論文の概要: FT2TF: First-Person Statement Text-To-Talking Face Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05430v2
• Date: Tue, 19 Nov 2024 22:11:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:10:44.095178
• Title: FT2TF: First-Person Statement Text-To-Talking Face Generation
• Title（参考訳）: FT2TF:最初の個人向けテキスト・ツー・トーク・フェイスジェネレーション
• Authors: Xingjian Diao, Ming Cheng, Wayner Barrios, SouYoung Jin,
• Abstract要約: FT2TF-Person文のテキスト・トゥ・トーク・フェイスジェネレーションを提案する。 これは、一対一のステートメントテキストによって駆動される顔生成のための、新しいワンステージのエンドツーエンドパイプラインである。 私たちのモデルは、推論中に他のソース(例えば、オーディオ/ランドマーク/目的)を使わずに、視覚情報とテキスト情報のみを活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.483057233818214
• License:
• Abstract: Talking face generation has gained immense popularity in the computer vision community, with various applications including AR, VR, teleconferencing, digital assistants, and avatars. Traditional methods are mainly audio-driven, which have to deal with the inevitable resource-intensive nature of audio storage and processing. To address such a challenge, we propose FT2TF - First-Person Statement Text-To-Talking Face Generation, a novel one-stage end-to-end pipeline for talking face generation driven by first-person statement text. Different from previous work, our model only leverages visual and textual information without any other sources (e.g., audio/landmark/pose) during inference. Extensive experiments are conducted on LRS2 and LRS3 datasets, and results on multi-dimensional evaluation metrics are reported. Both quantitative and qualitative results showcase that FT2TF outperforms existing relevant methods and reaches the state-of-the-art. This achievement highlights our model's capability to bridge first-person statements and dynamic face generation, providing insightful guidance for future work.
• Abstract（参考訳）: AR、VR、テレカンファレンス、デジタルアシスタント、アバターなど様々な応用がある。 従来の手法は主にオーディオ駆動であり、オーディオストレージと処理の必然的なリソース集約性に対処する必要がある。 このような課題に対処するために、一対一の文文で駆動される一対一の対面生成のための新しいエンドツーエンドパイプラインであるFT2TF - First-Person Statement Text-To-Talking Face Generationを提案する。 従来の研究と異なり、我々のモデルは推論中に他の情報源(例えば、オーディオ/ランドマーク/目的)を使わずに、視覚情報とテキスト情報のみを活用する。 LRS2 と LRS3 のデータセットに対して大規模な実験を行い、多次元評価指標の結果を報告する。 定量的および定性的な結果は、FT2TFが既存の関連手法より優れ、最先端に到達していることを示している。 この成果は、1対1のステートメントと動的顔生成を橋渡しするモデルの能力を強調し、将来の作業に対する洞察力のあるガイダンスを提供する。

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