Realistische und dynamische 3D-Avatare für Gebärdensprache: Ein Diffusionsmodell für die Erzeugung von Gebärdensprache aus Text

Alapfogalmak

Ein Diffusionsmodell, das realistische und dynamische 3D-Avatare für Gebärdensprache aus uneingeschränkten Textinhalten erzeugt, ohne auf Zwischenrepräsentationen wie Glossen zurückzugreifen.

Kivonat

Die Studie präsentiert ein Diffusionsmodell, das in der Lage ist, realistische und dynamische 3D-Avatare für Gebärdensprache direkt aus Textinhalten zu erzeugen, ohne auf Zwischenrepräsentationen wie Glossen zurückzugreifen.
Zunächst wird ein Pipeline-Ansatz entwickelt, um eine große Sammlung von 3D-Annotationen für amerikanische Gebärdensprache zu erstellen, indem das How2Sign-Datensatz mit hochgenauen SMPL-X-Parametern annotiert wird. Darauf aufbauend wird ein neuartiges, anatomisch informiertes Graphnetzwerk entwickelt, das die Verteilung der Körperhaltungen und Gesichtsausdrücke effektiv modelliert. Dieses wird in ein Diffusionsmodell integriert, das in der Lage ist, realistische und dynamische 3D-Avatare direkt aus Textinhalten zu erzeugen.
Umfangreiche Experimente, einschließlich einer Benutzerstudie mit Gebärdensprachexperten, zeigen, dass das vorgeschlagene Modell die derzeitigen Methoden zur Erzeugung von Gebärdensprache deutlich übertrifft. Die Ergebnisse belegen, dass das Modell in der Lage ist, hochfrequente Artikulationen und realistische Bewegungen zu erzeugen, die mit den Originalsignalen übereinstimmen.

Statisztikák

Die Bewegungen der generierten Avatare weisen eine durchschnittliche Abweichung von 31,47 mm für den Körper, 36,24 mm für die linke Hand und 39,68 mm für die rechte Hand im Vergleich zu den Originalsignalen auf.
Die generierten Bewegungen haben einen Fréchet-Abstand von 1,56 zu den Originalsignalen.
Die Ähnlichkeit der generierten Bewegungen zu den Originalsignalen, gemessen mit dynamischer Zeitanpassung, beträgt 7,83.

Idézetek

"Ein Diffusionsmodell, das realistische und dynamische 3D-Avatare für Gebärdensprache aus uneingeschränkten Textinhalten erzeugt, ohne auf Zwischenrepräsentationen wie Glossen zurückzugreifen."
"Die Ergebnisse belegen, dass das Modell in der Lage ist, hochfrequente Artikulationen und realistische Bewegungen zu erzeugen, die mit den Originalsignalen übereinstimmen."

Főbb Kivonatok

Neural Sign Actors

by Vasileios Ba... : arxiv.org 04-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.02702.pdf

Mélyebb kérdések

Wie könnte das vorgeschlagene Modell erweitert werden, um auch die Erzeugung von Mimik und Blickbewegungen zu unterstützen, um die Ausdruckskraft der generierten Gebärdensprache weiter zu verbessern?

Um die Erzeugung von Mimik und Blickbewegungen in das vorgeschlagene Modell zu integrieren und die Ausdruckskraft der generierten Gebärdensprache zu verbessern, könnten folgende Erweiterungen vorgenommen werden:

Mimik- und Blickbewegungsdaten einbeziehen: Durch die Integration von Datensätzen, die Mimik- und Blickbewegungen in Gebärdensprache enthalten, kann das Modell lernen, wie diese Elemente in die Kommunikation eingebunden werden können.

Anatomisch inspirierte Graph-Neural-Networks für Mimik und Blickbewegungen: Ähnlich wie für die Pose und Ausdrücke könnte ein spezielles Graph-Neural-Network entworfen werden, um die Mimik und Blickbewegungen anatomisch korrekt zu modellieren.

Textuelle Hinweise für Mimik und Blickbewegungen: Das Modell könnte so erweitert werden, dass es nicht nur den Text für die Gebärdensprache berücksichtigt, sondern auch spezifische Hinweise auf Mimik und Blickbewegungen interpretiert und in die Generierung einbezieht.

Multimodale Generierung: Durch die Integration von multimodalen Ansätzen, die Text, Pose, Mimik und Blickbewegungen berücksichtigen, kann das Modell ein umfassenderes Verständnis der Kommunikation in Gebärdensprache entwickeln.

Welche Herausforderungen müssen noch überwunden werden, um das Modell für den Einsatz in Echtzeit-Anwendungen wie Dolmetschsystemen geeignet zu machen?

Um das Modell für den Einsatz in Echtzeit-Anwendungen wie Dolmetschsystemen geeignet zu machen, müssen folgende Herausforderungen überwunden werden:

Echtzeitfähigkeit: Das Modell muss optimiert werden, um in Echtzeit zu arbeiten, was bedeutet, dass die Generierung von Gebärdensprache schnell genug erfolgen muss, um eine flüssige Kommunikation zu ermöglichen.

Hardwareanforderungen: Echtzeit-Anwendungen erfordern möglicherweise spezielle Hardware, um die erforderliche Rechenleistung für die schnelle Generierung von Gebärdensprache zu gewährleisten.

Datendurchsatz: Das Modell muss in der Lage sein, große Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten, insbesondere wenn es sich um Live-Übersetzungen oder Dolmetschungen handelt.

Interaktivität: Das Modell muss in der Lage sein, auf Echtzeit-Feedback zu reagieren und möglicherweise Anpassungen vorzunehmen, um die Kommunikation effektiv zu unterstützen.

Wie könnte das Modell angepasst werden, um die Generierung von Gebärdensprache in anderen Sprachen als Amerikanischer Gebärdensprache zu unterstützen?

Um die Generierung von Gebärdensprache in anderen Sprachen als Amerikanischer Gebärdensprache zu unterstützen, könnten folgende Anpassungen am Modell vorgenommen werden:

Sprachspezifische Datensätze: Das Modell sollte mit Datensätzen in anderen Gebärdensprachen trainiert werden, um die spezifischen Merkmale und Nuancen jeder Sprache zu erfassen.

Sprachmodelle für andere Gebärdensprachen: Es könnten separate Sprachmodelle für jede Gebärdensprache entwickelt werden, um die Generierung von Gebärdensprache in verschiedenen Sprachen zu ermöglichen.

Transferlernen: Durch den Einsatz von Transferlernen kann das Modell, das auf Amerikanischer Gebärdensprache trainiert wurde, auf andere Gebärdensprachen übertragen und angepasst werden.

Multilinguale Textverarbeitung: Das Modell sollte in der Lage sein, Text in verschiedenen Sprachen zu verarbeiten und entsprechend in die Generierung von Gebärdensprache umzusetzen.