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"本书从虚拟偶像的发展历程和制作流程入手，通过通俗的语言和多方位的视角，介绍了2D\3D建模工具和深度学习框架TensorFlow与Pytorch在虚拟偶像制作中的应用，原理与实践并重，同时结合大量实际范例讲解如何建模、AI表情动作迁移以及人机交互等制作虚拟偶像的完整流程。从拟真人的人物建模到表情动作的实时捕捉，再到传输到动作引擎中驱动人物动作，向读者展现了人工智能技术的强大与魅力。本书深入浅出，实操性和系统性强，适合有一定IT背景并对虚拟产业关注的广大读者使用。"

第1章 虚拟偶像概述

1.1 什么是虚拟偶像

1.2 虚拟偶像的发展历程

1.3 虚拟偶像的现状和行业应用

1.4 小结

第2章 Python基础入门

2.1 搭建Python编程环境

2.1.1 Python软件的安装

2.1.2 编写 个Python程序

2.1.3 Python命名规范

2.1.4 Python关键字

2.2 Python数据类型

2.2.1 数字类型

2.2.2 运算符

2.2.3 字符串

2.2.4 容器

2.3 Python控制结构

2.3.1 选择结构

2.3.2 循环结构

2.4 Python函数

2.4.1 函数定义

2.4.2 函数调用

2.4.3 匿名函数

2.5 Python模块

2.5.1 导入模块

2.5.2 模块的搜索路径

2.6 Python面向对象编程

2.6.1 Python类创建和实例

2.6.2 Python内置类属性

2.6.3 类的继承

2.7 小结

第3章 常用的机器学习框架介绍

3.1 TensorFlow基础及应用

3.1.1 TensorFlow概述

3.1.2 TensorFlow的安装

3.1.3 TensorFlow的使用

3.1.4 人脸检测算法

3.2 PyTorch基础及应用

3.2.1 PyTorch概述

3.2.2 PyTorch的安装

3.2.3 PyTorch的使用

3.2.4 基于PyTorch的动作同步算法

3.3 小结

第4章 虚拟偶像模型创建工具

4.1 Live2D建模

4.1.1 Live2D安装

4.1.2 Live2D人物建模

4.1.3 使用模板功能

4.1.4 Live2D Cubism Viewer简介

4.2 三维建模

"马健健,上海交通大学软件工程硕士，先后供职于平安、惠普、美国强生等 外公司，担任软件架构和数据分析技术经理，拥有14年软件开发架构和技术管理经验；目前就职于上海某知名汽车公司担任数据平台技术经理，从事大数据处理、挖掘等研究和实施工作。张 翔,上海交通大学软件工程硕士，从业十余年，先后就职于巨人网络、诺亚财富、爱奇艺等互联网公司，主要从事移动端开发工作，拥有丰富的软件开发经验。"

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