“超写实数字人”火了 二次元用户壮大虚拟偶像市场
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“超写实数字人”火了 二次元用户壮大虚拟偶像市场

来源:北京青年报 2021-07-21 12:42:20

超写实数字人AYAYI在社交网络发的第一篇笔记一夜之间“圈粉”4万;虚拟女团A—SOUL不仅登上娱乐公司乐华12周年演唱会,还在后台庆贺起了生日。“她们”不仅拥有个人社交账号与粉丝分享日常,还登上时尚杂志封面、成为品牌代言人……这些流量明星拥有的“待遇”,“虚拟天团”们一样不落下。

是真人还是数字人?“傻傻分不清楚”

近日,一名叫“AYAYI”的女孩火了,她在小红书发布的第一篇笔记,获得近300万的阅读量,近10万点赞,并且一夜涨粉近4万。仅仅“出道”一个月的她话题度颇高,“到底是不是个真人”“姐姐是AI吗”的讨论此起彼伏。

其实,AYAYI 是由一家科技公司打造的国内首个MetaHuman(超写实数字人),相比其他虚拟偶像,她有着更贴近真人的虚拟形象,无论是肤质、发质、微表情等都做到了对真人的高强度还原,并且可以依据不同光影条件作出相应的模拟和渲染。

虚拟偶像的概念其实并不新鲜,早在上世纪80年代,日本2D动画《超时空要塞》和《太空堡垒》的女主角林明美当属“初代”虚拟偶像了,她发行过单曲、举办过演唱会,拥有自己的粉丝团体。

如今,各国的虚拟偶像层出不穷,居住在落山的巴西-西班牙混血少女Lil Miquela在网络上成名后,出唱片、参加时尚活动,甚至代言产品,堪称时尚圈新任宠儿;中国的虚拟网红翎Ling走中国风路线,外表凤眼流波,唇齿含笑,衣袂飘飘,一颦一笑,尽显东方风情;韩国的AI女团Eternity推出了《I'm Real》的MV,宣称因为智能分析打造,所以不会出现“撞脸”;就连电商平台的直播间里,也会时不时跳出一个虚拟主播和网友“互动”。

虚拟偶像各有发展 随着技术发展门槛降低

现在的虚拟偶像已逐渐发展出虚拟歌姬、虚拟主播以及虚拟网红三大类。其中,虚拟歌姬是基于声音合成软件所塑造出的虚拟歌手形象,依靠用户高度参与的开源共创模式,虚拟歌姬相关的内容在二次元圈层快速传播,代表形象有初音未来、洛天依等。洛天依作为国内第一代虚拟歌姬,“出道”已有9年时间,近日举行的线下生日会上,依然有大批粉丝为她舞动着手中的荧光棒。

虚拟主播在直播领域逐渐兴起,需要真人在幕后穿戴设备,依托实时捕捉技术和虚拟直播系统,采集真人的身体和表情数据,来驱动虚拟主播运动,从而实现与粉丝的互动交流。

虚拟网红,则与真人网红一样,活跃在社交媒体,定期发布照片、视频的状态,和粉丝分享自己的生活。

随着VR虚拟现实、AR增强现实、计算机图形技术、AI技术、实时渲染等应用技术的不断成熟,虚拟偶像可以实时融入现实场景,让虚拟世界与真实世界产生了链接。而现在,即使不懂技术的普通人,只需要使用智能手机,就可以通过手机App,让动漫角色模仿摄像头捕捉的真人表情,使得虚拟偶像的技术门槛进一步降低。

在中国,二次元们的聚集地——B站(哔哩哔哩)成为虚拟主播们的主阵地。金沙现金网B站监测数据显示,2020年初到今年一季度,每个月约有4000多个虚拟主播开播,过去半年的月均增速都在100%以上。

近几个月来,单个主播一天营收最高125万元,她就是虚拟偶像团体A-SOUL成员向晚(Ava),拥有粉丝24万。在她时长2.8小时的生日直播中,付费人数达1.17万人,付费大于9元的人数达9217人。这一天,她营收125万元。

而多次登上日榜收入第一的虚拟偶像还有泠鸢yousa、珈乐Carol、奈姬niki等。

二次元用户壮大虚拟偶像市场

据艾媒咨询发布的相关报告显示,2019年中国二次元用户群体规模约为3.32亿人,预计2021年将突破4亿人,以95后、00后为主,这意味着市场对优质创新二次元内容的需求量也在不断增大。

5G时代的到来为虚拟人物带来了澳门金沙赌场机遇,以及更广阔的前景。各大视频平台及短视频平台,争相布局包括虚拟艺人在内的二次元内容,以提升用户情感黏性,吸引年轻用户。视频平台也开始布局虚拟艺人综艺。爱奇艺曾推出全球首个手语主播“奈奈”,发布原创潮流虚拟艺人厂牌RiCH BOOM,再到首个虚拟人物竞演节目《跨次元新星》,不断推动影视、游戏、综艺、动画虚拟化。

虚拟偶像脱离了真人限制,可以金沙现金网粉丝群体不同“定制”人物性格和特征,并且基本不用担心有负面新闻的困扰,有利于维持品牌形象,在带货、广告等方面拥有更小的风险和更大的成长空间。

但虚拟偶像也并非是完澳门金沙注册,也有因幕后人的不当言论或操作导致粉丝“塌房”事件的发生,并且,如果缺少能够真正打动粉丝的内容和运营,很容易沦为品牌宣传的“工具人”。虚拟偶像想要发挥真人偶像的价值,需要幕后精心设计和打造,但过于完澳门金沙注册形象又缺少人情味。媒体评论:虚拟偶像的数字化外表只是一层皮,它的价值仍旧来自于和用户建立沟通的“人心”,这也是机器算法始终无法学会的奥秘。(记者 陈斯)

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