数字化头像：框架开发与评估

我们提出了一种用于人工智能驱动的数字化头像的新颖提示策略。为更好地量化我们的提示策略如何影响拟人化特征，如幽默感、真实感和受欢迎程度，我们提出了 Crowd Vote —— 这是一种针对 Crowd Score 的改编方案，允许评委在回答相同或类似提示的问题后，选出大型语言模型(LLM)候选者优于其他竞争者。为可视化我们的 LLM 的响应以及我们的提示策略的有效性，我们提出了一个用于创建高保真人工智能(AI)驱动的数字化头像的端到端框架。该管道有效地捕获了个体的本质以进行交互，而我们的流式算法则从服务器到移动设备实现了高质量的数字化头像实时音视频传输。我们可视化工具和 Crowd Vote 指标均显示，我们的人工智能驱动的数字化头像在幽默感、真实感和受欢迎程度方面均超过了所有竞争者和基准。在 Donald Trump 和 Joe Biden 头像的情况下，其真实感和受欢迎程度的评分甚至高于他们的现实对应物。