人工智能（AI）的迅猛發展使其具備了生成圖像、進行圖像編輯和風格轉換等任務的能力，并且逐漸涉足繪畫創作，展現出驚人的潛力。然而，在局部細節創作方面，譬如AI畫手仍然面臨一些困難和挑戰。針對這一問題，虹軟進行了深入研究和探索，并通過結合虹軟手勢骨骼關鍵點技術和AIGC神經網絡模型（如ControlNet）取得了新的突破。這一創新組合可為用戶創造出令人驚嘆的AI之手。

虹軟手勢骨骼關鍵點技術是一種基于計算機視覺和深度學習的融合技術，能夠通過圖像或視頻準確捕捉和識別人類手部的關鍵點和姿勢。該技術利用高精度的算法和模型，通過對手部關鍵點的定位能夠實時準確地捕捉手的形態、比例和細節等特征，并追蹤手部的動態變化，包括手指的彎曲和手掌的旋轉等。

在此基礎上，虹軟手勢骨骼關鍵點技術與AIGC神經網絡模型（如ControlNet）相結合，使得AI畫手能夠更好地理解和呈現人類手勢的形態和動作。通過利用虹軟手勢骨骼關鍵點技術捕捉到的手部關鍵點，AI能夠有效指導手部圖像的生成，從而提高手部繪畫的準確性，盡可能創造出無誤的，細節到位、高度逼真的手。

（無手勢骨骼關鍵點，手部生成失敗）

（有手勢骨骼關鍵點，手部生成成功）

通過對大量手勢數據的學習和分析，虹軟手勢骨骼關鍵點技術能夠精確生成符合人類習慣和動作邏輯的自然手勢及絲滑的擺動姿態。這樣一來，AI畫手不僅能在圖片生成時保證手部生成結果的自然和真實性，而且在視頻生成時手部動作連貫性上也助益頗多。

目前，虹軟手勢骨骼關鍵點技術已經能夠實現對3D數字內容（如數字人或卡通形象）手勢的精準生成，讓數字人能夠高度準確還原與模仿用戶的手勢動作，營造出身臨其境的虛擬體驗，為虛擬數字人、3D動畫角色、游戲角色等各種虛擬形象的生成和互動提供了更高的逼真度和用戶體驗。

隨著技術的不斷進步和更多的研究投入，AI之手的實現前景更加光明。下一階段，虹軟將持續致力于研究和創新，為AI技術的進步和各個領域的發展做出貢獻。相信在不久的將來，AI將以更高的水平展現出人類的科技魅力，并與人們共同創造出美輪美奐的藝術作品。

審核編輯 ：李倩