你說:
有沒有可能用代碼控制圖片圖層,運行圖片組成的動畫
是有可能用代碼來控制圖片圖層並實現動畫的,常見的方法是使用編程語言結合圖像處理庫來進行。以下是一些常用的技術和庫來達成這個目標:
Python + PIL (Pillow) + Pygame:
HTML + CSS + JavaScript (Canvas API):
Unity or Unreal Engine (C# / C++):
GIF 動畫:
如果你想要使用 Python,以下是用 Pillow 來合併圖層的簡單例子:
pythonfrom PIL import Image, ImageDraw
# 打開圖片作為圖層
background = Image.open("background.png")
foreground = Image.open("foreground.png").convert("RGBA")
# 改變前景圖層的透明度
alpha = 128
foreground.putalpha(alpha)
# 將前景疊加到背景上
composite = Image.alpha_composite(background.convert("RGBA"), foreground)
# 保存合併後的圖片
composite.save("output.png")
# 可以在每一幀改變 alpha 或前景位置來做動畫效果
如果你想進一步控制圖片動畫,使用 Pygame 則可以讓你動態控制圖片層和動畫進程。
確實可以通過代碼來控制多個圖層,實現複雜的角色動畫,包括各種部件(如嘴巴、表情、頭髮、手、身體等)的變化。以下是一些推薦的方法和工具,以及具體的實現思路,幫助你達成這一目標:
這兩款工具專門用於2D骨骼動畫,允許你將角色拆分為多個部件(圖層),並通過骨骼和動畫設計來控制它們的運動。
Spine
DragonBones
實現步驟:
Unity 是一款功能強大的遊戲引擎,支持2D和3D動畫,並且具有豐富的API來控制多個圖層和部件。
實現思路:
範例代碼(C#):
csharpusing UnityEngine;
public class CharacterAnimator : MonoBehaviour
{
public GameObject mouth;
public GameObject hair;
public GameObject hands;
// 其他部件
void Update()
{
// 示例:簡單的嘴巴動作
if (Input.GetKeyDown(KeyCode.Space))
{
StartCoroutine(OpenMouth());
}
}
IEnumerator OpenMouth()
{
// 改變嘴巴的顯示狀態或位置
mouth.SetActive(true);
yield return new WaitForSeconds(0.5f);
mouth.SetActive(false);
}
// 其他動畫控制方法
}
Godot 是一個開源的遊戲引擎,支持2D和3D動畫,並使用 GDScript 進行編程控制。
實現思路: 類似於 Unity,將角色部件作為獨立節點導入,並使用 GDScript 腳本來控制它們的動畫和屬性變化。
資源:
如果你希望在網頁上實現複雜的角色動畫,可以考慮使用 JavaScript 結合 HTML5 Canvas 或 WebGL,並利用一些動畫庫來輔助。
Pixi.js 是一個高性能的2D渲染引擎,適合用於複雜的動畫和交互。
實現思路:
範例代碼:
javascriptconst app = new PIXI.Application({ width: 800, height: 600 });
document.body.appendChild(app.view);
// 加載資源
PIXI.Loader.shared
.add(['mouth.png', 'hair.png', 'hands.png'])
.load(setup);
function setup() {
const mouth = new PIXI.Sprite(PIXI.Loader.shared.resources['mouth.png'].texture);
const hair = new PIXI.Sprite(PIXI.Loader.shared.resources['hair.png'].texture);
const hands = new PIXI.Sprite(PIXI.Loader.shared.resources['hands.png'].texture);
// 設置初始位置
mouth.position.set(100, 100);
hair.position.set(100, 50);
hands.position.set(100, 150);
// 添加到舞台
app.stage.addChild(hair);
app.stage.addChild(mouth);
app.stage.addChild(hands);
// 使用 Tween.js 進行動畫
// 假設已經引入 Tween.js
new TWEEN.Tween(mouth.position)
.to({ y: 120 }, 500)
.yoyo(true)
.repeat(Infinity)
.start();
app.ticker.add((delta) => {
TWEEN.update();
});
}
如果需要更高級的效果,可以使用 Three.js 結合 WebGL 來實現,但這需要更多的圖形學知識。
資源:
雖然 Python 在動畫方面的資源相對較少,但仍有一些庫可以實現複雜的動畫控制。
Pygame 是一個流行的Python遊戲開發庫,支持圖層管理和動畫。
實現思路:
範例代碼:
pythonimport pygame
import sys
pygame.init()
screen = pygame.display.set_mode((800, 600))
clock = pygame.time.Clock()
# 加載圖像
mouth_img = pygame.image.load("mouth.png").convert_alpha()
hair_img = pygame.image.load("hair.png").convert_alpha()
hands_img = pygame.image.load("hands.png").convert_alpha()
# 設置初始位置
mouth_rect = mouth_img.get_rect(topleft=(100, 100))
hair_rect = hair_img.get_rect(topleft=(100, 50))
hands_rect = hands_img.get_rect(topleft=(100, 150))
# 動畫參數
mouth_open = False
mouth_timer = 0
while True:
for event in pygame.event.get():
if event.type == pygame.QUIT:
pygame.quit()
sys.exit()
# 控制嘴巴動畫
mouth_timer += clock.get_time()
if mouth_timer > 500:
mouth_open = not mouth_open
mouth_timer = 0
# 清屏
screen.fill((255, 255, 255))
# 繪製圖層
screen.blit(hair_img, hair_rect)
if mouth_open:
screen.blit(pygame.image.load("mouth_open.png").convert_alpha(), mouth_rect)
else:
screen.blit(mouth_img, mouth_rect)
screen.blit(hands_img, hands_rect)
pygame.display.flip()
clock.tick(60)
如果你的角色是基於矢量圖形(SVG)的,可以利用 JavaScript 和 CSS 來實現複雜的動畫效果。
SVG 支持將不同部件作為獨立的元素,可以通過 JavaScript 操控這些元素的屬性來實現動畫。
實現思路:
transform
、opacity
、d
路徑等)來實現動畫。範例代碼:
html<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-TW">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>SVG Animation</title>
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/gsap/3.12.1/gsap.min.js"></script>
</head>
<body>
<svg width="800" height="600">
<!-- 頭髮 -->
<g id="hair">
<path d="M..." fill="brown"/>
</g>
<!-- 嘴巴 -->
<g id="mouth">
<path d="M..." fill="red"/>
</g>
<!-- 手 -->
<g id="hands">
<path d="M..." fill="peachpuff"/>
</g>
</svg>
<script>
// 使用 GSAP 進行動畫
gsap.to("#mouth", {
scaleY: 1.2,
duration: 0.5,
yoyo: true,
repeat: -1
});
gsap.to("#hair", {
rotation: 10,
transformOrigin: "center",
duration: 1,
yoyo: true,
repeat: -1
});
gsap.to("#hands", {
x: 10,
duration: 0.5,
yoyo: true,
repeat: -1
});
</script>
</body>
</html>
根據你的需求和技術背景,選擇最適合的工具和框架:
如果你偏向於使用專業的動畫設計工具並結合代碼控制,推薦使用 Spine 或 DragonBones,這些工具提供了豐富的動畫設計功能和良好的代碼集成支持。
如果你需要更高的自定義性和靈活性,並且熟悉遊戲引擎,Unity 或 Godot 是不錯的選擇,這些引擎提供了強大的圖層管理和動畫控制功能。
如果你的應用主要是網頁端的,可以考慮使用 Pixi.js 結合 GSAP 來實現複雜的2D動畫效果。
如果你偏好使用Python,並且動畫需求不至於過於複雜,Pygame 也是一個可行的選擇。
無論選擇哪種工具,合理組織和管理圖層是實現複雜動畫的關鍵:
複雜的動畫開發是一個持續迭代的過程,建議你在實現過程中不斷測試和優化,確保動畫效果流暢且符合需求。
希望以上建議能幫助你實現複雜的角色動畫。如果有更多具體問題,歡迎隨時提問!
實現一個結合機器學習的虛擬聊天角色,能夠根據語音、表情與反應動作進行互動,是一個多領域交叉的複雜項目。這需要整合自然語言處理、語音合成、計算機視覺、動畫技術以及實時系統整合等多種技術。以下是詳細的實現建議,包括可用技術、推薦工具以及整體流程。
自然語言處理(NLP):
語音合成(TTS):
口型同步(Lip-Sync):
表情識別與生成:
反應動作與場景互動:
動畫與渲染:
整合與同步:
工具與模型:
實現方式:
工具與服務:
實現方式:
工具與技術:
實現方式:
技術與模型:
實現方式:
工具與引擎:
實現方式:
工具:
實現方式:
技術與框架:
實現方式:
角色設計:
動畫準備:
選擇動畫引擎:
導入角色模型與動畫:
設置語言模型:
API 整合:
選擇 TTS 服務:
集成 TTS:
選擇口型同步工具:
處理音頻:
應用到角色:
情感分析:
映射表情:
實現方式:
情境判斷:
動作觸發:
互動效果:
協調各模塊:
實時運行:
優化性能:
csharpusing System.Collections;
using UnityEngine;
using UnityEngine.Networking;
public class ChatbotController : MonoBehaviour
{
public string openAIApiKey = "YOUR_API_KEY";
public string ttsApiEndpoint = "YOUR_TTS_API_ENDPOINT";
public AudioSource audioSource;
public IEnumerator GetChatResponse(string userInput, System.Action<string> callback)
{
// 構建 OpenAI API 請求
var jsonData = JsonUtility.ToJson(new
{
prompt = userInput,
max_tokens = 150
});
using (UnityWebRequest request = new UnityWebRequest("https://api.openai.com/v1/engines/gpt-4/completions", "POST"))
{
byte[] bodyRaw = System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(jsonData);
request.uploadHandler = new UploadHandlerRaw(bodyRaw);
request.downloadHandler = new DownloadHandlerBuffer();
request.SetRequestHeader("Content-Type", "application/json");
request.SetRequestHeader("Authorization", "Bearer " + openAIApiKey);
yield return request.SendWebRequest();
if (request.result == UnityWebRequest.Result.Success)
{
// 解析回應
// 假設回應結構中有 "choices" -> [0] -> "text"
var response = JsonUtility.FromJson<OpenAIResponse>(request.downloadHandler.text);
callback(response.choices[0].text);
}
else
{
Debug.LogError("NLP API Error: " + request.error);
callback("抱歉,我無法回應。");
}
}
}
[System.Serializable]
public class OpenAIResponse
{
public Choice[] choices;
}
[System.Serializable]
public class Choice
{
public string text;
}
// TTS 實現(假設 TTS API 接受文本並返回音頻 URL)
public IEnumerator ConvertTextToSpeech(string text, System.Action<AudioClip> callback)
{
var jsonData = JsonUtility.ToJson(new { text = text });
using (UnityWebRequest request = new UnityWebRequest(ttsApiEndpoint, "POST"))
{
byte[] bodyRaw = System.Text.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)
{
// 假設回應包含音頻文件的 URL
string audioUrl = JsonUtility.FromJson<TTSResponse>(request.downloadHandler.text).audioUrl;
using (UnityWebRequest audioRequest = UnityWebRequestMultimedia.GetAudioClip(audioUrl, AudioType.WAV))
{
yield return audioRequest.SendWebRequest();
if (audioRequest.result == UnityWebRequest.Result.Success)
{
AudioClip clip = DownloadHandlerAudioClip.GetContent(audioRequest);
callback(clip);
}
else
{
Debug.LogError("TTS Audio Download Error: " + audioRequest.error);
callback(null);
}
}
}
else
{
Debug.LogError("TTS API Error: " + request.error);
callback(null);
}
}
}
[System.Serializable]
public class TTSResponse
{
public string audioUrl;
}
}
生成嘴型動畫:
應用到 Unity:
csharpusing System.Collections;
using UnityEngine;
using UnityEngine.Networking;
public class EmotionController : MonoBehaviour
{
public string emotionAnalysisApi = "YOUR_EMOTION_ANALYSIS_API_ENDPOINT";
public IEnumerator AnalyzeEmotion(string text, System.Action<string> callback)
{
var jsonData = JsonUtility.ToJson(new { text = text });
using (UnityWebRequest request = new UnityWebRequest(emotionAnalysisApi, "POST"))
{
byte[] bodyRaw = System.Text.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)
{
var response = JsonUtility.FromJson<EmotionResponse>(request.downloadHandler.text);
callback(response.emotion);
}
else
{
Debug.LogError("Emotion Analysis API Error: " + request.error);
callback("neutral");
}
}
}
[System.Serializable]
public class EmotionResponse
{
public string emotion; // e.g., happy, sad, angry, neutral
}
public void SetEmotion(string emotion)
{
Animator animator = GetComponent<Animator>();
switch (emotion)
{
case "happy":
animator.SetTrigger("Happy");
break;
case "sad":
animator.SetTrigger("Sad");
break;
case "angry":
animator.SetTrigger("Angry");
break;
default:
animator.SetTrigger("Neutral");
break;
}
}
}
csharpusing System.Collections;
using UnityEngine;
public class ReactionController : MonoBehaviour
{
public Animator animator;
public void TriggerReaction(string reaction)
{
switch (reaction)
{
case "nod":
animator.SetTrigger("Nod");
break;
case "shake_head":
animator.SetTrigger("ShakeHead");
break;
case "wave":
animator.SetTrigger("Wave");
break;
// 添加更多反應動作
default:
break;
}
}
}
csharpusing System.Collections;
using UnityEngine;
public class VirtualAvatarController : MonoBehaviour
{
public ChatbotController chatbotController;
public EmotionController emotionController;
public ReactionController reactionController;
public Animator animator;
void Start()
{
// 初始化或載入
}
public void UserInput(string input)
{
StartCoroutine(ProcessInput(input));
}
private IEnumerator ProcessInput(string input)
{
// 獲取 NLP 回應
string responseText = "";
yield return chatbotController.GetChatResponse(input, (response) => { responseText = response; });
// 語音合成
AudioClip speechClip = null;
yield return chatbotController.ConvertTextToSpeech(responseText, (clip) => { speechClip = clip; });
if (speechClip != null)
{
// 播放語音
GetComponent<AudioSource>().clip = speechClip;
GetComponent<AudioSource>().Play();
// 生成嘴型動畫(假設有相應的嘴型數據生成流程)
// 例如調用 Wav2Lip 模型並應用嘴型數據
// 分析情感並設置表情
string emotion = "";
yield return emotionController.AnalyzeEmotion(responseText, (e) => { emotion = e; });
emotionController.SetEmotion(emotion);
// 根據情感或上下文觸發反應動作
if (emotion == "happy")
{
reactionController.TriggerReaction("wave");
}
else if (emotion == "sad")
{
reactionController.TriggerReaction("nod");
}
// 根據具體需求添加更多條件
}
}
}
Unity 官方文檔:
機器學習模型:
口型同步工具:
TTS 服務:
情感分析:
動畫與表情控制:
模塊化設計:
逐步實現與測試:
資源管理與優化:
用戶體驗優先:
持續迭代與改進:
實現這樣一個複雜的系統需要跨領域的知識和持續的開發努力。建議你先從各個模塊的基本實現入手,逐步完善和整合,並充分利用現有的工具和資源來加速開發過程。如果在實現過程中遇到具體問題,歡迎隨時提問,我將竭誠協助!
抱歉之前的回答沒有完全理解你的需求。你希望通過代碼控制2D動畫的各個圖層,並利用大型語言模型(LLM)來驅動這些動畫,以實現一個能夠根據用戶對話進行說話、表情變化和反應動作的虛擬角色。下面將詳細介紹如何實現這一目標,包括使用的技術、具體流程以及實現細節。
用戶交互界面:
自然語言處理(NLP):
語音合成(TTS):
口型同步(Lip-Sync):
表情變化:
反應動作:
2D動畫圖層控制:
Web技術(HTML5, CSS3, JavaScript):
JavaScript動畫庫:
角色設計:
圖層導出:
html<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-TW">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>虛擬聊天角色</title>
<style>
/* 基本樣式 */
#character-container {
position: relative;
width: 400px;
height: 600px;
margin: 0 auto;
background-color: #f0f0f0;
}
.layer {
position: absolute;
top: 0;
left: 0;
width: 100%;
height: 100%;
}
</style>
</head>
<body>
<div id="character-container">
<img id="body" class="layer" src="body.png" alt="身體">
<img id="hair" class="layer" src="hair.png" alt="頭髮">
<img id="eyes" class="layer" src="eyes_neutral.png" alt="眼睛">
<img id="mouth" class="layer" src="mouth_closed.png" alt="嘴巴">
<img id="hands" class="layer" src="hands.png" alt="手臂">
<!-- 添加更多部件 -->
</div>
<input type="text" id="user-input" placeholder="輸入訊息...">
<button id="send-button">發送</button>
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/gsap/3.11.4/gsap.min.js"></script>
<script src="app.js"></script>
</body>
</html>
javascript// app.js
document.getElementById('send-button').addEventListener('click', () => {
const userInput = document.getElementById('user-input').value;
if (userInput.trim() !== '') {
sendMessage(userInput);
document.getElementById('user-input').value = '';
}
});
async function sendMessage(message) {
// 發送用戶訊息到後端,並獲取回應
const response = await fetch('/api/chat', {
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({ message })
});
const data = await response.json();
const reply = data.reply;
const emotion = data.emotion;
// 控制動畫
animateMouth();
changeExpression(emotion);
// 語音合成和播放
playTTS(reply);
}
function animateMouth() {
// 簡單的嘴巴開合動畫
const mouth = document.getElementById('mouth');
gsap.to(mouth, { opacity: 0, duration: 0.1, yoyo: true, repeat: 3 });
}
function changeExpression(emotion) {
const eyes = document.getElementById('eyes');
switch(emotion) {
case 'happy':
eyes.src = 'eyes_happy.png';
break;
case 'sad':
eyes.src = 'eyes_sad.png';
break;
case 'angry':
eyes.src = 'eyes_angry.png';
break;
default:
eyes.src = 'eyes_neutral.png';
}
}
function playTTS(text) {
// 調用TTS API並播放語音
fetch('/api/tts', {
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({ text })
})
.then(response => response.blob())
.then(blob => {
const url = URL.createObjectURL(blob);
const audio = new Audio(url);
audio.play();
})
.catch(err => console.error('TTS Error:', err));
}
javascript// server.js
const express = require('express');
const bodyParser = require('body-parser');
const fetch = require('node-fetch');
const app = express();
const port = 3000;
app.use(bodyParser.json());
app.use(express.static('public')); // 假設前端文件在public資料夾
// 聊天API
app.post('/api/chat', async (req, res) => {
const userMessage = req.body.message;
// 調用OpenAI GPT-4 API獲取回應
const gptResponse = await fetch('https://api.openai.com/v1/chat/completions', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': `Bearer YOUR_OPENAI_API_KEY`
},
body: JSON.stringify({
model: "gpt-4",
messages: [{ role: "user", content: userMessage }]
})
});
const gptData = await gptResponse.json();
const reply = gptData.choices[0].message.content.trim();
// 調用情感分析API(這裡假設使用同一個GPT模型進行情感分析)
const emotion = await analyzeEmotion(reply);
res.json({ reply, emotion });
});
// TTS API
app.post('/api/tts', async (req, res) => {
const text = req.body.text;
// 調用Google TTS API(示例)
const ttsResponse = await fetch('https://texttospeech.googleapis.com/v1/text:synthesize?key=YOUR_GOOGLE_TTS_API_KEY', {
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({
input: { text },
voice: { languageCode: 'zh-TW', ssmlGender: 'NEUTRAL' },
audioConfig: { audioEncoding: 'MP3' }
})
});
const ttsData = await ttsResponse.json();
const audioContent = ttsData.audioContent;
// 將Base64音頻數據轉換為二進制
const buffer = Buffer.from(audioContent, 'base64');
res.set('Content-Type', 'audio/mpeg');
res.send(buffer);
});
// 情感分析函數
async function analyzeEmotion(text) {
// 這裡可以使用Hugging Face的情感分析API,或自行訓練模型
// 以下為假設的情感分析結果
// 實際應根據情感分析API的返回結果進行解析
// 示例:簡單的情感判斷
if (text.includes('高興') || text.includes('快樂')) {
return 'happy';
} else if (text.includes('難過') || text.includes('傷心')) {
return 'sad';
} else if (text.includes('生氣') || text.includes('憤怒')) {
return 'angry';
} else {
return 'neutral';
}
}
app.listen(port, () => {
console.log(`Server running at http://localhost:${port}`);
});
在專案目錄下運行以下命令:
bashnpm init -y npm install express body-parser node-fetch
嘴型同步:
表情變化:
反應動作:
如果希望支持語音輸入,可以利用Web Speech API:
javascript// 添加語音輸入按鈕
<button id="voice-button">說話</button>
<script>
// 語音輸入功能
document.getElementById('voice-button').addEventListener('click', () => {
const recognition = new (window.SpeechRecognition || window.webkitSpeechRecognition)();
recognition.lang = 'zh-TW';
recognition.onresult = (event) => {
const transcript = event.results[0][0].transcript;
document.getElementById('user-input').value = transcript;
sendMessage(transcript);
};
recognition.start();
});
</script>
在前述的animateMouth
函數中,簡單地通過改變嘴型的透明度來實現嘴巴的開合效果。這是一種基礎的實現方式,可以根據音頻的長度和節奏進行更精細的控制。
進階實現:
javascriptfunction animateMouthWithTiming(audioDuration) {
const mouth = document.getElementById('mouth');
const totalCycles = Math.floor(audioDuration / 0.5); // 每0.5秒切換一次嘴型
let currentCycle = 0;
const interval = setInterval(() => {
if (currentCycle % 2 === 0) {
mouth.src = 'mouth_open.png';
} else {
mouth.src = 'mouth_closed.png';
}
currentCycle++;
if (currentCycle >= totalCycles) {
clearInterval(interval);
mouth.src = 'mouth_closed.png';
}
}, 500);
}
然後在playTTS
函數中調用:
javascriptfunction playTTS(text) {
fetch('/api/tts', {
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({ text })
})
.then(response => response.blob())
.then(blob => {
const url = URL.createObjectURL(blob);
const audio = new Audio(url);
// 獲取音頻持續時間
audio.addEventListener('loadedmetadata', () => {
animateMouthWithTiming(audio.duration);
});
audio.play();
})
.catch(err => console.error('TTS Error:', err));
}
在changeExpression
函數中,根據情感結果切換眼睛的圖片。可以使用動畫庫(如GSAP)來增加平滑的過渡效果。
javascriptfunction changeExpression(emotion) {
const eyes = document.getElementById('eyes');
let newSrc = 'eyes_neutral.png';
switch(emotion) {
case 'happy':
newSrc = 'eyes_happy.png';
break;
case 'sad':
newSrc = 'eyes_sad.png';
break;
case 'angry':
newSrc = 'eyes_angry.png';
break;
default:
newSrc = 'eyes_neutral.png';
}
gsap.to(eyes, { opacity: 0, duration: 0.2, onComplete: () => {
eyes.src = newSrc;
gsap.to(eyes, { opacity: 1, duration: 0.2 });
}});
}
根據情感或特定關鍵詞觸發角色的手臂動作等。
步驟:
準備動作圖像:
控制手臂圖層的切換:
javascriptfunction triggerReaction(emotion) {
const hands = document.getElementById('hands');
let newSrc = 'hands.png'; // 默認姿勢
switch(emotion) {
case 'happy':
newSrc = 'hands_wave.png';
break;
case 'sad':
newSrc = 'hands_sad.png';
break;
case 'angry':
newSrc = 'hands_angry.png';
break;
default:
newSrc = 'hands.png';
}
gsap.to(hands, { opacity: 0, duration: 0.2, onComplete: () => {
hands.src = newSrc;
gsap.to(hands, { opacity: 1, duration: 0.2 });
}});
}
然後在sendMessage
函數中調用:
javascriptfunction sendMessage(message) {
// ...之前的代碼
changeExpression(emotion);
triggerReaction(emotion);
// ...後續代碼
}
更多表情和動作:
使用動畫過渡:
加載動畫:
音頻與動畫同步:
響應式設計:
使用音頻分析:
使用機器學習模型:
情境觸發的動作:
場景變換:
以下是一個簡化的完整範例,展示如何通過代碼控制2D動畫圖層並結合LLM進行互動。
index.html:
html<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-TW">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>虛擬聊天角色</title>
<style>
#character-container {
position: relative;
width: 400px;
height: 600px;
margin: 0 auto;
background-color: #f0f0f0;
}
.layer {
position: absolute;
top: 0;
left: 0;
width: 100%;
height: 100%;
transition: opacity 0.2s;
}
</style>
</head>
<body>
<div id="character-container">
<img id="body" class="layer" src="body.png" alt="身體">
<img id="hair" class="layer" src="hair.png" alt="頭髮">
<img id="eyes" class="layer" src="eyes_neutral.png" alt="眼睛">
<img id="mouth" class="layer" src="mouth_closed.png" alt="嘴巴">
<img id="hands" class="layer" src="hands.png" alt="手臂">
</div>
<input type="text" id="user-input" placeholder="輸入訊息...">
<button id="send-button">發送</button>
<button id="voice-button">語音輸入</button>
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/gsap/3.11.4/gsap.min.js"></script>
<script src="app.js"></script>
</body>
</html>
app.js:
javascript// app.js
document.getElementById('send-button').addEventListener('click', () => {
const userInput = document.getElementById('user-input').value;
if (userInput.trim() !== '') {
sendMessage(userInput);
document.getElementById('user-input').value = '';
}
});
document.getElementById('voice-button').addEventListener('click', () => {
const recognition = new (window.SpeechRecognition || window.webkitSpeechRecognition)();
recognition.lang = 'zh-TW';
recognition.onresult = (event) => {
const transcript = event.results[0][0].transcript;
document.getElementById('user-input').value = transcript;
sendMessage(transcript);
};
recognition.start();
});
async function sendMessage(message) {
// 發送用戶訊息到後端,並獲取回應
const response = await fetch('/api/chat', {
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({ message })
});
const data = await response.json();
const reply = data.reply;
const emotion = data.emotion;
// 控制動畫
animateMouth();
changeExpression(emotion);
triggerReaction(emotion);
// 語音合成和播放
playTTS(reply);
}
function animateMouth() {
// 簡單的嘴巴開合動畫
const mouth = document.getElementById('mouth');
gsap.to(mouth, { opacity: 0, duration: 0.1, yoyo: true, repeat: 3 });
}
function changeExpression(emotion) {
const eyes = document.getElementById('eyes');
let newSrc = 'eyes_neutral.png';
switch(emotion) {
case 'happy':
newSrc = 'eyes_happy.png';
break;
case 'sad':
newSrc = 'eyes_sad.png';
break;
case 'angry':
newSrc = 'eyes_angry.png';
break;
default:
newSrc = 'eyes_neutral.png';
}
gsap.to(eyes, { opacity: 0, duration: 0.2, onComplete: () => {
eyes.src = newSrc;
gsap.to(eyes, { opacity: 1, duration: 0.2 });
}});
}
function triggerReaction(emotion) {
const hands = document.getElementById('hands');
let newSrc = 'hands.png'; // 默認姿勢
switch(emotion) {
case 'happy':
newSrc = 'hands_wave.png';
break;
case 'sad':
newSrc = 'hands_sad.png';
break;
case 'angry':
newSrc = 'hands_angry.png';
break;
default:
newSrc = 'hands.png';
}
gsap.to(hands, { opacity: 0, duration: 0.2, onComplete: () => {
hands.src = newSrc;
gsap.to(hands, { opacity: 1, duration: 0.2 });
}});
}
function playTTS(text) {
// 調用TTS API並播放語音
fetch('/api/tts', {
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({ text })
})
.then(response => response.blob())
.then(blob => {
const url = URL.createObjectURL(blob);
const audio = new Audio(url);
// 獲取音頻持續時間
audio.addEventListener('loadedmetadata', () => {
animateMouthWithTiming(audio.duration);
});
audio.play();
})
.catch(err => console.error('TTS Error:', err));
}
function animateMouthWithTiming(audioDuration) {
const mouth = document.getElementById('mouth');
const totalCycles = Math.floor(audioDuration / 0.5); // 每0.5秒切換一次嘴型
let currentCycle = 0;
const interval = setInterval(() => {
if (currentCycle % 2 === 0) {
mouth.src = 'mouth_open.png';
} else {
mouth.src = 'mouth_closed.png';
}
currentCycle++;
if (currentCycle >= totalCycles) {
clearInterval(interval);
mouth.src = 'mouth_closed.png';
}
}, 500);
}
server.js:
javascript// server.js
const express = require('express');
const bodyParser = require('body-parser');
const fetch = require('node-fetch');
const app = express();
const port = 3000;
app.use(bodyParser.json());
app.use(express.static('public')); // 假設前端文件在public資料夾
// 聊天API
app.post('/api/chat', async (req, res) => {
const userMessage = req.body.message;
// 調用OpenAI GPT-4 API獲取回應
const gptResponse = await fetch('https://api.openai.com/v1/chat/completions', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': `Bearer YOUR_OPENAI_API_KEY`
},
body: JSON.stringify({
model: "gpt-4",
messages: [{ role: "user", content: userMessage }]
})
});
const gptData = await gptResponse.json();
const reply = gptData.choices[0].message.content.trim();
// 調用情感分析函數
const emotion = await analyzeEmotion(reply);
res.json({ reply, emotion });
});
// TTS API
app.post('/api/tts', async (req, res) => {
const text = req.body.text;
// 調用Google TTS API(示例)
const ttsResponse = await fetch('https://texttospeech.googleapis.com/v1/text:synthesize?key=YOUR_GOOGLE_TTS_API_KEY', {
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({
input: { text },
voice: { languageCode: 'zh-TW', ssmlGender: 'NEUTRAL' },
audioConfig: { audioEncoding: 'MP3' }
})
});
const ttsData = await ttsResponse.json();
const audioContent = ttsData.audioContent;
// 將Base64音頻數據轉換為二進制
const buffer = Buffer.from(audioContent, 'base64');
res.set('Content-Type', 'audio/mpeg');
res.send(buffer);
});
// 情感分析函數
async function analyzeEmotion(text) {
// 使用簡單的情感分析邏輯,實際應使用更精確的模型
if (text.includes('高興') || text.includes('快樂') || text.includes('喜歡')) {
return 'happy';
} else if (text.includes('難過') || text.includes('傷心') || text.includes('不開心')) {
return 'sad';
} else if (text.includes('生氣') || text.includes('憤怒') || text.includes('不滿')) {
return 'angry';
} else {
return 'neutral';
}
}
app.listen(port, () => {
console.log(`Server running at http://localhost:${port}`);
});
確保你的專案目錄結構如下:
javaproject/
│
├── public/
│ ├── index.html
│ ├── app.js
│ ├── body.png
│ ├── hair.png
│ ├── eyes_neutral.png
│ ├── eyes_happy.png
│ ├── eyes_sad.png
│ ├── eyes_angry.png
│ ├── mouth_closed.png
│ ├── mouth_open.png
│ ├── hands.png
│ ├── hands_wave.png
│ ├── hands_sad.png
│ ├── hands_angry.png
│ └── ...其他圖像
│
├── server.js
├── package.json
└── package-lock.json
在專案根目錄下運行:
bashnode server.js
然後在瀏覽器中訪問http://localhost:3000
,應該能看到你的虛擬聊天角色,並可以通過輸入文字或語音與之互動。
如果前端需求複雜,可以考慮使用React、Vue或Angular等前端框架,便於組織代碼和管理狀態。
目前的口型同步是基於定時器的簡單實現,可以進一步通過音頻分析獲取更精確的嘴型變化。
目前的情感分析基於簡單的關鍵詞判斷,可以考慮集成更先進的情感分析API或模型(如Hugging Face的情感分析模型),提升判斷的準確性。
使用高質量的TTS服務,並根據需要調整語音參數(如語速、語調),提升用戶體驗。
利用動畫庫(如GSAP)提供更多動畫效果,如縮放、旋轉、淡入淡出等,提升虛擬角色的表現力。
確保所有動畫和音頻處理在前端高效運行,避免卡頓或延遲。可以通過壓縮圖像、使用CDN等方式提升加載速度。
Web動畫與圖層控制:
No