要让虚拟人（或称”数字人“）达到逼真的真人效果，并能产生自如的动作，涉及到虚拟人驱动技术。而虚拟人驱动技术并不是单一技术，涉及多个的技术协同，有硬件的，也有软件的。我们简单地例举如下。

关节驱动技术

特点：通过手柄、传感器等设备来控制虚拟人的关节运动，可以实现较为直观的控制方式，适合于游戏、虚拟现实等场景。

技术流程：通过手柄、传感器等设备采集用户的动作，将动作转化为虚拟人的关节运动，通过计算机图形学技术呈现虚拟人的运动和行为。

使用场景：游戏、虚拟现实、体感互动等场景。

运动捕捉技术

特点：通过对真实人类运动的采集和分析，来控制虚拟人的运动和行为，可以实现高度逼真的虚拟人运动和行为，适合于电影、游戏、虚拟现实等场景。

技术流程：通过运动捕捉系统采集真实人类的运动，将运动数据转化为虚拟人的运动和行为，通过计算机图形学技术呈现虚拟人的运动和行为。

使用场景：电影、游戏、虚拟现实等场景。

动捕技术设备

程序驱动技术

特点：通过编写程序来控制虚拟人的运动和行为，可以实现高度自定义的虚拟人行为，适合于人机交互、教育等场景。

技术流程：通过编写程序实现虚拟人的运动和行为控制，通过计算机图形学技术呈现虚拟人的运动和行为。

使用场景：人机交互、教育等场景。

深度学习技术

特点：通过对大量数据的学习和分析，让虚拟人自主学习和改进自己的行为，可以实现更加智能化、自主的虚拟人行为，适合于人工智能、机器学习等场景。

技术流程：通过深度学习算法对大量数据进行学习和分析，让虚拟人自主学习和改进自己的行为，通过计算机图形学技术呈现虚拟人的运动和行为。

使用场景：人工智能、机器学习等场景。

其它技术还有表情驱动，实时捕获用户面部表情，通过虚拟形象渲染还原。声音驱动，实时输入用户声音数据，驱动形象面部可口型变化。文本驱动，智能识别文字发言， 触发形象做出相应说话嘴巴。还有肢体驱动，实时捕获人体动作表现，让用户灵活驱动全身形象。

从以上可以看出，让虚拟人动起来，而且动作自然，不仅仅涉及驱动的动作，还有表情的配合，声音的协调，以及让虚拟人产生自主的动作，并不是一个简单的事情！