"近年來，隨著短視頻平臺和直播帶貨行業的興起，通過繪畫、3D建模等結合動作捕捉或人工智能的方式建立起來的虛擬偶像和網紅越來越多地出現在人們的視野，吸引著越來越多的人參與虛擬偶像/網紅的追捧和制作。虛擬偶像的實現方式主要有兩大流派，基於動作捕捉的實現和基於人工智能的方式。由於傳統的基於動作捕捉的方式硬件成本昂貴，所以越來越多的人開始采用人工智能的方式制作虛擬偶像或網紅的視頻進行直播宣傳。本書從實現虛擬人物所需的知識入手，詳細地介紹虛擬偶像制作的全流程，包括Python編程知識、2D/3D虛等

●第1章虛擬偶像概述1
1.1什麼是虛擬偶像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
2.1.1Python軟件的安裝8
2.1.2編寫個Python程序9
2.1.3Python命名規範10
2.1.4Python關鍵字11
2.2Python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
2.3Python控制結構21
2.3.1選擇結構22
2.3.2循環結構23
2.4Python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
2.5Python模塊27
2.5.1導入模塊28
2.5.2模塊的搜索路徑29
2.6Python面向對像編程30
2.6.1Python類創建和實例30
2.6.2Python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
3.1TensorFlow基礎及應用37
3.1.1TensorFlow概述37
3.1.2TensorFlow的安裝38
3.1.3TensorFlow的使用41
3.1.4人臉檢測算法42
3.2PyTorch基礎及應用55
3.2.1PyTorch概述55
3.2.2PyTorch的安裝56
3.2.3PyTorch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
4.1Live2D建模71
4.1.1Live2D安裝72
4.1.2Live2D人物建模75
4.1.3使用模板功能87
4.1.4Live2DCubismViewer簡介90
4.2三維建模93
4.2.1三維模型制作流程94
4.2.2三維制作軟件94
4.2.3Blender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全身動作捕捉繫統（硬件）105
5.2.4采用iPhoneX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
6.1.1ARKit框架面部追蹤146
6.1.2人臉面部識別153
6.2Live2D模型接入154
6.2.1Live2DCubismSDK155
6.2.2Live2D模型文件157
6.2.3CubismFramework165
6.3CubismSDKARKit實現170
6.3.1CubismSDK集成171
6.3.2ARKit人臉追蹤添加173
6.3.3Live2D模型添加176
6.4Live2DFaceRig方案實現194
6.4.1FaceRig概述194
6.4.2FaceRig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
7.13D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——預制表情和動作集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

本書從虛擬偶像的發展歷程和制作流程入手，通過通俗的語言和多方位的視角，介紹了2D\\3D建模工具和深度學習框架TensorFlow與Pytorch在虛擬偶像制作中的應用，原理與實踐並重，同時結合大量實際範例講解如何建模、AI表情動作遷移以及人機交互等制作虛擬偶像的完整流程。從擬真人的人物建模到表情動作的實時捕捉，再到傳輸到動作引擎中驅動人物動作，向讀者展現了人工智能技術的強大與魅力。
本書深入淺出，實操性和繫統性強，適合有一定IT背景並對虛擬產業關注的廣大讀者使用。

馬健健,張翔 著