Einheitliches Diffusions-basiertes Verfahren zur Echtzeit-Sprachsteuerung von 3D-Gesichtsausdruck und Gestik

Core Concepts

DiffSHEG ist ein einheitlicher Diffusions-basierter Ansatz zur gleichzeitigen Generierung von sprachgesteuerten 3D-Gesichtsausdrücken und Gesten, der die Beziehung zwischen Ausdruck und Gestik erfasst und eine effiziente Erzeugung beliebig langer Bewegungssequenzen ermöglicht.

Abstract

Die Studie präsentiert DiffSHEG, ein Diffusions-basiertes Verfahren zur sprachgesteuerten Generierung von 3D-Gesichtsausdrücken und Gesten. Im Gegensatz zu bisherigen Ansätzen, die Ausdruck und Gestik separat behandelten, zielt DiffSHEG darauf ab, die gemeinsame Verteilung von Ausdruck und Gestik zu erfassen.
Dazu verwendet DiffSHEG ein Diffusions-basiertes Transformator-Modell mit einem uni-direktionalen Informationsfluss vom Ausdruck zur Gestik. Dies ermöglicht eine bessere Abstimmung der Verteilungen. Außerdem führt DiffSHEG eine effiziente Outpainting-basierte Sampling-Strategie ein, um beliebig lange Bewegungssequenzen zu erzeugen.
Die Evaluation auf zwei öffentlichen Datensätzen zeigt, dass DiffSHEG den Stand der Technik sowohl quantitativ als auch qualitativ übertrifft. Eine Nutzerstudie bestätigt die Überlegenheit von DiffSHEG gegenüber früheren Ansätzen in Bezug auf Realismus, Synchronisation und Vielfalt der generierten Bewegungen. DiffSHEG ermöglicht so die Echtzeit-Generierung ausdrucksstarker und synchronisierter Bewegungen, was es für verschiedene Anwendungen im Bereich digitaler Menschen und verkörperter Agenten attraktiv macht.

Stats

Die Bewegungsgeschwindigkeit der von unserem Verfahren generierten Gesten ist deutlich höher als bei der Vergleichsmethode CaMN.
Unsere Methode erzeugt eine ähnliche Häufigkeit von Augenblinzeln wie die Realdaten, im Gegensatz zu anderen Vergleichsmethoden.
Unser Verfahren erreicht eine ähnliche Bewegungsvielfalt wie die Realdaten auf dem SHOW-Datensatz, was die anderen Methoden nicht schaffen.

Quotes

"DiffSHEG ist ein einheitlicher Diffusions-basierter Ansatz zur gleichzeitigen Generierung von sprachgesteuerten 3D-Gesichtsausdrücken und Gesten, der die Beziehung zwischen Ausdruck und Gestik erfasst und eine effiziente Erzeugung beliebig langer Bewegungssequenzen ermöglicht."
"Im Gegensatz zu bisherigen Ansätzen, die Ausdruck und Gestik separat behandelten, zielt DiffSHEG darauf ab, die gemeinsame Verteilung von Ausdruck und Gestik zu erfassen."
"Eine Nutzerstudie bestätigt die Überlegenheit von DiffSHEG gegenüber früheren Ansätzen in Bezug auf Realismus, Synchronisation und Vielfalt der generierten Bewegungen."

Key Insights Distilled From

DiffSHEG

by Junming Chen... at arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.04747.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte DiffSHEG für die Entwicklung digitaler Zwillinge und verkörperter Agenten in virtuellen Umgebungen eingesetzt werden?

DiffSHEG bietet eine innovative Methode zur Echtzeitgenerierung von synchronisierten Ausdrücken und Gesten, die von Sprache gesteuert werden. Diese Technologie könnte in der Entwicklung digitaler Zwillinge und verkörperter Agenten in virtuellen Umgebungen vielfältige Anwendungen finden. Zum Beispiel könnten virtuelle Charaktere in virtuellen Umgebungen mithilfe von DiffSHEG realistische und synchronisierte Gesten und Ausdrücke basierend auf gesprochener Sprache erzeugen. Dies würde die Interaktion mit diesen digitalen Entitäten immersiver und natürlicher gestalten. Darüber hinaus könnte DiffSHEG dazu beitragen, die Entwicklung von digitalen Assistenten, Avataren oder virtuellen Trainern zu verbessern, indem sie menschenähnliche Kommunikationsfähigkeiten bieten.

Welche zusätzlichen Modalitäten wie Blickkontakt oder Körperhaltung könnten in das DiffSHEG-Modell integriert werden, um die Interaktionsfähigkeiten virtueller Charaktere weiter zu verbessern?

Um die Interaktionsfähigkeiten virtueller Charaktere weiter zu verbessern, könnten zusätzliche Modalitäten wie Blickkontakt und Körperhaltung in das DiffSHEG-Modell integriert werden. Durch die Einbeziehung von Blickkontakt könnte das Modell lernen, wie virtuelle Charaktere visuellen Kontakt mit Benutzern herstellen können, um eine bessere Kommunikation und Interaktion zu ermöglichen. Dies könnte die Immersion und das Engagement der Benutzer in virtuellen Umgebungen verbessern. Die Integration von Körperhaltung in das Modell könnte es den virtuellen Charakteren ermöglichen, nonverbale Signale wie Körperausrichtung und Bewegungen zu interpretieren und entsprechend zu reagieren, was zu realistischeren und menschenähnlicheren Interaktionen führen würde.

Inwiefern könnte DiffSHEG auch für die Analyse und Erkennung menschlicher Kommunikationsverhalten eingesetzt werden?

DiffSHEG könnte auch für die Analyse und Erkennung menschlichen Kommunikationsverhaltens eingesetzt werden, indem es die Generierung von Ausdrücken und Gesten basierend auf gesprochener Sprache ermöglicht. Durch die Analyse von Spracheingaben und die Generierung entsprechender nonverbaler Signale könnte DiffSHEG dazu beitragen, menschliche Kommunikationsmuster zu verstehen und zu interpretieren. Dies könnte in verschiedenen Anwendungen nützlich sein, wie z.B. bei der Entwicklung von Systemen zur automatischen Emotionsanalyse in der Sprachverarbeitung, bei der Verbesserung von Mensch-Maschine-Schnittstellen durch natürlichere Interaktionen oder bei der Erforschung von menschlichem Verhalten in virtuellen Umgebungen. Durch die Integration von DiffSHEG in solche Systeme könnten fortschrittliche Analysen des menschlichen Kommunikationsverhaltens ermöglicht werden.