最终渲染输出
AI数字人 · 面部捕捉实时驱动 · UE5渲染输出
过程影像
数字人表情测试
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面部捕捉驱动测试
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UE5最终渲染输出
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一个人把数字人实时表演的整条链路从头到尾搭了一遍：表情怎么被捕捉、数据怎么实时喂进引擎、角色怎么被驱动、灯光材质与镜头怎么把它变成能播出去的画面。
做这件事的动机不是"试试看数字人能不能动"，而是想清楚这条链路在真实场景里卡在哪儿——延迟出现在哪一段、表情在什么幅度下会穿帮、实时渲染的画质要为帧率让掉多少。这些问题只有自己把每一段接起来才会遇到。
角色模型用的是 MetaHuman 与公开数字人资产。这一层不是本项目的产出，本项目的产出是把它驱动起来、并让它稳定地出画的那条链路。
独立完成。从角色资产接入、面捕方案搭建、实时驱动调试，到 UE5 灯光材质、Sequencer 镜头组织与渲染输出，全部由本人完成，无外部协作。
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。
链路已完整跑通并可复现：面捕数据实时驱动引擎内角色，UE5 完成灯光材质与镜头组织，输出可直接用于直播与互动展示的实时画面。