CustomListener: Text-guided Responsive Interaction for User-friendly Listening Head Generation

Core Concepts

CustomListener enables user-friendly, text-guided listener head generation for interactive and controllable responses.

Abstract

CustomListener introduces a framework for generating listener head motions based on text guidance.
The framework consists of two main modules: Static to Dynamic Portrait (SDP) and Past Guided Generation (PGG).
SDP transforms static text into dynamic portrait tokens, ensuring coherence and coordination with speaker information.
PGG maintains listener attributes and behavioral habits for smooth transitions between segments.
Extensive experiments validate the effectiveness of CustomListener in generating realistic and controllable listener motions.

Stats

Listening Head Generation aims to synthesize a non-verbal responsive listener head.
ViCo and RealTalk datasets provide text-video paired labels for training and evaluation.
The proposed CustomListener framework achieves state-of-the-art performance in listener head generation.

Quotes

"The applications of listener agent generation in virtual interaction have promoted many works achieving diverse and fine-grained motion generation."
"CustomListener seamlessly incorporates speaker information while being guided by the text prior to generate realistic listener responses."

Key Insights Distilled From

CustomListener

by Xi Liu,Ying ... at arxiv.org 03-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00274.pdf

Deeper Inquiries

어떻게 CustomListener를 청취하는 몸 생성을 위해 적응시킬 수 있을까요?

CustomListener는 현재는 청취자의 머리를 생성하는 데 중점을 두고 있지만, 청취자의 몸을 생성하는 데도 적용할 수 있습니다. 몸 생성에는 더 많은 움직임과 자세한 제어가 필요하므로, CustomListener를 적응시키기 위해 다음과 같은 조치를 취할 수 있습니다. 먼저, 청취자의 몸에 대한 데이터를 수집하고 분석하여 몸의 움직임과 자세를 이해합니다. 그런 다음, 몸의 움직임과 자세를 설명하는 텍스트를 생성하고 이를 기반으로 CustomListener 모델을 훈련시킵니다. 마지막으로, 몸 생성에 적합한 새로운 메트릭과 손실 함수를 도입하여 몸 생성의 품질을 평가하고 향상시킵니다.

What are the implications of CustomListener for enhancing human-computer interaction

CustomListener의 함의는 인간-컴퓨터 상호작용을 향상시키는 데 있습니다. CustomListener를 통해 사용자는 컴퓨터와 자연스럽게 상호작용하는 청취자를 생성할 수 있습니다. 이는 가상 상호작용, 디지턈 아바타 생성, 인공지능 비서 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 수 있습니다. CustomListener를 통해 생성된 청취자는 사용자의 요구에 맞게 맞춤 설정되어 자연스럽고 다양한 반응을 보여줄 수 있으며, 이는 사용자 경험을 향상시키고 상호작용을 더욱 효과적으로 만들어줍니다.

How can CustomListener address challenges in generating diverse and natural listener motions in real-time conversations

CustomListener는 실시간 대화에서 다양하고 자연스러운 청취자 움직임을 생성하는 데 어떤 도전에 직면하고 있는지 해결할 수 있는 방법이 있습니다. 첫째, CustomListener는 텍스트를 기반으로 한 세밀한 제어를 통해 사용자가 원하는 다양한 움직임을 생성할 수 있습니다. 둘째, SDP 모듈을 통해 움직임의 진행과 변화를 효과적으로 표현할 수 있으며, PGG 모듈을 통해 장기간 대화에서 움직임의 일관성을 유지할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 CustomListener는 실시간 대화에서 다양하고 자연스러운 청취자 움직임을 생성하고 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.