論文の概要: High-Fidelity and Freely Controllable Talking Head Video Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10168v1
• Date: Thu, 20 Apr 2023 09:02:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-21 14:00:37.406288
• Title: High-Fidelity and Freely Controllable Talking Head Video Generation
• Title（参考訳）: 高精細・自由制御型トーキングヘッドビデオ生成
• Authors: Yue Gao, Yuan Zhou, Jinglu Wang, Xiao Li, Xiang Ming, Yan Lu
• Abstract要約: 本稿では,頭部ポーズと表情を自由に制御できる高忠実な音声ヘッドビデオを生成する新しいモデルを提案する。 顔の歪みを伴わずに効果的に動きを伝達する動き認識機能アライメントモジュールを新たに導入する。 我々は,挑戦的データセットのモデルを評価し,その最先端性能を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.34547548004906
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Talking head generation is to generate video based on a given source identity and target motion. However, current methods face several challenges that limit the quality and controllability of the generated videos. First, the generated face often has unexpected deformation and severe distortions. Second, the driving image does not explicitly disentangle movement-relevant information, such as poses and expressions, which restricts the manipulation of different attributes during generation. Third, the generated videos tend to have flickering artifacts due to the inconsistency of the extracted landmarks between adjacent frames. In this paper, we propose a novel model that produces high-fidelity talking head videos with free control over head pose and expression. Our method leverages both self-supervised learned landmarks and 3D face model-based landmarks to model the motion. We also introduce a novel motion-aware multi-scale feature alignment module to effectively transfer the motion without face distortion. Furthermore, we enhance the smoothness of the synthesized talking head videos with a feature context adaptation and propagation module. We evaluate our model on challenging datasets and demonstrate its state-of-the-art performance. More information is available at https://yuegao.me/PECHead.
• Abstract（参考訳）: トーキングヘッド生成は、与えられたソースidとターゲットモーションに基づいてビデオを生成することである。 しかし、現在の手法では、生成されたビデオの品質と制御性を制限するいくつかの課題に直面している。 まず、生成された顔はしばしば予期せぬ変形と激しい歪みがある。 第2に、駆動画像はポーズや表情などの移動関連情報を明示的に区別せず、生成中の異なる属性の操作を制限する。 第3に、生成されたビデオは、隣接するフレーム間で抽出されたランドマークの不整合のために、フリックなアーティファクトを持つ傾向がある。 本稿では,頭部ポーズと表情を自由に制御できる高忠実な音声ヘッドビデオを生成する新しいモデルを提案する。 本手法は,自己指導型学習ランドマークと3次元顔モデルに基づくランドマークを併用して動作をモデル化する。 また,顔の歪みを伴わずに効果的に動きを伝達する動き認識機能アライメントモジュールを提案する。 さらに,合成音声ヘッドビデオのスムース性も向上し,特徴的コンテキスト適応と伝搬モジュールを備える。 我々は,挑戦的データセットのモデルを評価し,その最先端性能を実証する。 詳細はhttps://yuegao.me/PECHead.comで確認できる。

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