MMoFusion: Multi-modal Co-Speech Motion Generation with Diffusion Model

핵심 개념

MMoFusion proposes a Multi-modal Co-Speech Motion Generation Framework based on a Diffusion Model, ensuring authenticity and diversity in motion generation.

초록

• MMoFusion framework aims to generate realistic avatars by synthesizing co-speech motion.
• The intricate correspondence between speech and motion poses a challenge in generating realistic and diverse motion.
• MMoFusion utilizes a Progressive Fusion Strategy to efficiently integrate multi-modal information.
• Specific and shared feature encoding is employed to learn inter-modal and intra-modal features.
• A geometric loss is proposed to enforce joint velocity and acceleration coherence.
• The framework generates vivid, diverse, and style-controllable motion through inputting speech and editing identity and emotion.
• Extensive experiments show that MMoFusion outperforms current co-speech motion generation methods.

통계

Fig. 1: MMoFusion framework generates realistic, coherent, and diverse motions.
Abstract: MMoFusion is a Multi-modal co-speech Motion generation framework based on a Diffusion model.
ID A, ID B, Neutral, Angry.
ArXiv: 2403.02905v1 [cs.MM] 5 Mar 2024.

인용구

"Our MMoFusion framework generates realistic, coherent, and diverse motions conditioned on speech, editable identities, and emotions."
"Extensive experiments demonstrate that our method outperforms current co-speech motion generation methods including upper body and challenging full body."

핵심 통찰 요약

MMoFusion

by Sen Wang,Jia... 게시일 arxiv.org 03-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.02905.pdf

더 깊은 질문

어떻게 MMoFusion 프레임워크를 연구 이상의 현실 세계 시나리오에 적용할 수 있을까요?

MMoFusion 프레임워크는 가상 아바타 생성을 통해 다양한 분야에 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 엔터테인먼트 산업에서는 게임이나 가상 현실 환경에서 실제감 있는 캐릭터 움직임을 생성하는 데 활용할 수 있습니다. 또한 교육 분야에서는 학습자들에게 더 흥미로운 방식으로 교육 콘텐츠를 제공하거나 상호작용을 증진시키는 데 활용할 수 있습니다. 사회 상호작용 분야에서는 가상 캐릭터를 통해 사회적 상호작용을 모의하거나 훈련하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 의료 분야에서는 환자와 의사 간의 의사소통을 개선하거나 재활 치료에 활용할 수도 있습니다.

어떤 잠재적인 제한 사항이나 MMoFusion 프레임워크에 대한 비판이 있을까요?

MMoFusion 프레임워크의 주요 제한 사항 중 하나는 전체 몸을 포함한 움직임의 복잡성을 다루지 못한다는 점입니다. 이로 인해 생성된 전신 움직임은 위치적 편향을 보일 수 있으며 전반적인 시각적 인식에 영향을 줄 수 있습니다. 또한, 현실적인 움직임을 생성하는 데 있어서 음성과 움직임 간의 시간적 표현을 고려하지 않는다는 한계가 있습니다. 또한, MMoFusion을 통한 코-음성 움직임 생성은 개인 정보 보호 문제, 잠재적인 남용, 사회적 편향 및 기술적 속임수의 위험 등 윤리적인 우려 사항을 제기할 수 있습니다. 이러한 우려 사항을 다루는 것이 이 기술의 책임 있는 개발과 적용을 보장하는 데 중요합니다.

다른 분야나 산업에 움직임 생성의 다중 모달 융합 개념을 어떻게 적용할 수 있을까요?

움직임 생성의 다중 모달 융합 개념은 다양한 분야와 산업에 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 교육 분야에서는 학습자들에게 더 흥미로운 방식으로 교육 콘텐츠를 제공하거나 상호작용을 증진시키는 데 활용할 수 있습니다. 의료 분야에서는 재활 치료나 의사와 환자 간의 의사소통을 개선하는 데 활용할 수 있습니다. 또한, 엔터테인먼트 산업에서는 게임이나 영화 제작에서 실제감 있는 캐릭터 움직임을 생성하는 데 활용할 수 있습니다. 또한, 로봇공학 분야에서는 로봇의 움직임을 자연스럽게 만들거나 상호작용을 개선하는 데 활용할 수 있습니다. 이러한 다양한 분야에서 움직임 생성의 다중 모달 융합은 혁신적인 솔루션을 제공할 수 있습니다.