AI 数字人：如何规模化塑造专业有温度的形象

1. AI数字人：如何规模化塑造专业有温度的形象分享人：王福达（寻川）蚂蚁集团 - 财保体验技术部蚂蚁终端体验科技大会

2. 自我介绍王福达寻川蚂蚁集团 AI 体验创新：保险售卖中的智能化探索蚂蚁保险 - 规划师前端体验技术团队负责人

3. 业务介绍保险规划师在线上是怎么售卖的？

4. 复杂产品售卖如何建立信任，降低沟通壁垒？什么时候领能领多久要给用户讲什么领取金额保单现金价值总价值倍数逐年数据

5. 视频讲解时，真人 or 数字人？数字人理想型行业标准：专业、亲切 VS 实际可能发生的：环境无面谈氛围、形象随意不专业更标准更专业背景替换 × 眼神专注 x 画协同

6. 数字人形象应用的挑战业务变化技术挑战团队规模变化① 实时数字人较少快速增长业务模式变化粗放式精细化运营真人视频实时推理 ② 规模化大量规划师快速落地 ③ 标准化风格风格随意标准化专业化

7. 挑战一：数字人的实时性要求高 ① 规划师规划师工作台（B端） ⑥ ② MRTC-Web-SDK MRTC同层组件发布音频流推拉流服务创建房间 C端呈现共享桌面视频发布共享流 ⑤ 房间推流订阅音频流加入房间音频流数字人角色 ③ 2D数字人视频实时推理引擎 ④ 2D数字人视频流

8. 挑战二：数字人形象如何规模化应用案 NeRF 1个形象从录制到上线需7h，开始处理时间少1h DiT 数字人训练 6h/ 预约规划师日开始相机录制式：案个形象上线只需要分钟级规划师职业照重新训练效果验收重录 Vs AI生图挑选最优图入职形象照美颜优化 DiT实时推理 20min/ 30min/ 10min/ DiT 上线幕后处理：平衡、美颜、降噪衣着要求 - 不可绿色边缘整洁体态要求 - 头发整齐挺胸抬头形象要求 - 五官保持正常仪态 SD Lora 生产形象

9. 挑战三：数字人形象生产的风格标准化背景调优打标反馈五维评分机制主动反馈收集

10. ① 效率低：基于ComfyUI构建的AI生图工作流输入文本 x 30-year-old woman,(Eyes Looking straight ahead:1.5) Latent Space Text CLIP Encoder SDXL基模图像生成器（重复步数Step次） LoRA-真 Encoder 输入图片 y UNET 感 DDIM调度器 LoRA-眼神控制采样器 InstantID-换脸输出数字人形象 Decoder

11. ① 效率低：基于ComfyUI构建的AI生图工作流输入层节点提示词Prompt 模型加载节点 Base模型/LoRA/ControlNet 约束节点姿态控制/风格迁移后处理节点修图/格式转换可视化编排，降低复杂流程门槛细粒度参数调节高兼容性与可扩展性输出节点

12. ② 效果不真实：LoRA真人感调优打光不均匀眉法令纹问题

13. ③ 生图通过率低：SD生图后置检测

14. ③ 生图通过率低：SD生图后置检测姿势不正低肩对眼斜视

15. ③ 生图通过率低：眼神视向有问题对眼斜视

16. 业务结果：降低制作成本提升形象效果快 3.7 倍数字提升 32%达 99.4% 形象采纳率DiT 覆盖率上线效率 NeRF 数字人 DiT 数字人自主LoRA微调大幅降低数字人生产成本，助力业务快速应用AI数字人

17. 未来展望 - 数字人托管外呼电话保险场景深度适配实时数字人互动端到端实时语音大模型全流程智能托管

18. 欢迎参与议题的体验反馈「付宝」扫码「碰下」参会胸牌参与体验反馈，将有机会获得 SEE Conf 2026 票张