AIGC实战和智能体开发张燕燕部分习题答案

第一题GAN与RNN在AI数字人（以虚拟主播为例）中的分工逻辑GAN的分工：聚焦“形”的生成与优化

GAN（生成对抗网络）通过对抗训练机制，学习真实图像的分布特征。在虚拟主播中，GAN负责生成高精度的外貌形象（如面部五官、皮肤纹理）、表情动画（微笑、眨眼等）及场景画面。例如，通过训练大量真人面部图像数据，GAN能生成虚拟主播逼真的面部动态画面，确保视觉形象的“形似”。RNN的分工：聚焦“神”的时序逻辑处理

RNN（循环神经网络）擅长处理序列数据，捕捉时间维度的依赖关系。在虚拟主播场景中，RNN用于处理语音序列（分析语音的节奏、语调）和动作时序（如肢体动作的连贯性）。例如，根据文本内容，RNN生成符合语义的语音表达，并同步规划头部转动、手势等动作的时间序列，让虚拟主播的语言表达与肢体动作自然协调，实现“神似”。仅使用单一技术的关键缺陷仅使用GAN的缺陷

GAN缺乏对时序信息的处理能力。若仅用GAN，虚拟主播虽能生成精致的静态形象或零散画面，但无法连贯处理语音、动作的时间序列。例如，语音合成会出现语句断连、语调生硬，动作表现也会缺乏逻辑，导致数字人“有形无神”，交互体验割裂。仅使用RNN的缺陷

RNN的核心优势是序列建模，但其图像生成能力薄弱。若仅用RNN，虚拟主播的外貌形象难以逼真还原——无法生成细腻的面部纹理、自然的表情动画，只能通过简单规则驱动形象，导致数字人“有神无形”，视觉呈现粗糙，难以满足高沉浸感的交互需求。4-1声音克隆答案（1）何明同学帮助林锐的技术何明使用的技术应为声音克隆技术，通过人工智能算法模拟特定人声的音色、语调、语速等特征，生成目标声音。（2）声音克隆技术的应用场景1.影视与传媒：为动画角色、影视片段配音，降低明星配音成本；制作有声书，实现个性化声音演绎。2.智能交互：定制个性化语音助手（如手机、车载语音系统），让设备发出用户熟悉的声音。3.辅助沟通：帮助语言障碍者生成个性化语音，实现顺畅交流。4.娱乐领域：虚拟主播、AI翻唱，用户可通过克隆声音创作内容。（3）实现声音克隆的方法1.数据采集：录制自己清晰的语音素材（时长建议数分钟至数小时，涵盖不同词汇、语调）。2.选择工具：使用专业AI声音克隆平台（如网上的飞影平台），上传语音数据。3.训练与生成：平台通过深度学习算法分析语音特征，生成克隆声音模型，最终可利用模型合成指定文本的语音。4-2形象克隆答案（1）小雅老师是通过什么技术解决了上课的问题？小雅老师通过形象克隆数字人技术解决了上课的问题。这项技术利用人工智能、深度学习、计算机视觉和自然语言处理等先进技术，创建了一个高度逼真的虚拟形象。这个数字人能够模拟真实教师的动作、表情和语音，进行实时互动教学，提供个性化的学习体验。（2）形象克隆数字人技术可以应用在哪些生活或学习场景中？形象克隆数字人技术可以广泛应用于以下生活或学习场景：在线教育：虚拟教师可以进行远程教学，提供个性化的辅导和答疑。企业培训：用于员工培训，模拟真实场景进行互动教学。虚拟助手：在家庭或办公环境中，提供日程管理、信息查询等服务。娱乐和游戏：创建虚拟角色，增强游戏或娱乐体验。医疗健康：用于心理辅导、健康咨询等，提供情感支持。客户服务：在电商或服务行业，提供24/7的客户支持。文化传播：用于虚拟导游、历史人物再现等，增强文化体验。（3）如果想制作一个自己的形象克隆数字人，需要哪些步骤和技术支持？制作一个自己的形象克隆数字人通常需要以下步骤和技术支持：1.数据采集：图像和视频采集：通过多角度拍摄，获取面部表情、肢体动作等数据。语音采集：录制大量语音样本，用于训练语音模型。2.3D建模：使用3D扫描技术或软件创建高精度的数字模型。对面部特征、身体结构等进行细致建模。3.动作捕捉：使用动作捕捉设备记录真实动作，赋予数字人自然的动作表现。4.AI训练：深度学习：训练神经网络模型，使数字人能够理解和生成自然语言。计算机视觉：训练模型识别和模拟面部表情、手势等。语音合成：使用TTS（文本到语音）技术生成自然流畅的语音。结合情感分析，使语音更具表现力。5.交互设计：设计用户界面和交互逻辑，确保数字人能够与用户进行自然互动。集成自然语言处理（NLP）技术，实现智能对话。6.平台集成：将数字人集成到目标平台（如网站、APP、VR/AR设备等）。确保系统的稳定性和实时性。7.测试与优化：进行多轮测试，优化数字人的表现和用户体验。根据反馈调整模型和交互设计。8.技术支持：硬件：高性能计算机、3D扫描仪、动作捕捉设备。软件：3D建模软件（如Blender、Maya）、深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）、语音合成工具（如GoogleWaveNet、IBMWatson）。云服务：用于数据存储和模型训练（如AWS、GoogleCloud）。4-3视频数字人答案(1)李阳同学通过视频数字人技术，采集陈欣的影像和语音数据，生成其虚拟数字形象，解决了陈欣无法到场的问题。

(2)视频数字人技术可应用在以下场景：1.教育领域：充当虚拟教师，为学生提供个性化的课程讲解和辅导；制作虚拟学习伙伴，增加学习互动性。2.娱乐领域：在影视制作中生成虚拟角色，降低拍摄成本和风险；在直播中，虚拟主播进行节目主持、带货等活动。3.客服场景：企业可使用虚拟数字人客服，提供7*24小时服务，快速解答客户问题。

(3)制作自己的视频数字人，步骤和技术支持如下：数据采集：采集多角度的面部影像、全身动作影像，以及不同情绪、语气下的语音数据。模型构建：基于采集的数据，构建3D模型，对人物的面部、身体等进行精细建模。纹理映射：将采集的影像纹理映射到3D模型上，使其外观更加逼真。动作与表情绑定：通过动作捕捉和表情捕捉技术，让数字人能够模仿真人的动作和表情。语音合成与驱动：将采集的语音数据与数字人绑定，实现语音驱动数字人说话。技术支持：包括3D建模技术、动作捕捉技术、表情捕捉技术、语音合成技术、渲染技术等；还需要相应的软件工具，如3D建模软件（Maya、3dsMax等）、动作捕捉软件（OptiTrack等）和渲染引擎（Unity、UnrealEngine等）。4-4交互数字人一.畅言答案（1）博物官是通过什么技术解决了文物展出的问题？交互数字人技术。（2）交互数字人技术可以应用在哪些生活或学习场景中？生活场景：智能客服（如银行、电商平台咨询服务）、老人陪伴、虚拟导游（景区导览）、家庭助手（日常事务提醒）。学习场景：虚拟教师（在线课程讲解）、语言学习陪练（对话练习）、博物馆数字讲解（文物介绍）。（3）如果想制作一个自己的交互数字人，需要哪些步骤和技术？步骤：建模：通过3D扫描或建模软件构建数字人形象；骨骼绑定与动画：为模型添加骨骼系统，实现动作驱动；AI交互开发：集成自然语言处理技术，使其能理解并回应指令；渲染与部署：优化视觉效果，部署到终端设备（如手机、智能硬件）。技术：3D建模技术、骨骼动画技术、人工智能（AI）、自然语言处理（NLP）、图形渲染技术。二.情景思考答案1.如何在保证数字人高逼真度和流畅交互时，优化技术成本？技术优化：1.轻量化建模：采用轻量化3D建模技术，减少模型多边形数量，通过纹理贴图增强逼真度，降低渲染计算成本。2.算法优化：利用模型蒸馏、量化等技术压缩AI交互算法（如自然语言处理模型），在保持交互流畅性的同时减少算力消耗。3.资源复用：建立交互数据缓存机制，对高频交互场景预生成内容，降低实时计算压力。2.如何精准定位目标市场、挖掘新应用场景，提升大众接受度？1.精准定位目标市场：聚焦垂直人群，如独居老人（情感陪伴）、学生群体（学习辅导）、企业（智能客服），根据需求定制功能。2.挖掘新应用场景：开拓虚拟活动主持、文化遗产数字讲解员、心理健康疏导等场景，拓展数字人实用性。3.提升大众接受度：开展线下体验活动，让用户亲身体验数字人交互；通过社交媒体、短视频展示成功案例，传递数字人价值；优化交互设计，使其更贴合人类习惯（如表情、语言逻辑），降低使用门槛项目拓展技术选型：GAN与RNN协同构建数字人内核GAN（生成对抗网络）：用于历史人物形象克隆。收集历史人物画像、文献描述及同时代人物外貌特征数据，通过GAN生成高精度面部模型、服饰纹理，还原历史人物的外貌特征，确保“形似”。例如，复刻唐代仕女讲解员，通过GAN学习唐代壁画、陶俑的面部轮廓与妆造风格，生成符合时代特征的数字人形象。RNN（循环神经网络）：负责讲解内容的时序处理与交互逻辑。基于历史文献、文物背景知识训练RNN，使其能按逻辑组织讲解语言，匹配语音语调、肢体动作的时间序列。如讲解青铜器时，RNN驱动数字人配合语音，自然做出指向文物、展开手势等动作，实现讲解流畅性与动作协调性。（2）交互设计：多模态沉浸式体验语音交互：支持游客语音提问，数字人通过语音识别技术响应，结合RNN生成贴合历史语境的回答。例如，游客问“这件文物有何用途”，数字人以模拟历史人物的语气讲解功能与文化意义。动作交互：集成手势识别技术，游客可通过手势选择展品，数字人同步切换讲解内容，或配合投影、AR等技术，以动态动作引导游客参观，增强参与感。（3）伦理防护：确保文化表达的准确性与安全性内容审核机制：联合历史专家审核数字人讲解脚本、形象设定，避免对历史人物、文物的曲解。如讲解历史事件时，确保观点符合学术共识，杜绝错误演绎。数据安全防护：对训练数据（如文物资料、历史文献）加密存储，防止泄露；设置数字人行为边界，禁止生成违背历史事实或低俗、错误的内容。对文化传承的具体价值活化历史体验，降低文化传播门槛：通过数字讲解员的生动演绎，将晦涩的历史知识转化为直观、有趣的互动内容，吸引年轻群体关注。例如，让青少年通过与数字讲解员对话，主动了解文物背后的历史故事，打破文化传承的年龄与认知壁垒。跨时空文化联结，延续历史记忆：还原历史人物形象与语言风格，构建“历史场景再现”。如复刻古代学者形象讲解典籍，使观众跨越时空感受文化原貌，强化对历史文化的认同感与记忆留存。扩大文化传播边界：数字讲解员可通过线上平台（如博物馆APP、虚拟展览）持续服务，突破线下场馆的时空限制，让全球用户随时接触中国历史文化，提升中华文化的国际传播力。项目五1.当我们看到猫的图片时，为什么辨别出是猫而不是其他动物呢？答：我们刚出生时是不认识猫的，通过后天学学习，从小通过各种渠道接触学习到猫的形象，如童话故事、动画片、宠物杂志等。让我们对猫的外观和特征有了更深刻的印象和认知。与其他动物的对比中，我们在日常生活中还接触到许多其他动物，通过对不同动物的观察和比较，我们能够更加清晰地记住猫的独特特征。例如，与狗相比，猫的体型、面部特征、行为习性等都有明显的区别。通过这种对比和区分，我们在看到猫的图片时，能够更准确地识别出猫。2.问问豆包，卷积神经网络是如何实现车牌识别的，记下步骤简要步骤。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）实现车牌识别主要包含数据准备、模型构建、模型训练、车牌识别四个大的阶段。3.在自动驾驶方面，车是通过哪些传感器感知外部的环境？摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等任务1认识卷积神经网络（CNN）任务实现1.请带着以下问题，阅读材料A——关键环节：（1）卷积神经网络主要包含那几个关键环节？卷积层、池化层、全连接层2.请带着以下问题，阅读材料B——卷积层（1）什么是卷积层，卷积核又是什么？卷积核是唯一的吗？卷积层是卷积神经网络的核心部分，卷积层通过使用小的特征提取器（卷积核）在输入数据（如图像）上滑动来提取特征。卷积核可以理解为特征提取器；卷积核不是唯一的，有多个，它也不是人为定义的，是通过机器学习、训练得来的。（2）卷积核是从何而来？是通过机器学习、训练得来的。（3）卷积运算1：将左侧方格灰色灰色部分，与中间方格位置对应的数值，分别相乘后，再相加，把得到的最终结果，填到右侧方格（灰底）的位置，该数值为5图5-1-1运算过程（4）卷积运算2：左侧方格的灰色部分，往右移一格，按步骤（3）的方法，把结果填到右侧方格（灰底）的位置，该数值为1图5-1-2运算过程3.请带着以下问题，阅读材料C——池化层（1）请选出左边每个框（4个数）的最大值，填入右边的对应位置，如例子所示：答：216840图5-1-6最大值池化请选出左边每个框（4个数）的平均值，填入右边的对应位置，如例子所示：2051024图5-1-7平均值池化4.请带着以下问题，阅读材料D——全连接层（1）根据下图提示，你觉得计算机最终会输出哪个字符？答：A图5-1-9全连接层任务2车牌识别与深度学习中的卷积神经网络CNN任务描述畅言：（1）小张同学是通过什么途径联系上小李呢？答：交警调出摄像头记录的车牌，通过车牌识别技术，在数据库中匹配到小李的信息。（2）在我们身边，车牌识别技术可以用于哪些场景？答：闯红灯抓拍、ETC、停车场等任务实现2.请带着以下问题阅读材料F：（1）停车场出入口，是通过什么方式来感应车辆呢？答：主要用到红外探测器和地磁感应探测器等。采集车辆照片时，光线比较暗，怎么办？答：在门闸处增加补光灯。3.请带着以下问题阅读材料G：（1）现在摄像头采集了两张图片，你觉得那张图片更适合系统做车牌识别处理？请在对应图片下打钩。图5-2-3采集图1图5-2-4采集图2（）（√）4.请带着以下问题阅读材料H：练一练：请同学们结合原始数据中每个方格的数值，将大于127的数值变为1（白色），将小于或等于127的数值变为0（黑色），然后填写到转换后的数据表格中，一一对应的位置，然后把数值为0的方格涂成黑色。（2）图4-9中，你画出的字符是（A）；在车牌中，该字符代表你所在省份的哪个城市？（广州）（3）以上标记的方法，类似于车牌定位中的那个环节（B） A.边缘检测 B.自适应阈值处理（二值化） C.中值滤波5.请带着以下问题阅读材料I：要把车牌的每个字符进行分割，常用的方法有哪两种，请勾选出来？þ图像形态学þ投影法（直方图）¨随机切割6.请带着以下问题阅读材料J（1）车牌的某部分被泥巴挡住了，假设你是计算机，根据以下的图片，请把最终匹配的文字写在右边的方框里。答：粤图5-2-18任务3车牌识别的程序源程序和微课视频汇总在附录文件夹中项目拓展根据任务1中的第2点有关卷积运算的内容，补充右侧空白方格的4个数值。答：5155图5-3-193.利用豆包或DeepSeek平台，了解一下卷积神经网络还可以应用于哪些领域呢？答：1.医疗领域：医学影像诊断，对X光、CT、MRI等医学影像进行分析，辅助医生检测肿瘤、结节等病变，提高诊断的准确性和效率。2.自动驾驶领域：环境感知，识别道路、交通标志、行人、其他车辆等物体；3.工业制造领域：对生产线上的产品进行外观检测，识别产品的缺陷、瑕疵等问题；项目6知识图谱在医药场景应用项目导入知识图谱构建1.如何确定知识图谱的范围和深度？答案：​范围：只包含国家名称、国土面积、人口数、首都等核心信息。​深度：先收集基础数据（如中国→北京），后续可扩展语言、货币等次要信息。2.如何选取合适的数据来源？答案：​权威网站：维基百科、世界银行、国家统计局官网。​结构化数据：直接下载国家信息表格（如Excel或CSV文件）。3.数据预处理和实体识别、关系提取？答案：​预处理：清理数据（如删除缺失值）、统一单位（如面积统一为平方公里）。​实体识别：用Excel提取“国家名称”作为实体。​关系提取：定义简单关系（如“首都→是→北京”）。4.如何构建图数据库？答案：​工具：使用WPS（思维导图等）。5.知识图谱的可视化展示？答案：​工具：WPS思维导图，直接显示“国家-首都”连线图。​示例：中国节点连接北京节点，并显示面积、人口标签。任务1三国演义知识图谱1、怎样快速识别并理解同学们查询的人物或战役信息，精准关联到对应的历史背景和人物关系呢？答案：构建结构化知识图谱：将人物、战役、地理等实体分类，并建立属性（如人物：姓名、字号、阵营、亲属关系；战役：时间、地点）。2、三国知识图谱要通过何种方式收集并整理人物、战役、地理等信息之间的关系数据，以便实现精准的知识点关联和推荐呢？答案：权威史料结构化提取​​核心来源：《三国志》（陈寿）、《后汉书》、《资治通鉴》等正史、《三国演义》（小说）。规则匹配：从固定句式提取关系（如“XX字YY”→人物字号，“XX讨伐YY”→战役）。实体标注：人工或半自动标注人物、地点、事件等实体。一、知识收集问题答案●可以从哪里收集感冒相关信息？答案：《三国志》（陈寿）——正史基础，人物、事件、时间线最权威。《后汉书》《资治通鉴》——补充汉末至晋初的背景信息。《三国演义》（罗贯中）——小说情节，如“草船借箭”“空城计”。●请和大家分享你搜集到的信息及相关来源？答案："三国时期是指中国历史上魏、蜀、吴三个政权鼎立的时期（220年－280年），又称三国鼎立时期。这一时期以军事征伐为主要特征，发生了诸多影响深远的著名战役。其中最具代表性的包括官渡之战（200年）、赤壁之战（208年）和夷陵之战（221年）等。这些战役多由各方名将统帅，如曹操、周瑜、关羽等，采用火攻、水战、伏击等战术。战争结果往往改变各方势力范围，如赤壁之战后曹操退守北方，孙权巩固江东，刘备取得荆州，最终形成三国鼎立格局。这些战争多发生在长江流域、汉中地区等战略要地，具有兵力悬殊、以少胜多等特点，对后世军事战略研究具有重要参考价值。"二、信息提取问题答案●如何将搜集到的信息进行简化，提取实体？答案：​划关键词（提取核心实体）​​​​人物：姓名、字号、别名（如“刘备=玄德=刘皇叔”）。​​战役：名称、时间、地点（如“赤壁之战，208年，长江流域”）。​​势力：国家、阵营（如“魏国”“蜀汉”）。​​地理：州郡、城池（如“荆州”“洛阳”）。​​事件：关键情节（如“三顾茅庐”“七擒孟获”）。去除非关键描述​​​删除冗余信息：文学性描写（如“曹操大笑三声，策马而去”）。重复叙述（如不同史料对同一事件的相似记载）。​保留结构化数据：时间、地点、人物关系（如“关羽→效忠→刘备”）。●需要收集哪些信息对我们构建知识图谱有用？答案：人物信息、战役信息、地理信息、关键事件​​三、表格关系构建●信息整合过程我们可以借助哪些工具？答案：Excel：强大的表格处理工具，支持数据排序、筛选、公式计算等功能，适合处理结构化数据。数据库工具​（如MySQL、Access）：适合处理大量数据，支持复杂的关系查询。数据可视化工具​（如Tableau、PowerBI）：将数据以图表形式展示，便于分析和理解。编程工具​（如Python的Pandas库、R语言）：适合处理复杂的数据整合和分析任务。思维导图工具​（如XMind、MindManager）：帮助理清信息逻辑关系，辅助表格设计。●信息整合中要体现那些信息？答案：核心数据：提取的关键信息，如名称、时间、地点、数值等。逻辑关系：数据之间的关联性，如一对多、多对多等关系。分类与层级：按照类别、层级对信息进行分组，便于理解和分析。完整性：确保信息无遗漏，且覆盖所有相关维度。一致性：数据格式、单位、命名等保持统一，避免混淆。可扩展性：表格设计应便于后续添加或修改数据。四、知识图谱检索●如何向WPSAI提出问题？答案：明确需求：清晰描述需要查询或分析的内容，例如“关羽的效忠对象是谁？”或“诸葛亮参与过哪些战役”。●你提出了什么问题，得到了怎样的回答？答案：略任务2中药材库知识图谱应用情境思考1.甘、温的中药材有哪些呢？答案：​甘草：味甘性平（偏温），补脾益气、清热解毒。​黄芪：甘温，补气升阳、益卫固表。​大枣：甘温，补中益气、养血安神。​龙眼肉：甘温，补益心脾、养血安神。​党参：甘平（偏温），健脾益肺、补气生津。2.你们是如何通过知识图谱系统找到这两种中药材的？答案：通过知识图谱系统，熠熠和耀耀可以按照以下步骤找到目标中药材：输入关键词：在系统中输入“甘”“温”作为查询条件。检索关联数据：系统会自动检索与这些关键词相关的中药材及其功效。筛选结果：从检索结果中筛选出符合条件的中药材。3.除了这两味中药材，你们还知道哪些常见的中药材及其功效？答案：金银花：具有清热解毒、消炎的功效，常用于治疗风热感冒、咽喉肿痛。薄荷：具有疏风散热、清利头目的功效，常用于缓解头痛、咽喉不适。枸杞：具有滋补肝肾、明目的功效，适用于