論文の概要: A Comprehensive Multi-scale Approach for Speech and Dynamics Synchrony in Talking Head Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03270v1
• Date: Tue, 4 Jul 2023 08:29:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-16 04:14:36.046231
• Title: A Comprehensive Multi-scale Approach for Speech and Dynamics Synchrony in Talking Head Generation
• Title（参考訳）: トーキングヘッド生成における音声・ダイナミクス同期の総合的マルチスケールアプローチ
• Authors: Louis Airale (UGA, LIG), Dominique Vaufreydaz (LIG), Xavier Alameda-Pineda (UGA)
• Abstract要約: 音声と頭部の動きの短期的・長期的相関をよりよく扱うために,マルチスケールの音声-視覚同期損失とマルチスケールの自己回帰的GANを提案する。 我々のジェネレータは顔のランドマーク領域で動作しており、これは標準的な低次元の頭部表現である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Animating still face images with deep generative models using a speech input signal is an active research topic and has seen important recent progress. However, much of the effort has been put into lip syncing and rendering quality while the generation of natural head motion, let alone the audio-visual correlation between head motion and speech, has often been neglected. In this work, we propose a multi-scale audio-visual synchrony loss and a multi-scale autoregressive GAN to better handle short and long-term correlation between speech and the dynamics of the head and lips. In particular, we train a stack of syncer models on multimodal input pyramids and use these models as guidance in a multi-scale generator network to produce audio-aligned motion unfolding over diverse time scales. Our generator operates in the facial landmark domain, which is a standard low-dimensional head representation. The experiments show significant improvements over the state of the art in head motion dynamics quality and in multi-scale audio-visual synchrony both in the landmark domain and in the image domain.
• Abstract（参考訳）: 音声入力信号を用いた静止画像の深部生成モデルによるアニメーション化は活発な研究課題であり,最近の重要な進展が見られる。 しかし、頭の動きと音声の音声と視覚の相関はさておき、自然な頭の動きの発生は無視されることが多いため、唇の同期やレンダリングの質に多くの努力が注がれている。 本研究では,頭部と唇のダイナミックスと音声の短期的・長期的相関をよりよく扱うために,マルチスケールの音声-視覚同期損失とマルチスケールの自己回帰的GANを提案する。 特に、マルチモーダルな入力ピラミッド上でシンセサイザーモデルのスタックをトレーニングし、これらのモデルをマルチスケールジェネレータネットワークのガイダンスとして使用し、多様な時間スケールに展開するオーディオアライメント動作を生成する。 我々のジェネレータは、標準的な低次元の頭部表現である顔のランドマーク領域で動作する。 実験により,頭部運動のダイナミックス品質,およびランドマーク領域と画像領域の両方におけるマルチスケールオーディオ-視覚同期における技術の現状が大幅に改善された。

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