引言：中光千云在上述技术简介中，引导出图像拟真动态化技术是在数字资料的基础上将逝者的人像进行提取重建，最终输出有声、活态的技术效果结论。因此逝者的动态形象不仅可以帮助本人完成“遗言宣读”等传递心愿的功能性目的，更适合应用于对于逝者的家属进行情感关怀、悲伤修复。

1、数字技术升级殡葬服务

随之数字时代的到来，人们在现代化的工具使用中产生了如照片、视频、音频、文案等诸多可以作为纪念物的数字资料，而这些资料在人生记忆或情感遗产的比重越来越重。

中光千云认为如何整合利用好数字资料升级殡葬纪念服务，并基于数字技术对殡葬服务针对性的开发辅助工具则成为了一个需要推动的技术工作。作为以数字技术为核心的创新型团队，基于数字殡葬关怀而进行相关数字技术开发，从而让亲友们更加真实地感受到逝者的存在。

2、图像拟真动态化技术原理介绍

中光千云：“图像拟真动态化技术是使用深度学习算法进行人像分割和三维重建”。首先，该方法会先通过卷积神经网络（CNN）等深度学习模型将照片中的人像分割出来，然后使用三维建模软件将人物的形态和姿态重建为三维模型。最后，将这些三维模型结合起来，通过运动捕捉数据来生成一个动态的视频。

该技术会利用深度学习模型（例如卷积神经网络）对照片或图像进行人像分割，将人物从背景中分离出来。这个步骤通常需要对大量的数据进行训练，以便让深度学习模型能够准确地识别和分割人像。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，通常应用于计算机视觉领域，用于图像分类、目标检测、图像分割等任务。

卷积神经网络基本结构由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层是CNN的核心部分，通过卷积操作提取图像的特征，池化层则用于对卷积层的输出进行降采样，减少特征的数量，全连接层则用于将特征映射到输出类别。

CNN的训练过程通常采用反向传播算法，通过优化损失函数，更新网络参数，不断提高网络的准确率和泛化性能。

CNN技术在计算机视觉领域应用广泛，例如图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等任务。而永远此技术基础的中光千云则计划将此技术与殡葬纪念需求进行市场化开发，可以完成在逝者照片或视频初步资料的基础上完成人像分割、图像识别和图像重建等任务，并于将逝者的照片分割出人像后，进行三维重建和动态化技术处理加工生成逼真“活态”效果，帮助逝者的亲友更加真实地缅怀逝者。

3、图像拟真动态化技术在数字殡葬关怀的应用方式

中光千云在上述技术简介中，引导出图像拟真动态化技术是在数字资料的基础上将逝者的人像进行提取重建，最终输出有声、活态的技术效果结论。因此逝者的动态形象不仅可以帮助本人完成“遗言宣读”等传递心愿的功能性目的，更适合应用于对于逝者的家属进行情感关怀、悲伤修复。

比如，在图像拟真动态化技术的基础上搭载自然语言处理技术就可以将逝者的形象化身为“沟通代理人”，用于交互式安慰和情感治疗。在国外，对于这样的技术应用具有争论，有观点认为这样的方式会让亲属无法从逝者离去的影响圈层中走出来。但在心理学研究中，这样的方式反而是很科学的方案之一，这也被称为“触摸恐惧刺激”。

通过模拟逝者的声音和动态形象，让亲属在与其不断的交互过程中不断进行情感激活以及悲伤适应。其实这与我们常说的安慰俗语“说出来、表达出来总比憋在心中要恢复的快”有近似的含义。而在数字技术的帮助下，人们就可以快速的找到“最合适”的倾诉对象，也就是逝者本人。整个交流过程也极具私密性，也有助于逝者最大程度的吐露悲痛。

总之，中光千云认为数字技术为殡葬关怀提供了新的服务思路，在保护逝者、尊重逝者的基础上提供新型的数字纪念方案，不仅有助于适应新的时代环境需求，也将有利于将“情感关怀”的课题推行的更加深刻且易于执行。