据利亚德集团COO、虚拟动点董事长姜毅介绍 ， 当两个人戴上VR眼镜进行传球动作 ， OptiTrack运动捕捉系统可以及时抓取一人动作 ， 并传送到另一个人的VR眼中 ， 整个传输过程中 ， OptiTrack实现了高精度、低延迟、以及稳定可靠的传输过程 。
而惯性动作捕捉方案 ， 主要是通过人物在各个关键佩戴的惯性传感器 ， 并且对一些主要的部分进行实时测量 ， 是比较主流的动作捕捉方案之一 。
我们常见的动作捕捉服、手套等设备都是属于这类惯性动作捕捉范围内 。

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▲《指环王》动作捕捉演员Andy Serkis
甚至现在也出现了人们通过惯性动作捕捉技术打造一个虚拟数字人来直播带货 。


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▲卡通形象的虚拟数字人直播带货现场
在惯性动作捕捉技术的赛道里 ， 国内厂商诺亦腾、国外厂商XSens都拥有比较成熟的产品 。 其中 ， 诺亦腾通过全身17节点惯性传感器、全身绑带、传感器充电盒以及EVA便携箱等组成部分打造了入门级无线动作捕捉系统Perception Neuron 3 。
第三种则是以Track设备+IK算法的动作捕捉方案 ， 主要通过Track设备以及IK算法相结合 ， 模拟出一定的动作姿态 。 这种动作捕捉方案在一些消费级的产品上运用较多 ， 也颇受硬核技术流玩家们的喜爱 ， 他们可以搭建自己的动作捕捉设备方案 。
此前 ， 英国实时动作捕捉技术开发商IKinem也基于这样的模式推出了Orion 2.0产品 ， 该产品通过与不同的硬件设备兼容 ， 实现跟踪数字化身的全身运动轨迹 ， 后来该公司以及其产品线被苹果收购 。
最后一种则是近期大火的以人工智能为核心的动作捕捉方案 ， 借助设备上自带的摄像头 ， 如iPhone里搭载的深感摄像头实现面部捕捉功能 ， 并且通过深度学习 ， 训练算法将2D图像转换成3D图像 ， 从而让一些坐着的主播可以拥有一个活灵活现的虚拟形象 。
由于这种动作捕捉方案对硬件要求较低 ， 多数依靠软件层的算法 ， 因此具有较为广泛的应用空间和利润空间 。


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▲以人工智能为核心的面部捕捉技术方案
“如果对自由度和视角的要求不高的话 ， 这类基于计算机视觉关键点识别的动捕方案 ， 会是消费者和从业者比较容易接触到的 ， 因为不会涉及到新的成本 ， 好一点的手机上的摄像头就可以实现基础的身体与面部捕捉” ， 国内动捕巨头公司诺亦腾CEO戴若犁说道 。
对于动作捕捉技术未来的发展 ， 戴若犁提到 ， 之前动作捕捉系统主要是面对科研、影视等专业领域 ， 因此 ， 在系统复杂度以及成本上基本上不太适用消费级市场 。 “在大家都过了新鲜劲之后 ， 如果虚拟人赛道不再适用于消费者市场的话 ， 未来的动捕技术还是会为面向专业领域的从业者服务” 。
2、主打Unreal和Unity渲染引擎 ， 颜值和交互性成虚拟数字人渲染关键
除此之外 ， 当人们通过不同的设备记录下自己的动作方案之后 ， 还需要通过渲染引擎 ， 对毛发、衣物等细节尽量还原 。 如果单从引擎性能上来说 ， 游戏领域的渲染引擎达到最好的渲染效果 。 目前 ， 国内虚拟数字人主要通过Unreal、Unity游戏引擎对人物形象进行渲染 。
据陈坚介绍 ， 渲染成果主要关注好看和好用两个方面 。 其中 ， 好看是指视觉效果上能做到什么样的精细程度 ， 而好用功能上 ， 首先要考虑多个角色同台时渲染的效果 ， 在直播过程中能否及时调整细节 。 “这些才是决定你的虚拟数字人产品化程度的关键” 。