自然言語による視線制御顔生成

Temel Kavramlar

自然言語による視線制御顔生成手法を提案する。従来の手法は数値による視線入力を必要としていたが、本手法では自然言語による視線記述を入力とし、対応する顔画像を生成する。

Özet

本研究では、自然言語による視線制御顔生成の新しいタスクを提案する。まず、90,000を超える視線記述を含む「Text of Gaze (ToG)」データセットを構築した。大規模言語モデルを活用し、視線の向きと頭部の向きを表す多様な自然言語記述を生成した。

次に、2段階の顔生成モデルを提案した。第1段階では、テキスト記述から視線と頭部の向きを推定する。3Dフェイスモデルを用いて、推定した視線と頭部の向きに基づいてスケッチを生成する。第2段階では、スケッチを条件として顔画像を生成する。

提案手法は、従来の数値による視線入力を必要とせず、自然言語による直感的な視線制御を実現する。実験の結果、提案手法は既存手法と比べて高品質な視線制御顔画像を生成できることが示された。

İstatistikler

人の頭部は左に60度、上に0度回転している。
人の視線は右に109度、上に10度向いている。
人の頭部は右に70度、下に70度回転している。
人の視線は右に115度、下に20度向いている。

Alıntılar

"人の頭部は左に大きく回転し、水平を保ちながら、視線は鋭く左に向き、わずかに上を向いている。"
"人は正面を向いた直接的で集中した姿勢を保ち、頭部と視線が真っ直ぐ前を向いている。"
"人の頭部は大きく右に下に向かって回転し、視線は極端に右に向いているが、わずかに下を向いている。"

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

TextGaze: Gaze-Controllable Face Generation with Natural Language

by Hengfei Wang... : arxiv.org 04-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.17486.pdf

Daha Derin Sorular

自然言語による視線制御顔生成の応用範囲はどのようなものが考えられるか。

提案手法では、自然言語を使用して人間の視線行動を記述し、それに基づいて顔画像を生成することが可能です。この手法は、仮想現実、デジタルヒューマン、CG映画製作などのさまざまな分野で応用が考えられます。例えば、仮想現実環境において、ユーザーが特定の方向を見ることで対話や操作を行うシステムの開発に活用できます。また、デジタルヒューマンの制作において、リアルな表情や視線を持つキャラクターの生成に役立ちます。さらに、CG映画製作において、キャラクターの表情や視線をリアルに再現する際にも活用できるでしょう。

提案手法では視線と頭部の向きを独立に制御しているが、両者の関係性をより深く考慮することで、さらに自然な顔生成ができるのではないか。

確かに、視線と頭部の向きは密接に関連しており、両者の関係性をより深く考慮することでより自然な顔生成が可能となります。例えば、人間の視線は頭部の向きによって大きく影響を受けるため、両者を同時に制御することでよりリアルな表情や視線を再現できるでしょう。提案手法をさらに発展させ、視線と頭部の向きの関係性をより緻密にモデル化することで、より高度な顔生成が可能となると考えられます。

本研究で提案した2段階の生成手法は、他のタスク(例えば全身の姿勢制御など)にも応用できるのではないか。

提案した2段階の生成手法は、テキスト記述からの情報を適切に取り込み、それに基づいて画像生成を行う手法です。この手法は顔生成に限らず、他のタスクにも応用が可能です。例えば、全身の姿勢制御や物体の位置決めなど、さまざまなタスクにおいてテキスト記述からの情報を活用して画像生成や制御を行うことが考えられます。この手法は、テキスト情報を効果的に活用することで、様々なタスクにおいて高度な画像生成や制御を実現する可能性があります。