatar的开源为开发者提供了低成本、高效率的解决方案,有望加速数字人技术在商业化场景中的普及。无论是直播带货的创新模式,还是虚拟偶像的打造,Mnn3dAvatar都为内容创作者和企业提供了强大的技术支持。
小编认为,Mnn3dAvatar的发布不仅是阿里开源生态的一次重要扩展,也标志着3D数字人技术迈向更加普惠和多样化的新阶段。未来,随着更多开发者加入这一生态,3D数字人将在更多领域展现其无限潜力。
小编结语
Mnn3dAvatar的开源为3D数字人技术的普及打开了新局面。无论是直播带货的创意升级,还是虚拟展示的沉浸式体验,这款框架都为开发者提供了强大的工具支持。
项目地址:https://github.com/alibaba/MNN/blob/master/apps/Android/Mnn3dAvatar/README.md
阿里巴巴通义大模型团队开源的超写实3D数字人生成模型LAM(Large Avatar Model for One-shot Animatable Gaussian Head),虽然与用户提到的“Mnn3dAvatar”名称不完全一致,但其功能和应用场景与3D数字人实时面捕技术非常相似,可以为直播带货等场景提供强大的技术支持。
LAM模型的特点
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单图秒级生成:用户仅需提供一张图片,即可在秒级内生成可驱动的3D数字人。
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跨平台超实时驱动渲染:基于WebGL搭建的驱动和渲染框架,可在任意设备上超实时运行,手机端也能跑满120FPS。
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低延迟实时交互:结合LLM、ASR、TTS和数字人模块,实现低延迟的实时对话。
应用场景
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直播带货:3D数字人可替代真人主播,实现24小时不间断直播带货。
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视频客服:在金融、政务等领域提供标准化服务,降低人力成本。
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教育传媒:自动生成课件讲解视频,或打造虚拟主持人播报新闻、天气等。
技术优势
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强大的AI驱动:依托达摩院在语音、图像、3D美术、自然语言处理等领域的技术优势。
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实时交互能力:支持文本播报、互动对话,甚至情感化交互。
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多模态技术融合:结合计算机视觉、3D建模、对话大模型等技术,实现表情、动作、语音的协同表现。
开源信息
LAM模型的技术报告、项目内容已公布在GitHub上,并提供在线演示Demo。这为开发者提供了极大的便利,能够快速上手并应用到实际项目中。
总结
虽然没有明确提到“Mnn3dAvatar”,但阿里巴巴开源的LAM模型无疑是3D数字人实时面捕技术的一大进步,为直播带货等应用场景提供了强大的技术支持。其开源的特性也使得开发者能够更灵活地进行定制和创新,推动数字人技术在更多领域的应用和发展。
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