2025年元宇宙虚拟人业务流程专项培训试卷附答案

2025年元宇宙虚拟人业务流程专项培训试卷附答案1.单选题（每题2分，共20分）1.1在元宇宙虚拟人业务中，负责将真人动作实时映射到虚拟人身上的核心技术模块是A.语音合成引擎B.动作捕捉与重定向系统C.区块链身份确权合约D.分布式渲染调度器答案：B1.2虚拟人直播带货场景下，为保证24小时不间断播出，首选的云端部署策略是A.单实例GPU裸金属B.容器化弹性伸缩组+GPU节点池C.本地工作站冷备份D.CDN边缘节点无GPU方案答案：B1.3依据《互联网信息服务深度合成管理规定》，虚拟人直播必须在前端画面显著位置标识A.算法备案号B.“AI合成”水印C.著作权登记号D.区块链哈希答案：B1.4虚拟人面部绑定流程中，BlendShape数量通常控制在以下哪个区间可兼顾性能与表情精度A.815B.3252C.128256D.5121024答案：B1.5在UnrealEngine5的MetaHuman流程里，用于把自定义脸型导入LiveLink的桥梁文件格式是A.FBXB.USDC.MetaHumanIdentityD.Alembic答案：C1.6虚拟人语音驱动口型时，中文普通话最优的采样帧率是A.15fpsB.24fpsC.30fpsD.60fps答案：C1.7若采用自研AI超分方案把720p虚拟人画面提升至4K，峰值显存占用约增加A.0.5GBB.1.2GBC.2.8GBD.5.5GB答案：C1.8虚拟人资产上链确权时，ERC721合约中用于存储骨骼绑定文件哈希的字段是A.tokenURIB.metadataURIC.animation_urlD.properties答案：B1.9当使用ARKit做面部捕捉时，驱动数据流的最大延迟约为A.8msB.33msC.100msD.250ms答案：B1.10在虚拟人客服场景中，为降低幻觉率，大模型温度系数建议设置为A.0.1B.0.5C.0.9D.1.2答案：A2.多选题（每题3分，共15分；多选少选均不得分）2.1以下哪些组件属于虚拟人实时驱动“五件套”A.面部捕捉摄像头B.惯性动作捕捉服C.语音合成SDKD.区块链浏览器E.渲染推流服务器答案：A、B、C、E2.2在MetaHumanAnimator离线精修流程中，支持导入的音频格式包括A.WAV48kHzB.MP344.1kHzC.FLAC96kHzD.AAC32kHzE.OGG24kHz答案：A、C2.3关于虚拟人直播带货的GMV归因，可采信的链上数据有A.订单哈希B.用户钱包地址C.商品库存Oracle回写D.直播平台CDN日志E.智能合约事件日志答案：A、B、C、E2.4采用NVIDIAAudio2Face时，可提升口型对齐精度的策略有A.在训练集里加入方言语料B.提高音频采样率至48kHzC.关闭音频降噪D.使用中文音素集重新训练E.降低推理BatchSize到1答案：A、B、D2.5虚拟人资产在二级市场交易时，可能触发合规审查的情形包括A.形象含有国旗元素B.音源未经本人授权C.绑定骨骼含第三方专利D.使用GPL协议插件E.铸造数量超过2000份答案：A、B、C、D3.填空题（每空2分，共20分）3.1在Metahuman面部绑定规范中，用于描述“嘴角外缘上扬”的BlendShape内部命名是________。答案：Mouth_Corner_Up3.2若使用AppleM2Ultra芯片进行8K实时渲染，硬件编码器最大支持________路H.2654:2:210bit并发推流。答案：43.3依据《生成式AI管理办法》，服务提供者应在________工作日内对违规内容完成下架。答案：33.4在UE5的ControlRig中，将骨骼空间转换到控制器空间使用的节点名称是________。答案：SpaceSwitch3.5虚拟人直播采用SRT协议时，默认握手端口为________。答案：100803.6当使用FacewareStudio离线批处理4小时素材，帧率60fps，预计产生________GB原始CSV表情数据。答案：约2.13.7在Blender4.0中为MetaHuman添加自定义睫毛Shader时，需把BlendMode设为________才能启用AlphaBlend。答案：AlphaHashed3.8虚拟人语音大模型推理延迟为150ms，再经TTS声码器延迟50ms，则端到端口型延迟至少为________ms。答案：2003.9采用ERC1155批量铸造1000个虚拟人皮肤，若GasPrice为30Gwei，约消耗________ETH。答案：0.123.10在虚拟人客服知识库构建中，用于把FAQ向量化并存储的常用开源模型是________。答案：text2vecbasechinese4.判断题（每题1分，共10分；正确打“√”，错误打“×”）4.1虚拟人直播时，只要画面左上角标注“虚拟人”，即可免除所有算法备案义务。答案：×4.2MetaHuman的面部拓扑统一为包含约15000个三角面。答案：√4.3使用LoomoFace进行手机面捕时，必须关闭iPhone的TrueDepth相机。答案：×4.4在虚幻引擎中，LiveLinkFaceApp默认使用UDP9870端口。答案：√4.5虚拟人资产上链后，其FBX源文件一定存储在链上。答案：×4.6依据现行税法，虚拟人直播打赏收入应按“劳务报酬所得”缴纳个税。答案：√4.7采用NVIDIAOmniverseAudio2Face时，关闭Emotion参数可降低GPU占用。答案：√4.8在虚拟人短剧拍摄中，使用虚拟摄像机（VCam）必须配套使用OptiTrack系统。答案：×4.9虚拟人形象申请外观专利时，必须提交七视图和简要说明。答案：√4.10使用自研大模型生成虚拟人台词，若训练数据含版权小说，则输出内容不受著作权限制。答案：×5.简答题（每题10分，共30分）5.1列出虚拟人直播带货业务中“实时驱动—渲染—推流”三大环节各自的核心性能指标，并给出行业可接受的阈值范围。答案：实时驱动：面部捕捉延迟≤50ms；动作捕捉延迟≤20ms；语音驱动口型对齐误差≤2帧。渲染：单帧GPU渲染时间≤33ms（对应30fps）；8K场景显存占用≤20GB；光线追踪降噪时间≤8ms。推流：端到端RTMP延迟≤1.5s；SRT延迟≤500ms；丢包率≤0.1%；码率抖动±5%以内。5.2说明在虚拟人客服系统中，如何利用RAG（RetrievalAugmentedGeneration）架构降低大模型幻觉，并给出具体实现步骤。答案：步骤1：将企业FAQ、商品手册、政策文件切分为512token段落，使用text2vecbasechinese向量化，写入Milvus向量库。步骤2：用户提问后，先经意图分类模型确认领域，再把问题向量化，召回Top5段落，阈值0.75。步骤3：把召回段落与用户问题按“段落+问题”模板拼接，送入大模型，设置temperature=0.1，topp=0.3，并加入系统提示“仅依据给定资料回答，禁止编造”。步骤4：大模型输出后，经敏感词过滤与事实性校验（正则+知识图谱对齐），再返回给用户。步骤5：若置信度低于阈值，触发人工坐席接管。经A/B测试，幻觉率从17%降至2.3%，用户满意度提升18%。5.3对比“惯性动作捕捉”与“光学动作捕捉”在虚拟人直播场景下的优劣，并给出选型建议。答案：惯性方案：优点—无需摄像头、无遮挡问题、单人即可操作、成本低（2万元级）；缺点—存在累积漂移、需频繁校准、手指精度差。光学方案：优点—精度高（误差<0.1mm）、支持多人、手指捕捉稳定；缺点—场地需架设12+摄像头、标定复杂、成本高（20万元级）、对反光衣物敏感。选型建议：预算<5万元、场地<20㎡、单人直播，优先惯性+Faceware面部；预算>15万元、需多人同台、有踢踏舞等高动态动作，选光学+ARKit面部；中型团队可采用“混合捕捉”：身体惯性+手指光学+面部ARKit，成本约8万元，兼顾精度与预算。6.计算题（每题15分，共30分）6.1某虚拟人直播间计划同时推出4路4K@30fps画面，采用H.265Main10编码，目标码率12Mbps，峰值并发观众50万，其中80%观看1080p@30fps转码流（码率3Mbps）。计算：(1)源站出口带宽需求；(2)若CDN边缘命中率92%，回源带宽是多少；(3)存储7天回源日志，按每小时1GB日志量，需多少GB。答案：(1)源站需承担4路原始流+转码回源：原始流：4×12Mbps=48Mbps；转码流：500000×80%×3Mbps=1200000Mbps；边缘命中92%，回源8%：1200000×8%=96000Mbps；总出口：48+96000=96048Mbps≈96Gbps。(2)回源带宽即96000Mbps=96Gbps。(3)7天×24h×1GB=168GB。6.2某虚拟人客服系统每日产生对话日志100万轮，每轮平均含上下文800token，向量维度768，采用FP32存储。计算：(1)每日向量存储裸容量（GB）；(2)若改用FP16并启用PQ128压缩，压缩率8%，求新容量；(3)在Milvus中构建IVF_SQ8索引，索引额外开销约15%，求最终磁盘占用。答案：(1)1000000×768×4Byte=3072000000Byte≈2.86GB。(2)FP16减半：1.43GB；PQ128压缩率8%：1.43×8%=0.114GB。(3)索引开销15%：0.114×1.15≈0.131GB≈134MB。7.综合应用题（25分）背景：A公司计划打造国风虚拟人“元夕”，业务场景包括：1.每晚20:0024:00在抖音直播带货，单场GMV目标300万元；2.工作日9:0018:00提供淘宝店铺客服，峰值QPS200；3.每月1日发布一条剧情短片，时长35分钟，全网投放。技术现状：团队20人，预算300万元，已采购OptiTrack光学捕捉系统（12摄像头）、2张RTX6000Ada、1台MacStudioM2Ultra，拥有自研大模型（7B参数）。任务：请设计一套端到端业务流程，涵盖内容生产、实时驱动、渲染推流、客服、合规、数据回收六大模块，要求：1.给出各模块关键技术选型与理由；2.列出时间排期（甘特图文字描述即可）；3.说明风险控制与应急预案；4.给出ROI测算模型与关键指标。答案：内容生产：采用MetaHuman+MetaHumanIdentity导入自研脸型，ZBrush精修国风服饰褶皱，MarvelousDesigner制作布料，UE5.4Lumen渲染；短片用DaVinciResolve调色，导出ProRes422HQ。实时驱动：面部用iPhone15ProMax+LiveLinkFace，身体用OptiTrack，手指用ManusPrimeX，语音用自研大模型+AzureTTS备份，Audio2Face口型，LiveLink推送UE5，渲染帧率30fps，GPU占用≤85%。渲染推流：UE5输出4K@30fps，通过NVENCH.265Main10编码，码率10Mbps，推流至阿里云RTS，再转码三档（1080p、720p、540p），端到端延迟≤500ms；源站双机房热备，边缘节点≥80个。客服：采用RAG架构，向量库Milvus2.3，大模型INT4量化，单卡RTX6000Ada可承载250QPS；设置兜底知识库5000条，