感情遷移を伴う多様な3Dコスピーチジェスチャー生成のための弱教師学習

Kernkonzepte

感情遷移を伴う長期的な3Dコスピーチジェスチャーを生成するための新しい弱教師学習手法を提案する。

Zusammenfassung

本論文では、感情遷移を伴う長期的な3Dコスピーチジェスチャー生成のための新しい弱教師学習手法を提案している。
まず、ChatGPT-4とaudioLDM2を用いて、感情遷移を伴う高品質な人間の音声を合成する。
次に、感情遷移に対応する3Dポーズアノテーションを取得するのが困難であるため、モーション遷移注入メカニズムと感情混合戦略を提案し、弱教師学習を行う。
モーション遷移注入メカニズムでは、異なる感情のジェスチャー間の時間的相関を モデル化し、遷移ジェスチャーの調整を行う。
感情混合戦略では、事前学習した姿勢ベースの感情分類器を利用して、遷移ジェスチャーに対する弱教師学習を行う。
さらに、キーフレームサンプラーを導入し、多様な初期ポーズを生成することで、長期的な感情遷移ジェスチャーの生成を実現している。
実験の結果、提案手法が既存手法を大きく上回る性能を示すことを確認した。

Statistiken

感情遷移を伴う長期的な3Dコスピーチジェスチャーを生成するための新しい弱教師学習手法を提案している。

Zitate

なし

Wichtige Erkenntnisse aus

Weakly-Supervised Emotion Transition Learning for Diverse 3D Co-speech Gesture Generation

by Xingqun Qi,J... um arxiv.org 03-28-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.17532.pdf

Tiefere Fragen

感情遷移を伴うコスピーチジェスチャー生成の応用範囲はどのようなものが考えられるか

感情遷移を伴うコスピーチジェスチャー生成の応用範囲は非常に広範囲です。例えば、バーチャルアバターやロボットアシスタントの人間とのインタラクション、仮想/拡張現実のアプリケーション、ヒューマンマシンインタラクションなどの分野で活用される可能性があります。この技術を活用することで、よりリアルで感情豊かなコミュニケーションが可能となり、人間との関係性をより深めることができます。

感情遷移の生成において、音声以外の入力モダリティを活用することで、どのような性能向上が期待できるか

感情遷移の生成において、音声以外の入力モダリティを活用することで、よりリアルで自然な感情遷移が実現できます。例えば、ビデオ映像やテキスト情報を組み合わせることで、より多角的な情報を取り入れることができます。これにより、より緻密で複雑な感情表現が可能となり、生成されるジェスチャーの品質や表現力が向上することが期待されます。

本手法で提案されている弱教師学習の考え方は、他の3Dヒューマンモーション生成タスクにも応用可能か

本手法で提案されている弱教師学習の考え方は、他の3Dヒューマンモーション生成タスクにも応用可能です。弱教師学習は、ラベル付きデータが不足している場合やラベル付けが困難な場合に有効な手法であり、他のタスクでも同様に適用することができます。例えば、3Dアニメーションの生成やモーションキャプチャデータの解釈など、さまざまな3Dヒューマンモーション生成タスクにおいて、弱教師学習を活用することで効果的な結果を得ることができるでしょう。