論文の概要: 3DiFACE: Diffusion-based Speech-driven 3D Facial Animation and Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00870v1
• Date: Fri, 1 Dec 2023 19:01:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 20:12:42.648368
• Title: 3DiFACE: Diffusion-based Speech-driven 3D Facial Animation and Editing
• Title（参考訳）: 3diface:拡散に基づく音声駆動3d顔アニメーションと編集
• Authors: Balamurugan Thambiraja, Sadegh Aliakbarian, Darren Cosker, Justus Thies
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.30870274645442
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present 3DiFACE, a novel method for personalized speech-driven 3D facial animation and editing. While existing methods deterministically predict facial animations from speech, they overlook the inherent one-to-many relationship between speech and facial expressions, i.e., there are multiple reasonable facial expression animations matching an audio input. It is especially important in content creation to be able to modify generated motion or to specify keyframes. To enable stochasticity as well as motion editing, we propose a lightweight audio-conditioned diffusion model for 3D facial motion. This diffusion model can be trained on a small 3D motion dataset, maintaining expressive lip motion output. In addition, it can be finetuned for specific subjects, requiring only a short video of the person. Through quantitative and qualitative evaluations, we show that our method outperforms existing state-of-the-art techniques and yields speech-driven animations with greater fidelity and diversity.
• Abstract（参考訳）: 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。 既存の手法では、音声から顔のアニメーションを決定論的に予測するが、音声と表情の間に固有の一対一の関係を見落としている。 コンテンツ作成において、生成した動きを修正したり、キーフレームを指定することが特に重要である。 確率性とモーション編集を可能にするため,3次元顔動作のための軽量な音響条件拡散モデルを提案する。 この拡散モデルは、表現力のある唇運動出力を維持しながら、小さな3次元運動データセットで訓練することができる。 さらに、特定の被写体に対して微調整が可能で、人物の短いビデオだけを必要とする。 定量的および質的評価により,本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が得られることを示す。

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