基于个性自动装扮虚拟人的模型方法

"这篇论文研究了如何根据个性化特征自动装扮虚拟人，即DRESSING AVATARS AUTOMATICALLY BASED ON PERSONALITY。作者包括王霞、侯进、余翔和邓生张，分别来自西南交通大学、蒙纳士大学和南京大学。论文探讨了在人机交互中，虚拟人作为用户在虚拟世界中的代表，应当拥有独特的个性。当前系统对虚拟人的个性描述不足，且自动化装扮功能也未得到足够重视。为此，论文提出了一种基于模型的方法，旨在实现个性化虚拟人的自动装扮。 在论文中，作者指出，基于虚拟人的通信方式在人机交互中提供了沉浸感和自然性，就像真实世界中的人际交往一样。每个虚拟人应该具备与用户相符的个性，但目前的系统在系统化、有效描述虚拟人的个性方面存在局限。此外，自动装扮虚拟人的功能尚未得到充分开发。 为解决这个问题，论文提出了一种新的实用方法，即模型驱动的个性化虚拟人自动装扮策略。通过构建原型系统，用户能够生成具有个性化的虚拟化身。该系统可能包含用户输入个性参数，然后根据这些参数，系统会运用算法和模型来选择和应用合适的装扮，确保虚拟人的外观与其个性特征相匹配。 该方法的核心可能涉及到机器学习和人工智能技术，可能包括情感分析、用户行为建模以及时尚风格的识别和推荐。通过学习和理解用户的个性化信息，如喜好、风格、甚至社交媒体上的行为模式，系统能够为每个虚拟人定制独一无二的装扮。 论文的贡献在于提供了一个框架，使得虚拟人的个性化不仅限于对话和行为，也扩展到了视觉外观。这将提升虚拟人的互动体验，并可能对未来的游戏设计、虚拟现实应用、社交媒体平台等产生深远影响。通过自动装扮功能，虚拟人可以更好地反映用户的真实个性，增加用户与虚拟环境的互动深度和真实性。" 这篇论文深入研究了虚拟人个性化的重要性和实现方法，特别是强调了自动装扮功能在虚拟人个性表现中的关键作用。通过模型驱动的方法，有望推动虚拟人技术的发展，使其更加人性化和个性化。