論文の概要: Freeform Body Motion Generation from Speech

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02291v1
• Date: Fri, 4 Mar 2022 13:03:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-07 16:23:24.982439
• Title: Freeform Body Motion Generation from Speech
• Title（参考訳）: 音声からの自由形体運動生成
• Authors: Jing Xu, Wei Zhang, Yalong Bai, Qibin Sun, Tao Mei
• Abstract要約: 音声から体の動きを生成することは、音声から体の動きへの非決定論的マッピングのために本質的に困難である。 2ストリームアーキテクチャを組み込んだ新しいフリーフォームモーション生成モデル(FreeMo)を提案する。 実験は、いくつかのベースラインに対して優れたパフォーマンスを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.50388964591343
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: People naturally conduct spontaneous body motions to enhance their speeches while giving talks. Body motion generation from speech is inherently difficult due to the non-deterministic mapping from speech to body motions. Most existing works map speech to motion in a deterministic way by conditioning on certain styles, leading to sub-optimal results. Motivated by studies in linguistics, we decompose the co-speech motion into two complementary parts: pose modes and rhythmic dynamics. Accordingly, we introduce a novel freeform motion generation model (FreeMo) by equipping a two-stream architecture, i.e., a pose mode branch for primary posture generation, and a rhythmic motion branch for rhythmic dynamics synthesis. On one hand, diverse pose modes are generated by conditional sampling in a latent space, guided by speech semantics. On the other hand, rhythmic dynamics are synced with the speech prosody. Extensive experiments demonstrate the superior performance against several baselines, in terms of motion diversity, quality and syncing with speech. Code and pre-trained models will be publicly available through https://github.com/TheTempAccount/Co-Speech-Motion-Generation.
• Abstract（参考訳）: 人々は自然に体の動きを行い、講演しながらスピーチを強化する。 音声からの身体運動の生成は、音声から身体運動への非決定論的マッピングのため、本質的に困難である。 既存の作品の多くは、特定のスタイルを条件づけることで、音声を決定論的に表現し、準最適結果をもたらす。 言語学の研究に動機づけられ,協調動作はポーズモードとリズミカルダイナミクスの2つの相補的な部分に分けられる。 そこで,本研究では,2ストリームアーキテクチャ,すなわちプライマリ姿勢生成のためのポーズモード分岐,リズミカルダイナミクス合成のためのリズミカルモーションブランチを備えることで,新しいフリーフォームモーション生成モデル(FreeMo)を導入する。 一方,潜在空間における条件付サンプリングにより多彩なポーズモードが生成され,音声意味論が導かれる。 一方、リズミカルダイナミクスは音声韻律と同期する。 広範囲な実験は、動きの多様性、品質および音声との同期の観点から、いくつかのベースラインに対して優れた性能を示す。 コードと事前トレーニングされたモデルはhttps://github.com/TheTempAccount/Co-Speech-Motion-Generation.comから公開される。

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