論文の概要: Let's Face It: Probabilistic Multi-modal Interlocutor-aware Generation of Facial Gestures in Dyadic Settings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.09888v2
• Date: Thu, 22 Oct 2020 21:22:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-11-22 09:36:30.147974
• Title: Let's Face It: Probabilistic Multi-modal Interlocutor-aware Generation of Facial Gestures in Dyadic Settings
• Title（参考訳）: 対面しよう:確率的マルチモーダル・インターロカクター・アウェアによるdyadic設定における顔ジェスチャの生成
• Authors: Patrik Jonell, Taras Kucherenko, Gustav Eje Henter, Jonas Beskow
• Abstract要約: より自然な対面インタラクションを可能にするために、会話エージェントは、彼らの振る舞いをインターロケータに適応させる必要がある。 既存のジェスチャ生成システムの多くは、非言語的振る舞いを合成する際に、インターロカタからのマルチモーダルキューを使用しない。 本稿では,対話における顔のジェスチャーを対話的に合成する確率的手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.741529272872219
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To enable more natural face-to-face interactions, conversational agents need to adapt their behavior to their interlocutors. One key aspect of this is generation of appropriate non-verbal behavior for the agent, for example facial gestures, here defined as facial expressions and head movements. Most existing gesture-generating systems do not utilize multi-modal cues from the interlocutor when synthesizing non-verbal behavior. Those that do, typically use deterministic methods that risk producing repetitive and non-vivid motions. In this paper, we introduce a probabilistic method to synthesize interlocutor-aware facial gestures - represented by highly expressive FLAME parameters - in dyadic conversations. Our contributions are: a) a method for feature extraction from multi-party video and speech recordings, resulting in a representation that allows for independent control and manipulation of expression and speech articulation in a 3D avatar; b) an extension to MoGlow, a recent motion-synthesis method based on normalizing flows, to also take multi-modal signals from the interlocutor as input and subsequently output interlocutor-aware facial gestures; and c) a subjective evaluation assessing the use and relative importance of the input modalities. The results show that the model successfully leverages the input from the interlocutor to generate more appropriate behavior. Videos, data, and code available at: https://jonepatr.github.io/lets_face_it.
• Abstract（参考訳）: より自然な対面インタラクションを可能にするために、会話エージェントは彼らの振る舞いを対話者に適応する必要がある。 この重要な側面の1つは、例えば顔のジェスチャーなど、エージェントの適切な非言語行動の生成であり、ここでは表情と頭の動きとして定義される。 既存のジェスチャ生成システムは、非言語行動の合成において、インターロカタからのマルチモーダルキューを使用しない。 典型的には、繰り返し動作や非生き残り動作のリスクを負う決定論的手法を用いる。 本稿では,高表現率の火炎パラメータで表される対話型顔ジェスチャをdyadic会話で合成する確率的手法を提案する。 私たちの貢献は イ マルチパーティのビデオ及び音声記録から特徴抽出する方法であって、3Dアバターにおける表現及び音声の独立的な制御及び操作を可能にする表現であること。 b) 最近の流れの正規化に基づく運動合成法であるmoglowの拡張は、インターロカクタからのマルチモーダル信号を入力として、その後、インターロカクタ対応のジェスチャーを出力する。 c) 入力モダリティの使用と相対的重要性を評価する主観的評価。 その結果,モデルが対話者からの入力をうまく活用し,より適切な行動を生成することがわかった。 https://jonepatr.github.io/lets_face_it。

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