論文の概要: FACTS: Facial Animation Creation using the Transfer of Styles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09480v1
• Date: Tue, 18 Jul 2023 17:58:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-19 13:25:02.177063
• Title: FACTS: Facial Animation Creation using the Transfer of Styles
• Title（参考訳）: FACTS:スタイルの移動を用いた顔アニメーション作成
• Authors: Jack Saunders, Steven Caulkin, Vinay Namboodiri
• Abstract要約: 本稿では、既存のアニメーションを取り入れ、スタイル特性の修正を可能にすることによって、顔のアニメーションに新しいアプローチを提案する。 具体的には,3次元顔のアニメーションを異なる感情や個人固有のスタイルに変換するために,StarGANの使用について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.141085397402314
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The ability to accurately capture and express emotions is a critical aspect of creating believable characters in video games and other forms of entertainment. Traditionally, this animation has been achieved with artistic effort or performance capture, both requiring costs in time and labor. More recently, audio-driven models have seen success, however, these often lack expressiveness in areas not correlated to the audio signal. In this paper, we present a novel approach to facial animation by taking existing animations and allowing for the modification of style characteristics. Specifically, we explore the use of a StarGAN to enable the conversion of 3D facial animations into different emotions and person-specific styles. We are able to maintain the lip-sync of the animations with this method thanks to the use of a novel viseme-preserving loss.
• Abstract（参考訳）: 感情を正確に捉えて表現する能力は、ビデオゲームやその他のエンターテイメントで信じられないキャラクターを作る重要な側面である。 伝統的に、このアニメーションは芸術的努力やパフォーマンス・キャプチャによって達成され、時間と労力の両方でコストがかかる。 最近では、音声駆動モデルが成功を収めているが、音声信号と相関しない領域では表現力に欠けることが多い。 本稿では,既存のアニメーションを取り入れ,スタイル特性の変更を可能にすることによって,顔のアニメーションに新たなアプローチを提案する。 具体的には,3次元顔のアニメーションを異なる感情や個人固有のスタイルに変換するために,StarGANの使用について検討する。 この方法でアニメーションのリップシンクを維持できるのは、新しいビセメ保存損失を用いることによって実現されている。

関連論文リスト

• FlipSketch: Flipping Static Drawings to Text-Guided Sketch Animations [65.64014682930164]
  スケッチアニメーションは、単純なフリップブックの落書きからプロのスタジオプロダクションまで、ビジュアルなストーリーテリングのための強力な媒体を提供する。 FlipSketchは、フリップブックアニメーションの魔法を復活させるシステムです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-16T14:53:03Z)
• Mimic: Speaking Style Disentanglement for Speech-Driven 3D Facial Animation [41.489700112318864]
  音声駆動型3D顔アニメーションは、音声と正確に同期し、独特の話し方にマッチする鮮やかな顔アニメーションを合成することを目的としている。 本稿では,任意の発話スタイルの符号化を可能にする,革新的な発話スタイルのアンタングル化手法を提案する。 また,顔の動きから話し方や内容の絡み合った表現を学習する「textbfMimic」という新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-18T01:49:42Z)
• 3DiFACE: Diffusion-based Speech-driven 3D Facial Animation and Editing [22.30870274645442]
  3DiFACEは、音声による顔のアニメーションと編集をパーソナライズする新しい方法である。 提案手法は,既存の最先端技術より優れ,忠実度と多様性が向上した音声駆動型アニメーションを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-01T19:01:05Z)
• AdaMesh: Personalized Facial Expressions and Head Poses for Adaptive Speech-Driven 3D Facial Animation [49.4220768835379]
  AdaMeshは、適応的な音声駆動の顔アニメーションアプローチである。 約10秒間の参照ビデオから、パーソナライズされた話し方を学ぶ。 鮮やかな表情と頭部のポーズを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T06:56:08Z)
• Audio-Driven Talking Face Generation with Diverse yet Realistic Facial Animations [61.65012981435094]
  DIRFAは、異なるが現実的な顔のアニメーションを同一の駆動音声から生成できる新しい方法である。 同一音声に対して妥当な顔のアニメーションの変動に対応するため,トランスフォーマーに基づく確率的マッピングネットワークを設計する。 DIRFAは現実的な顔のアニメーションを効果的に生成できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-18T12:36:15Z)
• Expressive Speech-driven Facial Animation with controllable emotions [12.201573788014622]
  本稿では,音声から表情の表情を生成するための深層学習に基づく新しいアプローチを提案する。 広視野の表情を、制御可能な感情タイプと強度で表現することができる。 感情制御可能な顔アニメーションを可能にし、ターゲット表現を継続的に調整することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-05T11:17:19Z)
• Imitator: Personalized Speech-driven 3D Facial Animation [63.57811510502906]
  State-of-the-artメソッドは、ターゲットアクターの顔トポロジを変形させ、ターゲットアクターのアイデンティティ固有の話し方や顔の慣用性を考慮せずに入力オーディオを同期させる。 本稿では,音声による表情合成手法であるImitatorについて述べる。 提案手法は,ターゲットアクターの発話スタイルを保ちながら,入力音声から時間的コヒーレントな表情を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-30T19:00:02Z)
• MeshTalk: 3D Face Animation from Speech using Cross-Modality Disentanglement [142.9900055577252]
  本研究では,顔全体の映像合成を高度に実現するための汎用的な音声駆動顔アニメーション手法を提案する。 このアプローチは、目のまばたきやまばたきなど、音声信号とは無関係な顔の一部のアニメーションを再現すると同時に、高精度な唇の動きを保証します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-16T17:05:40Z)
• Audio- and Gaze-driven Facial Animation of Codec Avatars [149.0094713268313]
  音声および/またはアイトラッキングを用いて,コーデックアバターをリアルタイムにアニメーション化するための最初のアプローチについて述べる。 私たちのゴールは、重要な社会的シグナルを示す個人間の表現力のある会話を表示することです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-11T22:28:48Z)
• A Robust Interactive Facial Animation Editing System [0.0]
  直感的な制御パラメータの集合から顔のアニメーションを簡単に編集するための学習に基づく新しいアプローチを提案する。 我々は、制御パラメータを結合係数列にマップする分解能保存完全畳み込みニューラルネットワークを使用している。 提案システムは頑丈で,非専門ユーザからの粗大で誇張された編集を処理できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-18T08:31:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。