AI数字人是基于深度学习的模型建模技术，它利用深度学习算法来训练和构建虚拟的数字人物。这种技术在许多领域都有广泛的应用，例如游戏、电影、广告等。
首先，AI数字人的生成过程需要大量的数据。这些数据包括面部表情、语音、动作等特征，以及对应的标签。通过深度学习算法，我们可以从这些数据中学习到如何生成具有真实感的数字人物。
其次，AI数字人的生成过程需要复杂的模型架构。常见的模型架构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和变分自编码器（VAE）等。这些模型可以处理不同类型的数据，并生成具有不同特征的数字人物。
此外，AI数字人的生成过程还需要大量的计算资源。由于深度学习算法通常需要大量的参数和计算量，因此需要使用高性能的计算机才能完成训练和生成任务。
最后，AI数字人的生成过程还需要大量的标注数据。为了提高模型的性能，我们需要对生成的数字人物进行人工标注，以便更好地了解其特征和属性。
总的来说，基于深度学习的模型建模技术是实现AI数字人的关键。通过使用先进的算法和模型架构，我们可以生成具有真实感的数字人物，并在多个领域得到广泛应用。
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