如何设计一款有温度的AI产品？（二）
如何设计一款有温度的AI产品？在这篇文章里，作者接着就技术实现部分做了梳理和分享，一起来看看本文的思路。
接上文，如何设计一款有温度的AI产品？（一）
四、技术实现 1. APP端实现
笔者调研了原生及跨端方案，加之控制成本的原因，选择了跨端Flutter的实现。
1）首页开发
笔者采用了慕客作为协作的UI标注平台，分析布局后，应采用的布局方式：
- Scaffold 页面
- Body使用整张图片铺满，以宽作为平铺依据
- 不规则位置头像采用 Stack 布局，预设最多30个位置，随机展示
- 底部BottomBar，采用定位方式，弧度背景为图片，添加按钮采用 ElevatedButton
具体代码细节如下（系列文章完结后，会把源码开源出来，留言评论的我提前发下）
2）收集智能体页面
还是先分析布局，半弹窗页面，底部能发送文字，整体为对话信息页面。
- 半弹窗采用 showModalBottomSheet 底部弹出给一定的透明度
- 对话部分采用Column + 滚动容器实现
- 语音模块采用端本身的原生TTS组件
关键代码细节如下：
3）实时交流页面
这块才是踩坑的开始，原来使用D-ID的时候，Demo是纯前端的方案，当时以为都是标准WebRTC，而且Flutter本身也有支持WebRTC的标准组件，就没太考虑端的兼容性问题。
实现后发现，不同的Android版本及IOS版本对原生WebRTC的支持都存在或多或少的兼容问题，最后决定更换对话为H5页面，采用端+H5方式解决兼容问题，关键代码如下：
其他零散页面，难度不大，就不着重说明了，下面是服务端的实现细节。
2. 服务端实现
笔者对JAVA，Go，Rust相对熟悉，但由于需要对接不同的模型及第三方sdk都是python的，Python服务端语言成本较低，小规模下优点更多。
- 语音TTS模块，采用了ElevenLab，声音克隆能力对比讯飞、微软TTS、火山引擎语音包后，效果较佳
- 对话交流模块，采用了GPT4，多轮对话及角色扮演对比，GLM3/文心一言/通义千问，效果较佳
- 整体流程，首先APP端语音转文字，通过Websocket传到后台，用GPT4 Assistant回复，得到的文字，在通过ElevenLab 转为语音，最后调用D-ID用声音驱动图片的口型（已经预感到整理流程会很冗长）
关键代码逻辑如下（关注下，后续开源出来）：
至此，Demo版的开发完成了，下一步开始我们的内部吐槽环节。
五、Demo版内测
无比成就感的开发完APP端，H5端，服务端，开始和身边朋友进行内测：
假朋友A：男哥，说完话，咋1分钟才能响应
假朋友B：+1
假朋友C：+1
….
我：哎呀，我要先把语音转文字，文字给到GPT，GPT给我回复，我还要调接口生成语音，在通过语音驱动图片说话
假朋友D：啊，然后那，为什么这么慢呀
假朋友E：+1
假朋友F：+1
假朋友N：哎呦，辣鸡呀，这BUG太多了，男哥你不行呀，果然产品是不能参与研发的
我：。。。
于是开始了各种bug的修复，各种优化。
最后将每次的沟通响应缩短到30秒，汗！也是很慢，所以现在有俩条路，一是继续优化，或是自己训练模型，或是使用metahuman超写实模型，二是从产品角度改变思路。
六、产品改进调研
通过声音驱动口型的不同技术调研：
SadTalker：https://github.com/OpenTalker/SadTalker
西安交通大学、腾讯人工智能实验室、蚂蚁集团共同发布的一个模型，让头像能够说话，使用WebUI Colab白嫖后，发现还是比较慢的，如果图片质量不高，效果也会更差。
Wav2Lip：https://github.com/ajay-sainy/Wav2Lip-GFPGAN
Colab部署后，对视频文件支持较好，同时GFPGAN还可以修复不协调的口型，但是图片支持一般，需要自己改造，同时项目比较老实，也3080,4080需要自己升级改造，并行逻辑也需要增强（在B站看到有人改造后效果还可以，但是也不能完全达到实时，一个500*500，1分钟左右的视频，大概在20-30秒的延迟）。
VideoReTalking：https://github.com/OpenTalker/video-retalking
个人感觉，更像是SadTalker的升级版，对固定身位的图像视频支持比较好，但是图片说话，需要改造，同时对分辨率要求较高，最后还是延迟的问题，1分钟视频，4080最好成绩13秒。
最后，发现只要是和真人相关的图像效果都不是很好，因此改变了下调研思路，从有戏建模的角度来衡量是否能够完成我要求。
MetaHuman：是虚幻引擎发布的超写实的数字人类，整个身体和空间都可以进行驱动，咋一看找到了福音，不能重蹈D-ID的覆辙，一部iPhone 12（或更新型号）以及一台台式电脑就能化身为完整的面部捕捉和动画解决方案，我父亲去世的时候，也没留下太多的视频和声音，把面部的表情和身体特征从视频和声音中提取出来，还是比较麻烦的一件事，其他人要得重新来一遍，对于还在世的人比较友好，可以作为一个备选方案，如：将一个人的照片，3D补齐后，优化细节，导入MetaHuman的模型中。
NVIDIA Omniverse Audio2Face：https://www.nvidia.cn/omniverse/apps/audio2face/
官网很牛的介绍：使用生成式 AI 可以即时从一个音频来源创建面部表情动画。这不就是我心心念念的吗，看了看上手难度，有点打鼓呀，又联系了下企业本地版的价格，好的，我错了。
服务端的主流方案能够搜索的，还有国内外论坛求助的，主流大概这些，大概花了1周的时间，是时候改变下思路了。
文章系列完成后，会把相关的原先，设计，源码，数据库等一同开源出来。
未完待续。
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