論文の概要: Learning to Listen: Modeling Non-Deterministic Dyadic Facial Motion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08451v1
• Date: Mon, 18 Apr 2022 17:58:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-19 16:30:30.090911
• Title: Learning to Listen: Modeling Non-Deterministic Dyadic Facial Motion
• Title（参考訳）: 聞き取り学習:非決定論的顔運動のモデル化
• Authors: Evonne Ng, Hanbyul Joo, Liwen Hu, Hao Li, Trevor Darrell, Angjoo Kanazawa, Shiry Ginosar
• Abstract要約: 本稿では,対話における対話コミュニケーションをモデル化するための枠組みを提案する。 我々は、対応するリスナー動作の複数の可能性を自動回帰的に出力する。 本手法は,非言語的ダイアド相互作用の多モーダルおよび非決定論的性質を有機的に捕捉する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.01668641930206
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a framework for modeling interactional communication in dyadic conversations: given multimodal inputs of a speaker, we autoregressively output multiple possibilities of corresponding listener motion. We combine the motion and speech audio of the speaker using a motion-audio cross attention transformer. Furthermore, we enable non-deterministic prediction by learning a discrete latent representation of realistic listener motion with a novel motion-encoding VQ-VAE. Our method organically captures the multimodal and non-deterministic nature of nonverbal dyadic interactions. Moreover, it produces realistic 3D listener facial motion synchronous with the speaker (see video). We demonstrate that our method outperforms baselines qualitatively and quantitatively via a rich suite of experiments. To facilitate this line of research, we introduce a novel and large in-the-wild dataset of dyadic conversations. Code, data, and videos available at https://evonneng.github.io/learning2listen/.
• Abstract（参考訳）: 話者のマルチモーダル入力が与えられた場合、対応するリスナー動作の複数の可能性を自動回帰的に出力する。 モーションオーディオクロスアテンショントランスを用いて,話者の動きと音声を合成する。 さらに,新しい動きエンコーディングvq-vaeを用いて,現実的なリスナ動作の離散的潜在表現を学習することにより,非決定論的予測を可能にする。 本手法は,非言語dyadic相互作用のマルチモーダルおよび非決定論的性質を有機的に捉える。 さらに、話者と同期したリアルな3Dリスナー顔の動きを生成する(ビデオ参照)。 提案手法は, 実験によって定性的, 定量的に性能を向上することを示した。 そこで本研究では,dyadic会話の新規かつ大規模インザワイルドデータセットを提案する。 コード、データ、ビデオはhttps://evonneng.github.io/learning2listen/。

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