論文の概要: Memories are One-to-Many Mapping Alleviators in Talking Face Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05005v2
• Date: Mon, 12 Dec 2022 07:32:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 12:39:54.276584
• Title: Memories are One-to-Many Mapping Alleviators in Talking Face Generation
• Title（参考訳）: 顔生成における一対多対応の記憶
• Authors: Anni Tang, Tianyu He, Xu Tan, Jun Ling, Runnan Li, Sheng Zhao, Li Song, Jiang Bian
• Abstract要約: 対話型顔生成は、入力音声によって駆動される対象者の写実的映像像を生成することを目的としている。 本稿では,失われた情報を暗黙記憶と明示記憶で補完するMemFaceを提案する。 実験結果から,提案したMemFaceは,複数のシナリオにまたがる最先端のすべての結果を上回っていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.18254718733271
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Talking face generation aims at generating photo-realistic video portraits of a target person driven by input audio. Due to its nature of one-to-many mapping from the input audio to the output video (e.g., one speech content may have multiple feasible visual appearances), learning a deterministic mapping like previous works brings ambiguity during training, and thus causes inferior visual results. Although this one-to-many mapping could be alleviated in part by a two-stage framework (i.e., an audio-to-expression model followed by a neural-rendering model), it is still insufficient since the prediction is produced without enough information (e.g., emotions, wrinkles, etc.). In this paper, we propose MemFace to complement the missing information with an implicit memory and an explicit memory that follow the sense of the two stages respectively. More specifically, the implicit memory is employed in the audio-to-expression model to capture high-level semantics in the audio-expression shared space, while the explicit memory is employed in the neural-rendering model to help synthesize pixel-level details. Our experimental results show that our proposed MemFace surpasses all the state-of-the-art results across multiple scenarios consistently and significantly.
• Abstract（参考訳）: 対話顔生成は、入力音声によって駆動される対象者の写実的映像像を生成することを目的としている。 入力音声から出力映像への1対1マッピング(例えば、1つの音声コンテンツが複数の可視性を持つ)の性質から、以前の作品のように決定論的なマッピングを学ぶことはトレーニングのあいまいさをもたらし、その結果は劣る。 この1対多マッピングは、部分的には2段階のフレームワーク(すなわち、音声対表現モデルとニューラルレンダリングモデル)によって緩和されるが、十分な情報(感情、しわなど)が得られないので、まだ不十分である。 本稿では,不足している情報を暗黙記憶で補完するmemfaceと,それぞれ2段階の感覚に従う明示記憶を提案する。 より具体的には、暗黙記憶は、音声表現共有空間における高レベルセマンティクスを捉えるのに、暗黙記憶は、ピクセルレベルの詳細を合成するために、ニューラルレンダリングモデルで使用される。 実験の結果,提案するmemfaceは,複数のシナリオにまたがる最先端の成果を一貫して,かつ著しく上回ることがわかった。

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