AI虚拟数字人素材是一种全新的技术，可以让用户创建有生命和个性的虚拟人物。这些数字人物可以拥有自己的思维、情感和行为，可以用于各种应用场景，如虚拟客服、虚拟主播、虚拟演员等。下面将结合实际代码示例，详细介绍AI虚拟数字人素材的相关技术细节。

一、数字人物建模

首先，需要对数字人物进行建模。这个过程可以通过使用机器学习算法来完成，算法可以学习现有的数字人物资料，然后创建类似的数字人物。以下是一个实际的Python代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 加载数字人物数据集
digits = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = digits.load_data()

# 数据预处理
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

# 构建模型
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10)
])

# 训练模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images,  test_labels, verbose=2)

print('\nTest accuracy:', test_acc)

这个示例代码中，我们使用了TensorFlow 2.0和Keras框架。首先我们加载了MNIST数据集，这是一个包含数字0到9的手写数字图像数据集。接着我们进行了数据预处理，将图像像素值归一化到0到1之间。然后我们构建了一个深度神经网络模型，包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。最后我们对模型进行了训练和评估，在测试集上得到了98%的准确率。

二、数字人物情感识别

除了建模，数字人物还要具有情感识别能力。这需要使用自然语言处理技术和情