論文の概要: Plug the Leaks: Advancing Audio-driven Talking Face Generation by
Preventing Unintended Information Flow
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09368v1
- Date: Tue, 18 Jul 2023 15:50:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-19 13:55:25.173624
- Title: Plug the Leaks: Advancing Audio-driven Talking Face Generation by
Preventing Unintended Information Flow
- Title（参考訳）: Plug the Leaks:意図しない情報フローの防止による音声駆動型発話顔生成の促進
- Authors: Dogucan Yaman and Fevziye Irem Eyiokur and Leonard B\"armann and Hazim
Kemal Ekenel and Alexander Waibel
- Abstract要約: LRS2 と LRW の同期性能と視覚的品質を両立させる。
サイレントリップ基準画像生成装置は、生成された画像を参照して唇の漏れを防止する。
適応三重項損失は、ポーズリーク問題を処理する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.97860432430782
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Audio-driven talking face generation is the task of creating a
lip-synchronized, realistic face video from given audio and reference frames.
This involves two major challenges: overall visual quality of generated images
on the one hand, and audio-visual synchronization of the mouth part on the
other hand. In this paper, we start by identifying several problematic aspects
of synchronization methods in recent audio-driven talking face generation
approaches. Specifically, this involves unintended flow of lip and pose
information from the reference to the generated image, as well as instabilities
during model training. Subsequently, we propose various techniques for
obviating these issues: First, a silent-lip reference image generator prevents
leaking of lips from the reference to the generated image. Second, an adaptive
triplet loss handles the pose leaking problem. Finally, we propose a stabilized
formulation of synchronization loss, circumventing aforementioned training
instabilities while additionally further alleviating the lip leaking issue.
Combining the individual improvements, we present state-of-the art performance
on LRS2 and LRW in both synchronization and visual quality. We further validate
our design in various ablation experiments, confirming the individual
contributions as well as their complementary effects.
- Abstract（参考訳）: 音声駆動の会話顔生成は、特定のオーディオおよび参照フレームからリップ同期でリアルな顔ビデオを作成するタスクである。
これには、生成した画像の全体的な視覚的品質と、口部の音声・視覚的同期という2つの大きな課題が含まれる。
本稿では,近年の音声駆動型発話顔生成手法における同期手法の諸問題を明らかにすることから始める。
特に、これは意図しない唇の流れと、生成された画像を参照した情報、およびモデルトレーニング中の不安定性を含む。
まず、サイレントリップ参照画像生成装置は、生成された画像への参照から唇の漏れを防止する。
第二に、適応三重項損失はポーズリーク問題を処理する。
最後に, 安定な同期損失の定式化を提案し, 上記のトレーニング不安定を回避し, さらにリップリーク問題を緩和した。
それぞれの改良点を組み合わせることで,LRS2とLRWの同期性能と視覚的品質を両立させる。
また, 種々のアブレーション実験において, 個々の貢献と補遺効果を確認することにより, 設計を検証した。
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