3D数字人行为 AI引擎
- 一款高效构建高智能、强表现力的3D数字人行为驱动AI引擎。结合深度学习技术，采用Transformer架构的自注意力机制，实现从语音和文本到高质量口型动画的无缝转换。
- 强大的动画推理能力与实时渲染引擎深度结合，使用MHC Talker虚幻引擎插件，赋予角色“类人级”的对话交互能力。
- 从自然语言理解、情感化表情演绎，到肢体动作逻辑响应，均能快捷配置，轻松高效实现高质量角色对话交互，为数字人AI Agent、游戏智能NPC、虚拟偶像IP、元宇宙社交、影视动画、教育培训等领域提供高效沉浸式3D数字角色交互解决方案。
AnimaCore
AnimaCore
结合深度学习技术，基于Transformer架构的自注意力机制，能够实现从语音和文本到高质量口型动画的无缝转换。核心技术通过多模态学习，综合分析语音的声学特征和文本的语义信息，确保生成的口型与语音同步，并且能够适应不同的语言类型和说话方式。
- 支持私有化部署
- 支持自定义大语言模型接入
- 支持自定义语音接入
- 支持各国语言推理
- 支持动画模型定制训练
MHC Talker
MHC Talker
在Unreal Engine中调用AI动画引擎API，实时驱动Metahuman角色高质量对话。一键配置智能对话角色，功能包括：文字或语音对话，实时口型驱动，后处理微调表情，语音重读自然头部运动，肢体动作对话逻辑驱动，动画数据录制等。
此外，角色资产的DNA和BS修型对角色的动画表现尤为重要，确保角色的DNA和BS修型符合MetaHuman官方标准规范；
高速动画推理
在RTX 3090 GPU标准工作环境下，针对动画生成或类似任务，平均能够在 1 秒之内完成至少50 秒的动画推理，并输出至少25秒动画数据，表现出极高的实时处理能力。
超低资源占用
模型经过轻量化与量化处理，在保持主任务高精度的前提下，显著降低内存与显存使用量。 适用绝大多数主流民用级GPU。适配不同平台(windows,linux)，均可获得良好的资源利用率，不论是在高性能服务器还是通用 PC 环境中都能稳定运行。
智能分段机制
对于长文本或长音频推理场景，模型可在分段处理与缓存机制的协同作用下进一步提高整体推理效率，显著降低等待时间。
扩展性与部署
采用模块化、可插拔的设计理念：核心推理与预处理、后处理部分均能相对独立地开发与维护。分布式训练与推理框架能够处理海量数据，随时扩容以适应不断增长的业务需求。便于集成到现有生产环境或快速搭建新应用场景。
稳定性与精度
在多种数据分布及复杂场景下进行测试和验证，通过误差检测与鲁棒性测试确保结果稳定可靠。持续监控并定期更新模型参数，及时发现与修复异常，使系统在长时间运行后仍然保持良好精度。
便捷定制性
可根据实际业务需求灵活调整模型结构或推理流程，以平衡不同任务对速度与准确度的要求。
易维护：完善的日志监控、告警与自动化部署体系，可有效减少运维成本并保证快速迭代。