元宇宙创业必看：用AI构建虚拟人个性化形象的完整架构与实现指南

副标题：基于GAN、CLIP与Three.js的端到端解决方案

摘要/引言

元宇宙的爆发让虚拟人成为了连接现实与数字世界的核心载体——从社交平台的虚拟分身，到电商直播的数字主播，再到教育场景的虚拟老师，虚拟人的应用场景正在快速扩张。但同质化是当前虚拟人产业的致命问题：千篇一律的外貌、单调的服饰、缺乏个性的表情，让用户难以产生情感连接。

如何让虚拟人“活”起来，满足用户对个性化的极致需求？本文提出一套AI驱动的虚拟人个性化形象架构，结合**GAN（生成对抗网络）**的图像生成能力、CLIP（对比语言-图像预训练）的文本理解能力，以及Three.js的3D渲染能力，实现“文本描述→2D形象生成→3D模型转换→交互渲染”的端到端流程。

读完本文，你将掌握：

• 虚拟人个性化的核心技术栈与架构设计；
• 用StyleGAN2生成高保真个性化形象的方法；
• 用CLIP实现“文本驱动”的形象编辑（比如“蓝头发+波点裙”）；
• 将2D形象转换为可交互3D模型的工程技巧；
• 元宇宙创业中虚拟人形象的性能优化与成本控制策略。

目标读者与前置知识

目标读者

• 想进入元宇宙创业的AI开发者（需掌握Python与深度学习基础）；
• 负责虚拟人前端交互的前端工程师（需熟悉JavaScript与Three.js）；
• 对虚拟人技术感兴趣的产品经理/创业者（需了解技术边界与实现成本）。

前置知识

• 编程语言：Python（熟悉PyTorch/TensorFlow）、JavaScript（熟悉ES6语法）；
• 深度学习：了解GAN、CNN的基本概念；
• 前端技术：了解Three.js的基本使用（如加载3D模型、纹理映射）；
• 工具：Git、Docker（可选，用于环境隔离）。

文章目录

1. 引言与基础
2. 问题背景：为什么虚拟人需要“个性化”？
3. 核心架构：AI驱动虚拟人个性化的技术栈
4. 理论基础：GAN、CLIP与3D渲染的关键概念
5. 环境准备：搭建开发环境
6. 分步实现：从文本到虚拟人形象的完整流程
   • 步骤1：用StyleGAN2训练个性化形象生成模型
   • 步骤2：用CLIP实现文本驱动的形象编辑
   • 步骤3：将2D形象转换为3D模型（纹理+建模）
   • 步骤4：用Three.js渲染可交互虚拟人
7. 关键代码解析：latent space编辑与文本-图像对齐
8. 性能优化：从训练到渲染的效率提升
9. 创业实战：成本控制与用户体验平衡
10. 未来展望： diffusion模型与多模态交互的融合
11. 总结

一、问题背景：为什么虚拟人需要“个性化”？

1.1 元宇宙的核心需求：“数字身份”的独特性

元宇宙的本质是“数字平行世界”，用户需要通过虚拟人实现数字身份的表达。就像现实中每个人都有独特的外貌、服饰和风格，虚拟人也需要“千人千面”——比如Z世代用户可能想要“赛博朋克风的蓝头发”，职场用户可能需要“专业商务形象”，创作者可能需要“二次元风格的虚拟分身”。

1.2 现有解决方案的局限性

• 传统建模：用Blender、Maya手动建模，耗时久（一个高精度模型需要数天）、成本高（设计师月薪过万），无法满足大规模个性化需求；
• 模板化生成：用预设的“发型+脸型+服饰”模板组合，缺乏灵活性，难以生成“定制化”形象；
• 简单AI生成：早期用GAN生成人脸，但无法结合文本描述，用户无法通过自然语言控制形象。

1.3 AI的解决思路：从“被动生成”到“主动控制”

AI技术的突破让虚拟人个性化成为可能：

• GAN：生成高保真的2D形象（比如StyleGAN2可以生成1024x1024的高清人脸）；
• CLIP：理解文本与图像的关联，让用户用自然语言（如“穿红色连衣裙的金发女孩”）控制形象；
• 3D渲染：将2D形象转换为可交互的3D模型，实现旋转、缩放、更换服饰等功能。

二、核心架构：AI驱动虚拟人个性化的技术栈

本文提出的虚拟人个性化形象架构分为四层（从下到上）：

┌─────────────────────┐  
│  交互层（Three.js）  │  负责3D模型渲染、用户交互（旋转/缩放/换服饰）  
├─────────────────────┤  
│  3D模型层（Blender） │  将2D形象转换为3D模型（纹理+网格）  
├─────────────────────┤  
│  AI生成层（GAN+CLIP） │  用StyleGAN2生成2D形象，用CLIP实现文本驱动  
└─────────────────────┘  
│  数据层（数据集）     │  人脸/服饰数据集（如CelebA、FashionMNIST）  
└─────────────────────┘  

各层的核心功能

1. 数据层：提供训练GAN所需的人脸、服饰数据集（需多样性，避免过拟合）；
2. AI生成层：
   • StyleGAN2：生成高保真的2D形象（脸型、发型、肤色等）；
   • CLIP：将用户的文本描述（如“蓝头发+戴眼镜”）转换为对GAN latent space的优化方向，实现“文本→形象”的控制；
3. 3D模型层：将2D形象转换为3D模型（用Photoshop提取纹理，用Blender建模，或用AI工具如NVIDIA Omniverse）；
4. 交互层：用Three.js将3D模型渲染到网页，实现用户交互（如旋转、缩放、更换服饰）。

三、理论基础：GAN、CLIP与3D渲染的关键概念

在进入实践前，需要先理解三个核心技术的基本概念：

3.1 GAN：生成对抗网络

GAN由**生成器（Generator）和判别器（Discriminator）**组成：

• 生成器：输入一个随机向量（latent vector，通常是100维），生成一张图像；
• 判别器：输入一张图像（真实或生成的），判断其是否为真实图像；
• 训练过程：生成器试图生成“以假乱真”的图像，判别器试图“识破”生成的图像，两者互相竞争，最终生成器能生成高质量图像。

StyleGAN2是GAN的改进版本，核心贡献是style-based生成：

• 将latent vector映射到“风格向量”（style vector），控制图像的不同层次（比如低层次控制颜色、纹理，高层次控制脸型、发型）；
• 支持latent space编辑：通过调整latent vector，可以改变生成图像的属性（比如把“直发”变成“卷发”）。

3.2 CLIP：对比语言-图像预训练

CLIP由OpenAI提出，核心功能是将文本与图像关联起来：

• 训练过程：用海量的文本-图像对（比如“猫”+猫的图片）训练，让模型学会“文本描述与图像内容的匹配”；
• 推理过程：输入一个文本 prompt（如“蓝头发的女孩”）和一张图像，CLIP会输出“文本与图像的相似度”。

关键作用：在虚拟人个性化中，CLIP用于将用户的文本描述转换为对GAN latent space的优化目标——比如要生成“蓝头发的女孩”，CLIP会计算“蓝头发”文本与GAN生成图像的相似度，然后调整latent vector，让生成的图像更符合文本描述。

3.3 Three.js：3D渲染引擎

Three.js是一个基于WebGL的JavaScript库，用于在网页中渲染3D模型。核心概念：

• 场景（Scene）：包含所有3D对象的容器；
• 相机（Camera）：定义视角（如透视相机、正交相机）；
• 渲染器（Renderer）：将场景渲染到网页的元素；
• 模型（Mesh）：由几何形状（Geometry）和材质（Material）组成（比如一个立方体的几何形状+红色材质）；
• 纹理（Texture）：贴在模型表面的图像（比如虚拟人的皮肤纹理、服饰纹理）。

四、环境准备：搭建开发环境

4.1 后端环境（AI生成层）

• Python版本：3.8+；
• 依赖库：
  • 深度学习框架：PyTorch 1.10+（或TensorFlow 2.8+）；
  • GAN库：stylegan2-ada-pytorch（NVIDIA官方实现）；
  • CLIP库：clip（OpenAI官方实现）；
  • 其他：numpy、pillow、opencv-python。

安装命令：

pip install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113  
pip install stylegan2-ada-pytorch clip numpy pillow opencv-python  

4.2 前端环境（交互层）

• Node.js版本：16+；
• 依赖库：
  • Three.js：148+；
  • 其他：vite（构建工具，可选）、dat.gui（调试工具，可选）。

安装命令：

npm init -y  
npm install three dat.gui  

4.3 工具准备

• 数据集：CelebA（人脸数据集，包含20万张名人图像）、FashionMNIST（服饰数据集，包含10万张服饰图像）；
• 3D建模工具：Blender（免费开源，用于将2D形象转换为3D模型）；
• 纹理编辑工具：Photoshop（用于提取2D形象的纹理）。

五、分步实现：从文本到虚拟人形象的完整流程

接下来，我们将一步步实现“文本描述→虚拟人形象”的流程，以“生成一个穿红色连衣裙的金发女孩”为例。

步骤1：用StyleGAN2训练个性化形象生成模型

StyleGAN2需要训练数据才能生成符合要求的形象。这里我们用CelebA数据集训练一个人脸生成模型。

1.1 数据集预处理

CelebA数据集的图像尺寸是178x218，需要调整为StyleGAN2要求的正方形尺寸（比如1024x1024）：

import cv2
import os
from tqdm import tqdm

def preprocess_image(input_path, output_path, size=1024):
    for img_name in tqdm(os.listdir(input_path)):
        img = cv2.imread(os.path.join(input_path, img_name))
        img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        # 调整尺寸为正方形（取中心区域）
        h, w = img.shape[:2]
        min_dim = min(h, w)
        img = img[(h-min_dim)//2:(h+min_dim)//2, (w-min_dim)//2:(w+min_dim)//2]
        img = cv2.resize(img, (size, size))
        cv2.imwrite(os.path.join(output_path, img_name), cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR))

# 预处理CelebA数据集
preprocess_image("celebA/raw", "celebA/preprocessed", size=1024)

1.2 训练StyleGAN2模型

使用NVIDIA官方的stylegan2-ada-pytorch库训练模型：

# 进入stylegan2-ada-pytorch目录
cd stylegan2-ada-pytorch  
# 训练模型（使用CUDA加速）
python train.py --data ../celebA/preprocessed --outdir ../training-runs --gpus 1 --batch 8 --gamma 10 --mirror True  

参数说明：

• --data：预处理后的数据集路径；
• --outdir：训练结果输出目录；
• --gpus：使用的GPU数量（建议用1块RTX 3090或更高）；
• --batch：批量大小（越大训练越快，但需要更多显存）；
• --gamma：正则化参数（控制生成图像的多样性）；
• --mirror：是否镜像翻转图像（增加数据集多样性）。

训练时间：用RTX 3090训练，大约需要7-10天才能生成高质量的人脸图像。如果没有足够的计算资源，可以使用预训练模型（比如NVIDIA提供的StyleGAN2预训练模型）。

1.3 生成初始形象

训练完成后，用generate.py生成初始形象：

python generate.py --outdir ../output --trunc 0.7 --seeds 123 --network ../training-runs/00000-celebA-preprocessed-gpus1-batch8/network-snapshot-000500.pkl  

参数说明：

• --outdir：生成图像输出目录；
• --trunc：截断参数（0-1，越小生成的图像越“平均”，越大越“个性化”）；
• --seeds：随机种子（不同种子生成不同形象）；
• --network：训练好的模型路径。

生成的图像示例（seed=123）：

步骤2：用CLIP实现文本驱动的形象编辑

现在，我们需要用CLIP将用户的文本描述（如“穿红色连衣裙的金发女孩”）转换为对StyleGAN2 latent space的优化，让生成的形象符合文本要求。

2.1 原理：CLIP引导的latent space优化

流程如下：

1. 从StyleGAN2的latent space中采样一个初始latent vector（z）；
2. 用StyleGAN2生成图像（img）；
3. 用CLIP计算“文本prompt”与img的相似度（score）；
4. 用梯度下降法调整z，最大化score（即让生成的图像更符合文本描述）。

2.2 代码实现

import torch
import clip
from stylegan2_ada_pytorch import dnnlib, legacy
import numpy as np
from PIL import Image

# 加载预训练模型
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
clip_model, clip_preprocess = clip.load("ViT-B/32", device=device)
with dnnlib.util.open_url("https://nvlabs-fi-cdn.nvidia.com/stylegan2-ada-pytorch/pretrained/ffhq.pkl") as f:
    gan_model = legacy.load_network_pkl(f)["G_ema"].to(device)

# 定义文本prompt
prompt = "a girl with blonde hair and red dress"

# 初始化latent vector（z）
z = torch.randn(1, gan_model.z_dim, device=device)
z.requires_grad = True

# 优化器（用Adam）
optimizer = torch.optim.Adam([z], lr=0.01)

# 优化过程（100步）
for step in range(100):
    # 生成图像
    img = gan_model(z, None)  # 输入z，生成图像（1, 3, 1024, 1024）
    img = (img + 1) / 2  # 将像素值从[-1,1]转换为[0,1]
    img = img.clamp(0, 1)
    
    # 预处理图像（符合CLIP的输入要求）
    clip_img = clip_preprocess(Image.fromarray((img[0].permute(1,2,0).cpu().numpy() * 255).astype(np.uint8))).unsqueeze(0).to(device)
    
    # 计算CLIP相似度
    text = clip.tokenize([prompt]).to(device)
    logits_per_image, logits_per_text = clip_model(clip_img, text)
    score = logits_per_image.mean()
    
    # 反向传播，调整z
    optimizer.zero_grad()
    (-score).backward()  # 最大化score，所以取负
    optimizer.step()
    
    # 打印进度
    if step % 10 == 0:
        print(f"Step {step}, Score: {score.item():.4f}")

# 保存生成的图像
final_img = (gan_model(z, None) + 1) / 2
final_img = final_img.clamp(0, 1).permute(0, 2, 3, 1).cpu().numpy()[0] * 255
Image.fromarray(final_img.astype(np.uint8)).save("output/clip_guided_image.png")

2.3 结果说明

优化后的图像会更符合文本prompt的要求（比如“金发+红色连衣裙”）。示例结果：

注意：

• 优化步数越多，结果越符合文本，但生成时间越长（100步大约需要1-2分钟）；
• prompt的描述越具体，结果越准确（比如“long blonde hair”比“blonde hair”更具体）；
• 可以调整学习率（lr）：学习率越大，优化速度越快，但可能导致结果不稳定。

步骤3：将2D形象转换为3D模型

生成2D形象后，需要将其转换为可交互的3D模型。这里我们用Blender实现（免费开源）。

3.1 提取纹理

首先，用Photoshop从2D形象中提取皮肤纹理和服饰纹理：

1. 打开2D形象图片（比如clip_guided_image.png）；
2. 用“快速选择工具”选中皮肤区域（脸、脖子、手），复制到新图层；
3. 用“魔棒工具”选中服饰区域（红色连衣裙），复制到新图层；
4. 将皮肤图层和服饰图层保存为PNG文件（比如skin_texture.png、dress_texture.png）。

3.2 建模

用Blender创建3D模型：

1. 打开Blender，删除默认的立方体；
2. 导入一个基础的人体模型（可以从Mixamo下载，免费）；
3. 调整模型的脸型、发型，使其与2D形象一致（用“编辑模式”调整顶点）；
4. 将提取的纹理贴到模型上：
   • 选中皮肤部分，在“材质属性”中添加“图像纹理”节点，导入skin_texture.png；
   • 选中服饰部分，同样添加“图像纹理”节点，导入dress_texture.png；
5. 保存模型为virtual_avatar.fbx（FBX是通用的3D模型格式）。

示例模型：

步骤4：用Three.js渲染可交互虚拟人

最后，用Three.js将3D模型渲染到网页，实现旋转、缩放、更换服饰等交互功能。

4.1 代码实现（index.html）

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Virtual Avatar</title>
    <style>
        body { margin: 0; }
        canvas { display: block; }
    </style>
</head>
<body>
    <script type="module" src="app.js"></script>
</body>
</html>

4.2 代码实现（app.js）

import * as THREE from 'three';
import { OrbitControls } from 'three/examples/jsm/controls/OrbitControls.js';
import { FBXLoader } from 'three/examples/jsm/loaders/FBXLoader.js';

// 初始化场景、相机、渲染器
const scene = new THREE.Scene();
const camera = new THREE.PerspectiveCamera(75, window.innerWidth / window.innerHeight, 0.1, 1000);
const renderer = new THREE.WebGLRenderer();
renderer.setSize(window.innerWidth, window.innerHeight);
document.body.appendChild(renderer.domElement);

// 添加轨道控制器（用于旋转、缩放）
const controls = new OrbitControls(camera, renderer.domElement);
controls.enableDamping = true; // 启用阻尼效果，使旋转更平滑

// 添加灯光（让模型更真实）
const ambientLight = new THREE.AmbientLight(0xffffff, 0.5);
scene.add(ambientLight);
const directionalLight = new THREE.DirectionalLight(0xffffff, 0.5);
directionalLight.position.set(10, 10, 10);
scene.add(directionalLight);

// 加载3D模型
const loader = new FBXLoader();
loader.load('virtual_avatar.fbx', (model) => {
    // 调整模型位置（居中）
    model.position.set(0, -5, 0);
    model.scale.set(0.1, 0.1, 0.1); // 调整模型大小
    scene.add(model);
    
    // 加载服饰纹理（示例：更换为蓝色连衣裙）
    const dressTexture = new THREE.TextureLoader().load('blue_dress_texture.png');
    model.traverse((child) => {
        if (child.isMesh && child.name === 'dress') { // 假设服饰的 mesh 名称为'dress'
            child.material.map = dressTexture;
            child.material.needsUpdate = true; // 强制更新材质
        }
    });
}, undefined, (error) => {
    console.error('Error loading model:', error);
});

// 设置相机位置
camera.position.z = 5;

// 渲染循环
function animate() {
    requestAnimationFrame(animate);
    controls.update(); // 更新轨道控制器
    renderer.render(scene, camera);
}
animate();

// 窗口 resize 事件处理
window.addEventListener('resize', () => {
    camera.aspect = window.innerWidth / window.innerHeight;
    camera.updateProjectionMatrix();
    renderer.setSize(window.innerWidth, window.innerHeight);
});

4.3 结果说明

运行index.html（用vite或直接打开），可以看到虚拟人模型在网页中显示，并且可以通过鼠标旋转、缩放。示例效果：

交互功能扩展：

• 更换服饰：加载不同的服饰纹理（如blue_dress_texture.png），替换模型中的服饰材质；
• 改变表情：通过调整模型的顶点（比如眼睛、嘴巴的位置），实现表情变化；
• 动作控制：用Mixamo下载动作动画（如“走路”、“挥手”），导入Three.js实现动作播放。

六、关键代码解析：latent space编辑与文本-图像对齐

6.1 StyleGAN2的latent space编辑

StyleGAN2的latent space（z）是一个高维向量（通常是512维），每个维度对应图像的一个属性（比如脸型、发型、肤色）。通过调整z的维度，可以改变生成图像的属性。

例如，要将“直发”变成“卷发”，可以找到z中控制“卷发”的维度，增加该维度的值：

# 假设z的第100维控制卷发
z[0][100] += 0.5  

如何找到控制特定属性的维度？
可以用线性插值（linear interpolation）的方法：

1. 生成两个不同的latent vector（z1和z2），对应两个不同的形象（比如z1是直发，z2是卷发）；
2. 计算z_diff = z2 - z1；
3. 将z_diff加到z1上，生成的图像会从直发逐渐变成卷发。

6.2 CLIP的文本-图像对齐

CLIP的核心是对比学习（contrastive learning），即让“文本描述”与“对应的图像”在特征空间中更接近，而与“不对应的图像”更远离。

在代码中，logits_per_image是CLIP输出的“图像与文本的相似度得分”，得分越高，说明图像越符合文本描述。我们通过梯度下降调整z，最大化这个得分，从而让生成的图像更符合文本要求。

关键代码解析：

# 计算CLIP相似度
text = clip.tokenize([prompt]).to(device)
logits_per_image, logits_per_text = clip_model(clip_img, text)
score = logits_per_image.mean()

# 反向传播，调整z
optimizer.zero_grad()
(-score).backward()  # 最大化score，所以取负
optimizer.step()

• clip.tokenize：将文本转换为CLIP能理解的token；
• clip_model(clip_img, text)：输入图像和文本，输出相似度得分；
• (-score).backward()：因为我们要最大化score，所以用负的score进行反向传播（梯度下降法最小化负的score，等价于最大化score）。

七、性能优化：从训练到渲染的效率提升

7.1 训练阶段优化

• 使用预训练模型：如果没有足够的计算资源，可以使用NVIDIA提供的StyleGAN2预训练模型（比如FFHQ模型），节省训练时间；
• 混合精度训练：用torch.cuda.amp实现混合精度训练（FP16+FP32），减少显存占用，提高训练速度；
• 分布式训练：用多块GPU进行分布式训练（比如用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel），缩短训练时间。

7.2 推理阶段优化

• 模型压缩：用torch.jit.trace将模型转换为TorchScript格式，减少推理时间；
• 边缘计算：将模型部署到边缘设备（比如用户的浏览器），用ONNX Runtime或TensorFlow.js运行，减少服务器压力；
• 缓存机制：缓存常用的latent vector（比如“金发”、“红色连衣裙”），避免重复计算。

7.3 渲染阶段优化

• 纹理压缩：用tinypng压缩纹理图像（比如将skin_texture.png从1024x1024压缩到512x512），减少加载时间；
• LOD层级细节：根据相机距离调整模型的多边形数量（比如相机远时用低多边形模型，相机近时用高多边形模型）；
• WebGL2优化：使用WebGL2的纹理数组、顶点缓冲对象（VBO）等特性，提高渲染效率。

八、创业实战：成本控制与用户体验平衡

8.1 成本控制

• 计算资源：训练StyleGAN2需要大量GPU资源，可以用云服务（如AWS EC2的g4dn实例、Google Cloud的A3实例），按小时付费，降低固定成本；
• 数据集：使用免费的开源数据集（如CelebA、FashionMNIST），避免购买商业数据集的成本；
• 人力成本：用AI工具（如StyleGAN2、CLIP）替代部分人工建模工作，减少设计师的工作量。

8.2 用户体验平衡

• 生成速度：优化模型推理时间（比如用ONNX Runtime加速），让用户等待时间不超过3秒（根据用户体验研究，超过3秒会导致用户流失）；
• 个性化程度：提供丰富的文本prompt选项（比如“发型”、“服饰”、“表情”），让用户可以灵活控制虚拟人形象；
• 交互性：实现实时交互（比如旋转、缩放、更换服饰），让用户有“掌控感”。

九、未来展望：diffusion模型与多模态交互的融合

9.1 diffusion模型替代GAN

diffusion模型（如Stable Diffusion）是近年来的热门技术，相比GAN，它有以下优势：

• 生成质量更高：可以生成更精细的图像（比如头发的细节、服饰的纹理）；
• 可控性更强：支持“文本+图像”的混合控制（比如用一张参考图生成类似风格的虚拟人）；
• 训练更稳定：diffusion模型的训练过程比GAN更稳定，不容易出现“模式崩溃”（mode collapse）。

未来，diffusion模型可能会替代GAN，成为虚拟人形象生成的核心技术。

9.2 多模态交互

除了文本描述，未来虚拟人个性化还可以支持语音、手势、表情等多模态交互：

• 语音控制：用ASR（自动语音识别）将用户的语音转换为文本prompt，生成对应的形象；
• 手势控制：用摄像头捕捉用户的手势（比如“比耶”），调整虚拟人的动作；
• 表情控制：用表情识别模型（比如OpenFace）捕捉用户的表情（比如“微笑”），让虚拟人做出同样的表情。

十、总结

本文提出了一套AI驱动的虚拟人个性化形象架构，结合GAN、CLIP与Three.js，实现了“文本描述→2D形象生成→3D模型转换→交互渲染”的端到端流程。通过这套架构，开发者可以快速构建具有个性化的虚拟人形象，满足元宇宙创业中的用户需求。

核心要点回顾：

• GAN：生成高保真的2D形象；
• CLIP：实现文本驱动的形象编辑；
• Three.js：将3D模型渲染到网页，实现交互；
• 优化策略：从训练到渲染的效率提升，平衡成本与用户体验。

未来，随着diffusion模型与多模态交互技术的发展，虚拟人个性化的体验将更加丰富。如果你正在元宇宙创业，不妨从本文的架构开始，构建属于自己的虚拟人形象系统！

参考资料

1. StyleGAN2论文：《Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN》；
2. CLIP论文：《Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision》；
3. Three.js官方文档：https://threejs.org/docs/；
4. StyleGAN2-ada-pytorch库：https://github.com/NVlabs/stylegan2-ada-pytorch；
5. CLIP库：https://github.com/openai/clip；
6. CelebA数据集：http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html。

附录

• 完整源代码：https://github.com/your-username/virtual-avatar-ai-architecture；
• 预训练模型：https://nvlabs-fi-cdn.nvidia.com/stylegan2-ada-pytorch/pretrained/；
• 3D模型下载：https://www.mixamo.com/（免费人体模型）。

（注：以上链接为示例，实际请替换为自己的仓库地址。）