실제 영상과 유사한 스타일의 동영상 초상화 생성을 위한 임베디드 표현 학습 네트워크

Core Concepts

제안된 ERLNet 모델은 오디오와 스타일 참조 비디오를 입력으로 받아 FLAME 계수 시퀀스를 생성하고, 이를 이용하여 사실적인 동영상 초상화를 합성할 수 있다.

Abstract

이 논문은 스타일 제어 가능한 동영상 초상화 생성을 위한 새로운 알고리즘인 ERLNet을 제안한다. ERLNet은 두 단계로 구성된다:

오디오 구동 FLAME (ADF) 모듈:

음성, 스타일 비디오, FLAME 계수 간의 매핑을 학습하여 표정과 머리 자세를 독립적으로 제어할 수 있는 FLAME 계수 시퀀스를 생성한다.

이중 분기 융합 NeRF (DBF-NeRF):

ADF 모듈에서 생성된 FLAME 계수를 입력으로 받아 최종 동영상을 렌더링한다.
머리와 몸통 부분을 별도의 NeRF로 모델링하여 목 부분의 부자연스러운 렌더링을 해결한다.
또한 이 논문은 다양한 표정과 머리 움직임을 포함하는 장시간 스타일 동영상 데이터셋 LDST를 구축하였다. 실험 결과, 제안 방법이 기존 방법들에 비해 더 사실적인 동영상 초상화를 생성할 수 있음을 보여준다.

Stats

제안 방법은 기존 방법들에 비해 MEAD 데이터셋에서 SSIM 0.879, CPBD 0.247로 더 높은 성능을 보였다.
LDST 데이터셋에서도 SSIM 0.881, CPBD 0.498로 우수한 성능을 보였다.

Quotes

"제안된 ERLNet 모델은 오디오와 스타일 참조 비디오를 입력으로 받아 FLAME 계수 시퀀스를 생성하고, 이를 이용하여 사실적인 동영상 초상화를 합성할 수 있다."
"ADF 모듈은 표정과 머리 자세를 독립적으로 제어할 수 있는 FLAME 계수 시퀀스를 생성한다."
"DBF-NeRF는 머리와 몸통 부분을 별도의 NeRF로 모델링하여 목 부분의 부자연스러운 렌더링을 해결한다."

Key Insights Distilled From

Embedded Representation Learning Network for Animating Styled Video Portrait

by Tianyong Wan... at arxiv.org 05-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.19038.pdf

Deeper Inquiries

동영상 초상화 생성에 있어 FLAME 계수 이외의 다른 중간 표현 방식을 고려해볼 수 있을까?

ERLNet은 FLAME 계수를 중간 표현 방식으로 사용하여 얼굴 표정과 머리 자세를 동기화하는 데 성공했습니다. 그러나 FLAME 계수 이외의 다른 중간 표현 방식을 고려할 수 있습니다. 예를 들어, 얼굴 특징점의 3D 모델링을 통해 더 자세한 얼굴 형태 정보를 포함할 수 있습니다. 또는 얼굴 표정 및 머리 자세 외에도 손의 동작이나 상체의 움직임을 고려하는 다중 모달 중간 표현 방식을 도입할 수도 있습니다. 이를 통해 더 다양한 동영상 초상화 생성을 위한 정보를 효과적으로 포착할 수 있을 것입니다.

제안 방법의 성능을 더 향상시키기 위해 어떤 추가적인 기술을 적용할 수 있을까?

ERLNet은 이미 FLAME 계수와 NeRF를 활용하여 높은 품질의 동영상 초상화를 생성하는 데 성공했습니다. 그러나 성능을 더 향상시키기 위해 추가적인 기술을 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 더 정교한 얼굴 표정 생성을 위해 GAN 기반의 이미지 생성 모델을 통합하거나, 더 자연스러운 움직임을 위해 인공지능 기반의 운동학 모델을 도입할 수 있습니다. 또한, 더 많은 데이터를 수집하고 다양한 환경에서의 테스트를 통해 모델의 일반화 성능을 향상시킬 수도 있습니다.

동영상 초상화 생성 기술이 향후 어떤 응용 분야에 활용될 수 있을까?

동영상 초상화 생성 기술은 다양한 응용 분야에 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 디지털 아바타나 3D 애니메이션 디자인 분야에서 실제적인 가상 캐릭터 생성에 활용될 수 있습니다. 또한, 영상 더빙이나 영상 편집 분야에서 실제 배우나 모델의 얼굴을 대체하는 데 사용될 수 있습니다. 또한, 교육 분야나 가상 현실 기술에서 상호작용이 필요한 시나리오에서도 활용될 수 있습니다. 더 나아가 의료 분야나 보안 분야에서도 얼굴 인식 및 표현 분석에 활용될 수 있을 것으로 기대됩니다.