影像
AI数字人 · 面部捕捉实时驱动 · UE5渲染输出
这是一次关于数字人实时表演流程的技术实验。项目围绕"数字人如何被捕捉、驱动并进入实时影像"这一问题，测试从角色资产、面部捕捉、UE5灯光到最终渲染输出的完整流程。
角色模型基于公开数字人资产或MetaHuman完成，仅用于个人学习与技术验证。重点在于验证流程本身：面部表情如何被捕捉，角色如何在引擎中被驱动，镜头、灯光与材质如何共同形成最终影像。
角色资产导入与基础测试。基于MetaHuman或公开数字人资产，完成角色模型导入、材质调整与基础动作测试。
面部捕捉驱动测试。使用iPad端进行面部捕捉，将表情数据通过Live Link传入UE5中的MetaHuman角色，验证实时表情驱动链路。
UE5场景与灯光设置。在引擎内完成灯光氛围设计与Sequencer镜头组织，确定最终画面基调与材质表达。
使用UE5 Sequencer组织镜头语言。规划数字人的表演镜头，设计主客观镜头切换，建立完整的镜头叙事逻辑。
最终渲染输出测试。验证数字人在实时渲染管线下的最终画面质量与表情驱动稳定性，确认完整的流程。