이 논문은 기존의 감정 표현 모델들을 통합하고 해석 가능한 새로운 감정 모델을 제안한다. 기존의 범주형, 복합, AUs, 각성-가치 모델을 통합하여 3차원 감정 모델을 만들었다. 이 모델은 두 가지 방법으로 구현되었다:
3차원 모델의 세 번째 차원을 암묵적으로 학습하는 방법. AUs 레이블을 활용하여 두 가지 기본 감정(두려움, 슬픔)을 3차원 공간에 배치하고, 이를 통해 나머지 차원을 학습한다.
텍스트와 연속적인 감정 벡터를 결합하여 이미지를 생성하는 방법. 감정 벡터를 텍스트 임베딩과 결합하여 텍스트 조건부 이미지 생성 모델을 학습한다.
실험 결과, 제안한 3차원 감정 모델이 기존 2차원 모델보다 더 풍부하고 미세한 감정 표현을 생성할 수 있음을 보여준다. 또한 텍스트와 연속적인 감정 벡터를 결합한 이미지 생성 모델도 우수한 성능을 보였다.
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by Reni Paskale... alle arxiv.org 04-02-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.01243.pdfDomande più approfondite