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打造元宇宙中的另一個你:虛擬偶像AI實作
★輕鬆打造專屬於你的虛擬偶像★ 從虛擬偶像的發展歷程開始解說,帶領讀者逐步體驗虛擬偶像的完整製作過程。 本書介紹了2D/3D建模工具和深度學習框架PyTorch、TensorFlow在虛擬偶像製作中的應用。 原理結合實踐,大量實際範例講解如何建模、AI表情動作遷移等流程,從擬真人物建模到表情動作的即時捕捉,再到傳輸至動作引擎中驅動人物動作,向讀者展現了人工智慧技術的強大與魅力。 本書實作性和系統性強,適合有一定IT背景並對虛擬產業關注的廣大讀者閱讀。 【本書特點】 .基於TensorFlow的人臉檢測演算法 .基於PyTorch的動作同步演算法 .Live2D建模流程、Blender 3D建模流程全解析 .機器學習驅動的3D模型 .動作捕捉技術 .Live2D模型接入 .Cubism SDK+ARKit實現 .Live2D+FaceRig方案實現 【適合讀者群】 .具IT背景、對虛擬產業感興趣的讀者
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01 虛擬偶像概述
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1.1 什麼是虛擬偶像
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1.2 虛擬偶像的發展歷程
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1.3 虛擬偶像的現狀和行業應用
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1.4 小結
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02 Python基礎入門
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2.1 架設Python程式設計環境
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2.1.1 Python軟體的安裝
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2.1.2 撰寫第一個Python程式
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2.1.3 Python命名規範
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2.1.4 Python關鍵字
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2.2 Python資料型態
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2.2.1 數字類型
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2.2.2 運算子
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2.2.3 字串
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2.2.4 容器
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2.3 Python控制結構
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2.3.1 選擇結構
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2.3.2 迴圈結構
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2.4 Python函數
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2.4.1 函數定義
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2.4.2 函數呼叫
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2.4.3 匿名函數
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2.5 Python模組
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2.5.1 匯入模組
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2.5.2 模組的搜索路徑
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2.6 Python物件導向程式設計
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2.6.1 Python類別創建和實例
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2.6.2 Python內建類別屬性
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2.6.3 類別的繼承
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2.7 小結
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03 常用的機器學習框架介紹
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3.1 TensorFlow基礎及應用
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3.1.1 TensorFlow概述
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3.1.2 TensorFlow的安裝
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3.1.3 TensorFlow的使用
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3.1.4 人臉檢測演算法
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3.2 PyTorch基礎及應用
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3.2.1 PyTorch概述
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3.2.2 PyTorch的安裝
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3.2.3 PyTorch的使用
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3.2.4 基於PyTorch的動作同步演算法
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3.3 小結
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04 虛擬偶像模型創建工具
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4.1 Live2D建模
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4.1.1 Live2D安裝
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4.1.2 Live2D人物建模
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4.1.3 使用範本功能
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4.1.4 Live2D Cubism Viewer簡介
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4.2 三維建模
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4.2.1 三維模型製作流程
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4.2.2 三維製作軟體
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4.2.3 Blender角色建模流程
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4.3 小結
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05 如何創造虛擬偶像
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5.1 虛擬偶像運動和互動的實現方式
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5.2 基於付費的商業化解決方案
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5.2.1 建立人物3D模型
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5.2.2 選擇3D動畫工具
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5.2.3 全身動作捕捉系統(硬體)
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5.2.4 採用iPhone X的面部辨識方式
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5.3 免費的人工智慧方案
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5.3.1 機器學習驅動3D 模型—人體動作
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5.3.2 機器學習驅動圖片—面部表情
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5.4 小結
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06 基於2D的虛擬偶像實現方案
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6.1 動作捕捉技術
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6.1.1 ARKit框架面部追蹤
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6.1.2 人臉面部辨識
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6.2 Live2D模型連線
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6.2.1 Live2D Cubism SDK
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6.2.2 Live2D模型檔案
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6.2.3 CubismFramework
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6.3 Cubism SDK+ARKit實現
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6.3.1 Cubism SDK整合
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6.3.2 ARKit人臉追蹤增加
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6.3.3 Live2D模型增加
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6.4 Live2D + FaceRig方案實現
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6.4.1 FaceRig概述
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6.4.2 FaceRig的基本功能
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6.4.3 匯入Live2D模型
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6.5 小結
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07 基於3D的虛擬偶像實現方案
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7.1 3D虛擬偶像專案簡介
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7.2 建立人物3D模型
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7.3 虛擬偶像擬人化—預製表情和動作集
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7.4 實現和使用者互動—建構語音對話機器人
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7.5 嘴型對齊演算法應用
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7.6 模型部署
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7.7 服務呼叫和測試
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7.8 小結
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- A 參考文獻
- 出版地 : 臺灣
- 語言 : 繁體中文
- DOI : 10.978.6267146/248
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