Direkte Generierung von Videogesten, die mit der Sprachausgabe synchronisiert sind, durch ein bewegungsentkoppeltes Diffusionsmodell
Conceptos Básicos
Unser Ansatz entkoppelt die menschliche Bewegung von Videos, um latente Bewegungsmerkmale zu extrahieren, die sowohl die komplexen Bewegungstrajektorien als auch die wichtigen Erscheinungsinformationen erfassen. Dann verwenden wir ein transformatorbasiertes Diffusionsmodell, um die inhärente zeitliche Beziehung zwischen Gesten und Sprache zu modellieren, gefolgt von einem Modul zur optimalen Bewegungsauswahl, um diverse und langfristig kohärente Videogesten zu erzeugen.
Resumen
Die Autoren präsentieren einen neuartigen bewegungsentkoppelten Rahmen zur direkten Erzeugung von mit der Sprachausgabe synchronisierten Videogesten, ohne auf strukturelle menschliche Priors zurückgreifen zu müssen.
Zunächst wird eine nichtlineare TPS-Transformation (Thin-Plate-Spline) entwickelt, um latente Bewegungsmerkmale zu extrahieren, die sowohl die komplexen Bewegungstrajektorien als auch die wichtigen Erscheinungsinformationen erfassen. Dann wird ein transformatorbasiertes Diffusionsmodell in diesem latenten Bewegungsraum verwendet, um die komplexe zeitliche Beziehung zwischen Gesten und Sprache zu modellieren. Um langfristig kohärente und konsistente Videogesten zu erzeugen, wird ein Modul zur optimalen Bewegungsauswahl eingeführt.
Darüber hinaus wird ein Verfeinerungsnetzwerk verwendet, um mehr Aufmerksamkeit auf bestimmte Details zu lenken und bessere visuelle Effekte zu erzielen. Umfangreiche Experimente zeigen, dass der vorgeschlagene Rahmen realistische, diverse und mit der Sprache synchronisierte Videogesten erzeugt und die Leistung bestehender Ansätze deutlich übertrifft.
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Co-Speech Gesture Video Generation via Motion-Decoupled Diffusion Model
Estadísticas
Die Datensätze umfassen insgesamt etwa 84.000 Clips von 25 Sprechern mit einer durchschnittlichen Länge von 10,7 Sekunden, was 251 Stunden entspricht.
Die Clips wurden auf eine Länge von 4-15 Sekunden begrenzt und auf 25 Bilder pro Sekunde umgesampelt.
Citas
"Unser Ansatz entkoppelt die menschliche Bewegung von Videos, um latente Bewegungsmerkmale zu extrahieren, die sowohl die komplexen Bewegungstrajektorien als auch die wichtigen Erscheinungsinformationen erfassen."
"Dann verwenden wir ein transformatorbasiertes Diffusionsmodell, um die inhärente zeitliche Beziehung zwischen Gesten und Sprache zu modellieren, gefolgt von einem Modul zur optimalen Bewegungsauswahl, um diverse und langfristig kohärente Videogesten zu erzeugen."
Consultas más profundas
Wie könnte dieser Ansatz auf andere Anwendungen wie Tanz- oder Roboteranimation erweitert werden?
Der Ansatz der Co-Speech Gesture Video-Generierung über die Motion-Decoupled Diffusion Model könnte auf andere Anwendungen wie Tanz- oder Roboteranimation erweitert werden, indem spezifische Bewegungsmuster und -merkmale dieser Anwendungen berücksichtigt werden. Zum Beispiel könnte das Modell für die Tanzanimation mit Tanzbewegungen trainiert werden, um realistische und vielfältige Tanzsequenzen zu generieren. Für die Roboteranimation könnte das Modell auf Bewegungen und Interaktionen von Robotern trainiert werden, um authentische und natürliche Bewegungen zu erzeugen, die für verschiedene Szenarien geeignet sind.
Welche zusätzlichen Informationen oder Modalitäten könnten in das Modell integriert werden, um die Qualität und Vielfalt der generierten Gesten weiter zu verbessern?
Um die Qualität und Vielfalt der generierten Gesten weiter zu verbessern, könnten zusätzliche Informationen oder Modalitäten in das Modell integriert werden. Beispielsweise könnten Emotionsdaten oder Gesichtsausdrücke als zusätzliche Modalitäten einbezogen werden, um die Gesten mit emotionalen Nuancen und Ausdrücken zu bereichern. Darüber hinaus könnten Kontextinformationen wie Umgebungsfaktoren oder soziale Interaktionen berücksichtigt werden, um die Gesten an verschiedene Situationen anzupassen und realistischer zu gestalten. Die Integration von Musikdaten oder Rhythmusinformationen könnte auch die Vielfalt der generierten Gesten erhöhen und zu einer kreativeren Animation beitragen.
Wie könnte dieser Ansatz mit anderen Methoden zur Bewegungsanalyse und -synthese kombiniert werden, um eine noch realistischere und natürlichere Darstellung menschlicher Bewegungen zu erreichen?
Um eine noch realistischere und natürlichere Darstellung menschlicher Bewegungen zu erreichen, könnte dieser Ansatz mit anderen Methoden zur Bewegungsanalyse und -synthese kombiniert werden. Zum Beispiel könnten Techniken des Reinforcement-Lernens verwendet werden, um die Generierung von Bewegungen durch Interaktion mit der Umgebung zu verbessern und natürlichere Bewegungsabläufe zu erzeugen. Die Integration von Physiksimulationen könnte dazu beitragen, realistische Bewegungsdynamiken und Interaktionen mit Objekten in der Umgebung zu modellieren. Darüber hinaus könnten neuronale Netzwerke mit fortschrittlichen Architekturen wie GANs oder VAEs kombiniert werden, um feinere Details und Variationen in den generierten Bewegungen zu erfassen und eine noch realistischere Darstellung menschlicher Bewegungen zu erzielen.
