随着人工智能技术的发展，虚拟数字人成为了一个备受关注的领域。它们能够模拟真实人类的外貌和行为，可以用于电影、游戏、教育等领域。不久前，开放人工智能联盟（OAI）在其官方博客上发布了一个名为“AI虚拟数字人开源”的项目，旨在提供一个完整的虚拟数字人解决方案的开源实现。该项目的目标是让开发者能够轻松创建自己的数字人，并在不同的平台和设备上运行。

该项目的主要组成部分包括：

1.人体建模

从现实世界中获取人体数据是创建数字人的第一步。该项目提供了一个基于深度学习的人体姿势估计方案，能够从2D图像或者3D点云数据中自动检测姿势和关键点。同时，该方案还能处理多人场景以及动态姿势。

代码示例：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Load the input image
image = cv2.imread("input.jpg")

# Create a model for human pose estimation
model = cv2.dnn.readNetFromTensorflow("pose.pb")

# Prepare the input blob
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, scalefactor=1.0/255, size=(368,368), mean=(0,0,0), swapRB=False)

# Set the input to the model
model.setInput(blob)

# Forward the input through the model
output = model.forward()

# Extract the keypoints from the output
keypoints = output[0,:,:,:]

# Display the keypoints on the image
for i in range(18):
    x = int(keypoints[i,0])
    y = int(keypoints[i,1])
    cv2.circle(image, (x,y), 3, (0,0,255), -1)

plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

2.人体运动

一旦有了人体建模，接下来就需要为数字人添加运动的能力。该项目提供了一个基于深度学习的姿势估计方案，能够根据输入的2D或3