論文の概要: Imitator: Personalized Speech-driven 3D Facial Animation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00023v1
• Date: Fri, 30 Dec 2022 19:00:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 15:04:24.173313
• Title: Imitator: Personalized Speech-driven 3D Facial Animation
• Title（参考訳）: imitator:パーソナライズされた音声駆動3d顔アニメーション
• Authors: Balamurugan Thambiraja, Ikhsanul Habibie, Sadegh Aliakbarian, Darren Cosker, Christian Theobalt, Justus Thies
• Abstract要約: State-of-the-artメソッドは、ターゲットアクターの顔トポロジを変形させ、ターゲットアクターのアイデンティティ固有の話し方や顔の慣用性を考慮せずに入力オーディオを同期させる。 本稿では,音声による表情合成手法であるImitatorについて述べる。 提案手法は,ターゲットアクターの発話スタイルを保ちながら,入力音声から時間的コヒーレントな表情を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.57811510502906
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Speech-driven 3D facial animation has been widely explored, with applications in gaming, character animation, virtual reality, and telepresence systems. State-of-the-art methods deform the face topology of the target actor to sync the input audio without considering the identity-specific speaking style and facial idiosyncrasies of the target actor, thus, resulting in unrealistic and inaccurate lip movements. To address this, we present Imitator, a speech-driven facial expression synthesis method, which learns identity-specific details from a short input video and produces novel facial expressions matching the identity-specific speaking style and facial idiosyncrasies of the target actor. Specifically, we train a style-agnostic transformer on a large facial expression dataset which we use as a prior for audio-driven facial expressions. Based on this prior, we optimize for identity-specific speaking style based on a short reference video. To train the prior, we introduce a novel loss function based on detected bilabial consonants to ensure plausible lip closures and consequently improve the realism of the generated expressions. Through detailed experiments and a user study, we show that our approach produces temporally coherent facial expressions from input audio while preserving the speaking style of the target actors.
• Abstract（参考訳）: 音声駆動の3d顔アニメーションは、ゲーム、キャラクターアニメーション、仮想現実、テレプレゼンスシステムなどで広く研究されている。 State-of-the-artメソッドは、ターゲットアクターの顔トポロジーを変形させ、ターゲットアクターの個人固有の話し方や顔の慣用性を考慮して入力オーディオを同期させる。 そこで本研究では,短い入力映像から身元特定の詳細を学習し,対象俳優の身元特定発話スタイルと顔特徴に合致した新たな表情表現を生成する,音声駆動表情合成手法であるイミテータを提案する。 具体的には,音声駆動式に先立って使用する大規模な表情データセット上で,スタイル非依存トランスフォーマーをトレーニングする。 この先程に基づいて、短い参照ビデオに基づいて、識別特化音声スタイルを最適化する。 先行訓練のために,検出されたバイラビアル子音に基づく新たな損失関数を導入し,口唇閉鎖を確実にし,生成した表現のリアリズムを改善する。 提案手法は,詳細な実験とユーザスタディを通じて,ターゲットアクターの発話スタイルを保ちながら,入力音声から時間的コヒーレントな表情を生成することを示す。

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