論文の概要: DiffMotion: Speech-Driven Gesture Synthesis Using Denoising Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10047v1
• Date: Tue, 24 Jan 2023 14:44:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-01-25 13:24:57.861100
• Title: DiffMotion: Speech-Driven Gesture Synthesis Using Denoising Diffusion Model
• Title（参考訳）: DiffMotion:Denoising Diffusion Modelを用いた音声によるジェスチャー合成
• Authors: Fan Zhang, Naye Ji, Fuxing Gao, Yongping Li
• Abstract要約: 本稿では拡散モデルに基づく新しい音声駆動ジェスチャ合成アーキテクチャであるDiffMotionを提案する。 モデルは、自己回帰的時間エンコーダと、復調拡散確率モジュールとを備える。 主観的および主観的評価は,ベースラインと比較すると,本手法が自然および多種多様な妊娠を引き起こすことが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8084817124151726
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Speech-driven gesture synthesis is a field of growing interest in virtual human creation. However, a critical challenge is the inherent intricate one-to-many mapping between speech and gestures. Previous studies have explored and achieved significant progress with generative models. Notwithstanding, most synthetic gestures are still vastly less natural. This paper presents DiffMotion, a novel speech-driven gesture synthesis architecture based on diffusion models. The model comprises an autoregressive temporal encoder and a denoising diffusion probability Module. The encoder extracts the temporal context of the speech input and historical gestures. The diffusion module learns a parameterized Markov chain to gradually convert a simple distribution into a complex distribution and generates the gestures according to the accompanied speech. Compared with baselines, objective and subjective evaluations confirm that our approach can produce natural and diverse gesticulation and demonstrate the benefits of diffusion-based models on speech-driven gesture synthesis.
• Abstract（参考訳）: 音声によるジェスチャー合成は、仮想人間の創造に対する関心が高まっている分野である。 しかし、重要な課題は、音声とジェスチャーの複雑な1対1マッピングである。 以前の研究では、生成モデルによる大きな進歩を探求し、達成してきた。 ともあれ、ほとんどの合成ジェスチャーはいまだに自然ではない。 本稿では拡散モデルに基づく新しい音声駆動ジェスチャー合成アーキテクチャであるDiffMotionを提案する。 モデルは、自己回帰的時間エンコーダと、復調拡散確率モジュールとを備える。 エンコーダは、音声入力と歴史的なジェスチャーの時間的文脈を抽出する。 拡散モジュールはパラメータ化されたマルコフ連鎖を学習し、簡単な分布を徐々に複雑な分布に変換し、付随する音声に応じてジェスチャーを生成する。 主観的・主観的評価はベースラインと比較し,本手法が自然・多彩なジェスチレーションを生み出し,拡散モデルによるジェスチャ合成の利点を実証する。

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