論文の概要: TalkCLIP: Talking Head Generation with Text-Guided Expressive Speaking Styles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00334v4
• Date: Sun, 11 Aug 2024 10:01:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-14 01:18:22.949343
• Title: TalkCLIP: Talking Head Generation with Text-Guided Expressive Speaking Styles
• Title（参考訳）: TalkCLIP: テキストガイド型表現型音声スタイルによる対話ヘッドジェネレーション
• Authors: Yifeng Ma, Suzhen Wang, Yu Ding, Bowen Ma, Tangjie Lv, Changjie Fan, Zhipeng Hu, Zhidong Deng, Xin Yu,
• Abstract要約: 本研究では,自然言語で表現を指定した発話ヘッドを生成可能なフレームワークであるTalkCLIPを提案する。 テキストから表現へのマッピングをモデル化するために,まず,テキストとビデオのペアによる発話ヘッドデータセットを構築した。 自然言語による記述を表現表現に投影するCLIPベースのスタイルエンコーダを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.679237389466124
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Audio-driven talking head generation has drawn growing attention. To produce talking head videos with desired facial expressions, previous methods rely on extra reference videos to provide expression information, which may be difficult to find and hence limits their usage. In this work, we propose TalkCLIP, a framework that can generate talking heads where the expressions are specified by natural language, hence allowing for specifying expressions more conveniently. To model the mapping from text to expressions, we first construct a text-video paired talking head dataset where each video has diverse text descriptions that depict both coarse-grained emotions and fine-grained facial movements. Leveraging the proposed dataset, we introduce a CLIP-based style encoder that projects natural language-based descriptions to the representations of expressions. TalkCLIP can even infer expressions for descriptions unseen during training. TalkCLIP can also use text to modulate expression intensity and edit expressions. Extensive experiments demonstrate that TalkCLIP achieves the advanced capability of generating photo-realistic talking heads with vivid facial expressions guided by text descriptions.
• Abstract（参考訳）: 音声駆動音声ヘッド生成は注目を集めている。 所望の表情で話すヘッドビデオを作成するために、従来の手法は、表現情報を提供するために余分な参照ビデオに頼っている。 本研究では,自然言語で表現を指定した発話ヘッドを生成可能なフレームワークであるTalkCLIPを提案する。 テキストから表現へのマッピングをモデル化するために,まず,粗い感情ときめ細かい顔の動きの両方を表現した多彩なテキスト記述を持つテキスト-ビデオ対話ヘッドデータセットを構築した。 提案したデータセットを活用することで,表現表現に自然言語に基づく記述を投影するCLIPベースのスタイルエンコーダを導入する。 TalkCLIPはトレーニング中に見えない説明のために式を推測することもできます。 TalkCLIPはテキストを使って表現の強度を調節したり、表現を編集したりすることもできる。 広汎な実験により、TalkCLIPは、テキスト記述でガイドされた鮮やかな表情で、写真リアルな発話ヘッドを生成する高度な能力を実現することが実証された。

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