Unity与AI对话系统互动生成表情示例

本文解释了Unity如何与AI对话系统互动来生成虚拟人的表情。这个过程涉及情感分析和表情映射。

代码示例

using UnityEngine;
using System.Collections;
using UnityEngine.Networking;
using System.Text;
using Newtonsoft.Json;public class ExpressionController : MonoBehaviour
{public SkinnedMeshRenderer faceRenderer;private const string AI_API_URL = "https://your-ai-api-endpoint.com/analyze";[System.Serializable]private class EmotionResponse{public float happiness;public float sadness;public float anger;public float surprise;}public void UpdateExpression(string aiResponse){StartCoroutine(AnalyzeEmotion(aiResponse));}private IEnumerator AnalyzeEmotion(string text){// 准备请求数据var requestData = new { text = text };var jsonData = JsonConvert.SerializeObject(requestData);// 发送请求到AI情感分析APIusing (UnityWebRequest request = UnityWebRequest.Post(AI_API_URL, jsonData)){byte[] bodyRaw = Encoding.UTF8.GetBytes(jsonData);request.uploadHandler = new UploadHandlerRaw(bodyRaw);request.downloadHandler = new DownloadHandlerBuffer();request.SetRequestHeader("Content-Type", "application/json");yield return request.SendWebRequest();if (request.result == UnityWebRequest.Result.Success){// 解析情感分析结果EmotionResponse emotion = JsonConvert.DeserializeObject<EmotionResponse>(request.downloadHandler.text);// 更新表情UpdateFacialExpression(emotion);}else{Debug.LogError("情感分析请求失败: " + request.error);}}}private void UpdateFacialExpression(EmotionResponse emotion){// 根据情感强度设置blend shapesfaceRenderer.SetBlendShapeWeight(0, emotion.happiness * 100);  // 假设0是"开心"的blend shape索引faceRenderer.SetBlendShapeWeight(1, emotion.sadness * 100);   // 1是"悲伤"faceRenderer.SetBlendShapeWeight(2, emotion.anger * 100);     // 2是"愤怒"faceRenderer.SetBlendShapeWeight(3, emotion.surprise * 100);  // 3是"惊讶"}
}

过程解析

1. 初始设置:

   • ExpressionController脚本挂载在虚拟人的游戏对象上。
   • 脚本引用了虚拟人的SkinnedMeshRenderer，用于控制面部表情。

2. 触发表情更新:

   • 当AI生成回复后，调用UpdateExpression方法，传入AI的回复文本。

3. 情感分析:

   • AnalyzeEmotion协程发送AI回复文本到情感分析API。
   • 这个API可能是自己训练的模型，或第三方服务（如Google Cloud Natural Language API）。

4. 处理API响应:

   • API返回各种情感的强度值（如快乐、悲伤、愤怒、惊讶等）。
   • 使用JSON反序列化来解析这些值。

5. 更新表情:

   • UpdateFacialExpression方法使用情感强度值来设置面部的blend shapes。
   • 每个blend shape对应一个基本表情，根据情感强度设置其权重。

6. 混合表情:

   • 通过同时调整多个blend shapes，可以创建复杂的混合表情。
   • 例如，如果AI回复既有一些快乐又有一些惊讶，虚拟人的表情会同时显示这两种情感。

实际应用考虑事项

• 表情过渡：使用协程或动画曲线来平滑地过渡between表情，避免突兀的变化。
• 表情夸张度：根据虚拟人的设计风格，调整情感强度到表情权重的映射关系。
• 自定义表情：除了基本情感，可能还需要添加一些特定的表情（如思考、困惑等）。
• 性能优化：考虑缓存常用表情，减少实时计算负担。