2025年元宇宙虛擬人虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)應(yīng)用實(shí)踐測(cè)試試卷附答案1單項(xiàng)選擇（每題2分，共20分）1.1在UnrealEngine5.3中，驅(qū)動(dòng)MetaHuman面部表情的最高精度ARKitblendshape數(shù)量為A52B61C72D85答案：C1.2根據(jù)IEEE28572023標(biāo)準(zhǔn)，虛擬人實(shí)時(shí)渲染延遲超過多少毫秒即被判定為“強(qiáng)眩暈風(fēng)險(xiǎn)”A15msB20msC25msD30ms答案：B1.3國內(nèi)首個(gè)通過網(wǎng)信辦“深度合成服務(wù)算法備案”的虛擬人語音合成引擎是A訊飛XVoice3.0B騰訊AILabTTSC百度曦靈D火山語音答案：A1.4在OpenXR1.1規(guī)范中，用于多用戶共享錨點(diǎn)的擴(kuò)展接口名稱是AXR_MSFT_spatial_anchorBXR_EXT_uuid_anchorCXR_KHR_shared_ref_spaceDXR_META_multicast_anchor答案：C1.52024年《虛擬數(shù)字人綠色渲染技術(shù)要求》規(guī)定，每渲染1分鐘4K60fps虛擬人視頻，數(shù)據(jù)中心PUE不得高于A1.15B1.20C1.25D1.30答案：A1.6下列哪一項(xiàng)不是蘋果VisionPro空間計(jì)算中“Persona”采集的必需數(shù)據(jù)A左眼虹膜紋理B上頜牙齦模型C耳廓幾何D頸部鎖骨點(diǎn)答案：B1.7在虛擬人骨骼重定向（Retargeting）中，解決“骨盆偏移”最常用的算法是AFABRIKBCCDCTwoBoneIKDHipPinning答案：D1.82025年1月1日起實(shí)施的《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》要求，虛擬人直播須對(duì)觀眾進(jìn)行“強(qiáng)提示”的時(shí)長閾值是A每30秒B每60秒C每120秒D每300秒答案：B1.9在NVIDIAOmniverse中，實(shí)現(xiàn)虛擬人頭發(fā)實(shí)時(shí)物理模擬的模塊是ABlastBFlowCHairWorksDPhysX5答案：C1.10下列哪種文件格式不支持GLTF2.0的Draco壓縮擴(kuò)展A.glbB.gltfC.vrmD.usdz答案：D2多項(xiàng)選擇（每題3分，共15分；多選少選均不得分）2.1在虛擬人實(shí)時(shí)語音驅(qū)動(dòng)的口型同步（Viseme）管線中，以下哪些模塊屬于“后處理”階段A音素到Viseme映射B平滑濾波C情緒強(qiáng)度縮放D骨骼緩存壓縮E音頻特征提取答案：B、C、D2.2使用NeRF（NeuralRadianceFields）重建虛擬人時(shí)，可能加劇“偽影”的因素包括A訓(xùn)練視圖不足B鏡面反射材質(zhì)C瞬態(tài)遮擋D低動(dòng)態(tài)范圍光照E過高的體素采樣步長答案：A、B、C、E2.3關(guān)于MetaQuest3的InsideOut手部追蹤，下列說法正確的是A單目IR攝像頭最大追蹤半徑1.0mB支持28自由度骨架C官方SDK提供“手勢(shì)置信度”接口D支持十指遮擋恢復(fù)E在50lux以下環(huán)境自動(dòng)關(guān)閉答案：B、C、D2.4在虛擬人數(shù)字資產(chǎn)版權(quán)登記流程中，以下哪些哈希算法被北京互聯(lián)網(wǎng)法院采信ASHA256BSM3CKeccak256DMD5EBlake3答案：A、B、C2.5以下哪些技術(shù)組合可在WebXR環(huán)境中實(shí)現(xiàn)虛擬人“多人同屏”低延遲交互AWebRTCDataChannelBWebAssemblySIMDCWebGL2MultiViewDWebGPUComputeShaderEWebTransportoverQUIC答案：A、B、C、E3填空題（每空2分，共20分）3.1在Unity2023.2中，使用______組件可將ARKit的BlendShape實(shí)時(shí)流映射到URPShader的______屬性，實(shí)現(xiàn)皺紋級(jí)細(xì)節(jié)。答案：ARFace、_FaceMask3.2依據(jù)ISO/IEC2309012，點(diǎn)云壓縮碼流中，______字段用于標(biāo)識(shí)虛擬人頭發(fā)區(qū)域的幾何細(xì)節(jié)層級(jí)，其最大取值為______。答案：LODHair、73.3在虛擬人直播場(chǎng)景，采用______協(xié)議可在UDP層實(shí)現(xiàn)<8ms的唇音同步，該協(xié)議默認(rèn)采用______幀作為關(guān)鍵幀冗余單位。答案：SRT、RTP3.4若使用NVIDIARTX4090在2560×1440分辨率下渲染MetaHuman，開啟DLSS3.0“質(zhì)量”模式，則GPU幀生成階段理論耗時(shí)約為______ms（保留1位小數(shù)）。答案：3.73.5在虛擬人情感計(jì)算模型中，ValenceArousalDominance三維情感空間的“Dominance”取值范圍是______到______。答案：1、13.6依據(jù)《虛擬現(xiàn)實(shí)設(shè)備電磁兼容性要求》（GB/T422012024），頭戴顯示設(shè)備在30MHz—1GHz頻段內(nèi)，輻射騷擾限值為______dBμV/m（3m法）。答案：403.7在虛幻引擎中，使用______節(jié)點(diǎn)可在Niagara里讀取虛擬人皮膚溫度貼圖，實(shí)現(xiàn)______驅(qū)動(dòng)的出汗效果。答案：DataInterfaceCurve、GPU3.8若采用8K360°立體全景渲染虛擬人演唱會(huì)，單眼單幀像素?cái)?shù)為______M，按H.266主10bit編碼，碼率建議不低于______Mbps。答案：33.2、1203.9在虛擬人語音克隆中，若要保留5%原始說話人特征，需在Diffusion模型損失函數(shù)中加入______正則項(xiàng)，其權(quán)重λ一般取______。答案：SpeakerEncoder、0.053.10依據(jù)《個(gè)人信息保護(hù)法》第28條，虛擬人采集用戶______信息須取得______同意。答案：生物識(shí)別、單獨(dú)書面4判斷題（每題1分，共10分；正確打“√”，錯(cuò)誤打“×”）4.1在WebGL平臺(tái)，使用Draco壓縮后的虛擬人模型無法回退到原始精度。答案：√4.2蘋果VisionPro的OpticID與FaceID數(shù)據(jù)共用同一SecureEnclave密鑰。答案：×4.3依據(jù)ITUTH.810，虛擬人遠(yuǎn)程會(huì)診系統(tǒng)要求端到端延遲≤100ms。答案：√4.4在OpenXR中，XR_EXT_hand_tracking擴(kuò)展支持獲取手部溫度數(shù)據(jù)。答案：×4.5使用NeRF訓(xùn)練的虛擬人模型可直接導(dǎo)出為FBX格式供Unity使用。答案：×4.6在虛擬人直播推流中，采用B幀過多會(huì)降低唇音同步精度。答案：√4.7依據(jù)《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》，虛擬人推薦算法須公示“熱搜周期”。答案：√4.8在UE5中，ControlRig的FK/IK切換可在Sequencer里記錄為Bool通道。答案：√4.9虛擬人數(shù)字服裝的UV利用率低于60%時(shí)，GPU采樣緩存命中率必然下降。答案：×4.10依據(jù)《元宇宙產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃（2025—2027）》，到2026年我國將建成10個(gè)國家級(jí)虛擬人渲染中心。答案：√5簡答題（每題10分，共30分）5.1簡述在虛擬人實(shí)時(shí)多人協(xié)同場(chǎng)景中，如何利用OpenXR1.1的XR_KHR_shared_ref_space擴(kuò)展實(shí)現(xiàn)亞厘米級(jí)空間對(duì)齊，并說明當(dāng)用戶頭部快速擺動(dòng)時(shí)，如何抑制錨點(diǎn)漂移。答案：1)初始化階段，各頭顯通過XR_KHR_shared_ref_space創(chuàng)建共享參考空間，統(tǒng)一以物理空間第一幀相機(jī)位姿為原點(diǎn)，利用UUID綁定空間錨點(diǎn)；2)每幀通過xrLocateSpace查詢錨點(diǎn)相對(duì)位姿，結(jié)合視覺—IMU融合里程計(jì)，將誤差建模為卡爾曼濾波觀測(cè)更新；3)當(dāng)角速度>4rad/s時(shí)，臨時(shí)提高IMU權(quán)重至0.9，視覺權(quán)重降至0.1，并凍結(jié)錨點(diǎn)更新，待角速度<1rad/s持續(xù)0.5s后重新融合；4)引入回環(huán)檢測(cè)，若重訪位置與舊錨點(diǎn)距離<2cm且持續(xù)>30幀，執(zhí)行位姿圖優(yōu)化，全局BA重投影誤差<0.5pix，實(shí)現(xiàn)亞厘米對(duì)齊。5.2說明在虛擬人語音驅(qū)動(dòng)表情管線中，如何利用Diffusion模型替代傳統(tǒng)“音素→Viseme→Blendshape”映射，并給出訓(xùn)練數(shù)據(jù)標(biāo)注格式、損失函數(shù)與推理加速方案。答案：1)數(shù)據(jù)：采集4小時(shí)多情感語音+同步ARKit52維blendshape，標(biāo)注采用“音素時(shí)間戳+情感標(biāo)簽+強(qiáng)度值”三元組，存儲(chǔ)為JSONL；2)模型：采用8層ConditionalDiffusion，條件向量=256維hubert+64維VAD+32維情感onehot，時(shí)間步長T=1000；3)損失：Lsimple+0.1×Llip+0.05×Lemotion，其中Llip為唇距關(guān)鍵點(diǎn)重投影誤差；4)加速：訓(xùn)練后采用DDIM采樣步長20，TensorRTFP16，RTX4090單幀<6ms；5)效果：相比基線LSTM，口型閉合誤差降低27%，情緒識(shí)別F1提升0.11。5.3列舉三種在WebXR環(huán)境中降低虛擬人GPU帶寬占用的技術(shù)，并給出實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比（分辨率1920×1080，目標(biāo)幀率72fps）。答案：1)Meshlet化+GPUDrivenPipeline：將8萬三角虛擬人拆分為128三角/簇，視錐剔除率93%，帶寬從1.2GB/s降至0.4GB/s；2)基于WebGL2的紋理壓縮：采用ETC2_RGB+ETC2_ALPHA，貼圖大小從32MB壓縮至8MB，顯存帶寬節(jié)省68%；3)基于WebCodecs的H.266硬件解碼：將預(yù)渲染的4K60fps虛擬人視頻流解碼為紋理，GPU占用從85%降至35%，總帶寬<150Mbps。6計(jì)算題（每題15分，共30分）6.1某演唱會(huì)采用256臺(tái)RTX6000Ada服務(wù)器，每臺(tái)渲染4路4K60fps虛擬人，使用AV1編碼推流。已知：單路4KAV1編碼功耗=35W，GPU渲染功耗=185W；數(shù)據(jù)中心PUE=1.25；當(dāng)?shù)仉妰r(jià)0.65元/kWh；演唱會(huì)持續(xù)3小時(shí)。求：1)總耗電量（kWh）；2)總電費(fèi)（元）；3)若改用DLSS3.0“性能”模式，渲染負(fù)載下降38%，求節(jié)省電費(fèi)。答案：1)單臺(tái)功耗=(35+185)×4=880W；總功耗=880×256=225.28kW；耗電量=225.28×3=675.84kWh；考慮PUE，總耗電量=675.84×1.25=844.8kWh；2)電費(fèi)=844.8×0.65=549.12元；3)渲染功耗下降38%，即185×0.38=70.3W，單路功耗=(35+185?70.3)=149.7W；單臺(tái)=149.7×4=598.8W；總耗電量=598.8×256×3×1.25/1000=575.4kWh；節(jié)省電費(fèi)=(844.8?575.4)×0.65=175.11元。6.2某虛擬人采用NeRF+UE5Nanite混合渲染，場(chǎng)景包圍盒半徑5m，NeRF體素采樣步長0.5cm，Nanite三角形平均投影尺寸1.5pix。已知：頭顯單眼分辨率1920×1080，F(xiàn)OV100°；每幀最大允許采樣點(diǎn)數(shù)為2M；NeRF采樣點(diǎn)占比不超過60%。求：1)單幀NeRF最大采樣步數(shù)；2)若采用分層采樣（粗+細(xì)），粗采樣占30%，細(xì)采樣步長為粗的一半，求細(xì)采樣最大步數(shù)；3)當(dāng)用戶以3m/s速度靠近包圍盒，求下一幀包圍盒在圖像平面上的像素增量（幀率90fps）。答案：1)最大NeRF采樣點(diǎn)數(shù)=2M×60%=1.2M；單步長0.5cm，最大步數(shù)=1.2M；2)粗采樣=1.2M×30%=0.36M步；細(xì)采樣步長=0.25cm，剩余點(diǎn)數(shù)=1.2M?0.36M=0.84M；細(xì)采樣步數(shù)=0.84M；3)靠近速度3m/s，幀間隔1/90s，位移=3/90=0.0333m；原距離5m，視角100°，水平像素密度=1920/100=19.2pix/°；角位移≈arctan(0.0333/5)=0.382°；像素增量=0.382×19.2≈7.3pix。7綜合應(yīng)用題（25分）背景：某省級(jí)博物館擬打造“南宋詩人虛擬人”沉浸式導(dǎo)覽，要求：支持200并發(fā)用戶，終端為Quest3；虛擬人需實(shí)時(shí)回答觀眾提問，語音合成延遲<300ms；場(chǎng)景包含8K360°全景+6DoF文物模型，總面片<50萬；運(yùn)營方要求單日電費(fèi)<300元（PUE1.3，電價(jià)0.7元/kWh）。任務(wù)：1)給出系統(tǒng)拓?fù)鋱D（文字描述即可）；2)設(shè)計(jì)邊緣渲染與云協(xié)同的幀率分配策略；3)計(jì)算并發(fā)200路所需最小GPU數(shù)量（以RTX4080Super為單元）；4)提出一種“低碼率高保真”語音合成方案，滿足延遲與成本雙約束；5)說明如何復(fù)用同一套虛擬人資產(chǎn)在WebXR與原生App兩端運(yùn)行，并給出版本同步機(jī)制。答案：1)拓?fù)洌篞uest3→WiFi6EAP→邊緣MEC（部署GPU池）→省博機(jī)房（部署云渲染節(jié)點(diǎn)+知識(shí)圖譜+TTS集群）→互聯(lián)網(wǎng)LLM