奇引AI

AI驱动数字人动作的过程可以大致分为以下四个步骤：

1. 数据采集与准备：首先，需要收集大量的相关数据来训练AI模型。这些数据可能包括真实人物的动作捕捉数据、语音数据等。对于动作捕捉，可以通过穿戴式传感器或光学动作捕捉系统来获取。此外，还需要对收集到的数据进行预处理，比如清洗噪音、标注关键点等，以确保数据质量符合训练需求。

2. 模型训练：使用上一步准备好的数据集来训练AI模型。这一步通常涉及到选择合适的机器学习算法（如深度学习中的卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN等），并通过大量迭代优化模型参数，使得模型能够从输入（例如音频信号）中准确地预测出对应的输出（如面部表情变化或者身体动作）。为了提高模型的表现力和自然度，有时候还会采用迁移学习的方法，利用已有的大规模预训练模型作为基础，在特定任务上进行微调。

3. 动画生成：当AI模型训练完成后，就可以用来根据新的输入生成相应的数字人动作了。比如给定一段文字描述或是声音片段，通过已经训练好的模型转化成连贯流畅的肢体语言或面部表情。这一过程可能还需要结合物理引擎来保证动作的真实性和合理性。

4. 渲染与展示：最后一步是将生成的动作应用到具体的数字角色身上，并通过三维渲染技术将其呈现出来。这不仅涉及到高质量图形渲染技术的应用，也可能是实现实时交互的关键环节之一。完成渲染后的数字人可以被用于虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等多种应用场景当中，为用户提供更加丰富生动的体验。

以上就是AI驱动数字人动作的基本流程概述，实际操作过程中可能会因为具体项目需求和技术路线的不同而有所调整。