近期在探索为地下管网AR场景引入数字人，旨在将专业的管网信息、操作指令及故障讲解以可视化、沉浸式的方式呈现，从而降低现场作业的认知门槛，提升作业效率与安全性。数字人可实时解读管网数据、引导操作流程、进行沉浸式故障讲解，并支持与远程专家数字人联动，实现实时远程指导。

初步规划基于现有AR场景，增加数字人的展示与交互模块，采用纯软件方案实现低成本驱动，无需外接设备。

在准备工作方面，已进行如下尝试：

模型准备

优先选用免费工具生成或获取轻量化3D数字人模型：

使用Ready Player Me生成可自定义发型、服装的数字人，导出为 glTF/GLB 格式，具备材质压缩与轻量化特性。

也可从Sketchfab（基于CC协议筛选）或Mixamo获取免费模型。Mixamo 提供预绑定骨骼的模型并支持动画下载。

模型需满足以下要求：

支持骨骼动画，能拆分五官与肢体动作，并绑定骨骼以驱动表情与动作。

具备完整的Morph Targets（形态键），支持精细的口型控制与面部表情变化。

口型同步（语音驱动）

采用Coqui TTS 轻量化版本地部署生成语音，通过预定义的Viseme 映射表（含5–8种基础口型）将语音特征转换为口型动画参数。

在 Three.js 中利用骨骼动画混合（AnimationMixer）驱动下颌、嘴唇等骨骼运动，实现口型同步，延迟可控制在200ms以内。

表情与动作驱动

表情驱动：提取微笑、皱眉、挑眉等表情特征，映射至数字人面部的 BlendShape 或骨骼控制节点。

动作驱动：直接使用 Mixamo 下载的骨骼动画（如行走、挥手、点头），在 Three.js 中通过AnimationAction控制动画的播放、暂停与切换。

AI大模型集成

计划调用DeepSeek API支持对话生成与任务调度，增强数字人的交互与讲解能力。

目前效果如下

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