論文の概要: Autoregressive GAN for Semantic Unconditional Head Motion Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00987v1
• Date: Wed, 2 Nov 2022 09:48:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 13:27:35.268305
• Title: Autoregressive GAN for Semantic Unconditional Head Motion Generation
• Title（参考訳）: セマンティックな無条件頭部運動生成のための自己回帰型GAN
• Authors: Louis Airale (M-PSI, ROBOTLEARN), Xavier Alameda-Pineda (ROBOTLEARN), St\'ephane Lathuili\`ere (LTCI), Dominique Vaufreydaz (M-PSI)
• Abstract要約: 我々は、GANに関連する既知の注意事項を回避しつつ、リッチな頭部運動シーケンスを得ることのできるGANベースのアーキテクチャを考案した。 提案手法の妥当性を実験的に実証し、類似したタスクにおける最先端の性能を示すモデルと比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We address the task of unconditional head motion generation to animate still human faces in a low-dimensional semantic space.Deviating from talking head generation conditioned on audio that seldom puts emphasis on realistic head motions, we devise a GAN-based architecture that allows obtaining rich head motion sequences while avoiding known caveats associated with GANs.Namely, the autoregressive generation of incremental outputs ensures smooth trajectories, while a multi-scale discriminator on input pairs drives generation toward better handling of high and low frequency signals and less mode collapse.We demonstrate experimentally the relevance of the proposed architecture and compare with models that showed state-of-the-art performances on similar tasks.
• Abstract（参考訳）: We address the task of unconditional head motion generation to animate still human faces in a low-dimensional semantic space.Deviating from talking head generation conditioned on audio that seldom puts emphasis on realistic head motions, we devise a GAN-based architecture that allows obtaining rich head motion sequences while avoiding known caveats associated with GANs.Namely, the autoregressive generation of incremental outputs ensures smooth trajectories, while a multi-scale discriminator on input pairs drives generation toward better handling of high and low frequency signals and less mode collapse.We demonstrate experimentally the relevance of the proposed architecture and compare with models that showed state-of-the-art performances on similar tasks.

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