論文の概要: EMAGE: Towards Unified Holistic Co-Speech Gesture Generation via Expressive Masked Audio Gesture Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00374v5
• Date: Sat, 30 Mar 2024 04:15:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-02 14:35:39.253487
• Title: EMAGE: Towards Unified Holistic Co-Speech Gesture Generation via Expressive Masked Audio Gesture Modeling
• Title（参考訳）: EMAGE:表現型マスドオーディオジェスチャモデリングによる一元的音声合成を目指して
• Authors: Haiyang Liu, Zihao Zhu, Giorgio Becherini, Yichen Peng, Mingyang Su, You Zhou, Xuefei Zhe, Naoya Iwamoto, Bo Zheng, Michael J. Black,
• Abstract要約: 音声とマスクによるジェスチャーから全身の人間のジェスチャーを生成するためのフレームワークEMAGEを提案する。 まずBEAT2(BEAT-SMPLX-FLAME)というメッシュレベルの音声合成データセットを紹介した。 実験により、EMAGEは最先端のパフォーマンスで総合的なジェスチャーを生成することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.08286593059137
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We propose EMAGE, a framework to generate full-body human gestures from audio and masked gestures, encompassing facial, local body, hands, and global movements. To achieve this, we first introduce BEAT2 (BEAT-SMPLX-FLAME), a new mesh-level holistic co-speech dataset. BEAT2 combines a MoShed SMPL-X body with FLAME head parameters and further refines the modeling of head, neck, and finger movements, offering a community-standardized, high-quality 3D motion captured dataset. EMAGE leverages masked body gesture priors during training to boost inference performance. It involves a Masked Audio Gesture Transformer, facilitating joint training on audio-to-gesture generation and masked gesture reconstruction to effectively encode audio and body gesture hints. Encoded body hints from masked gestures are then separately employed to generate facial and body movements. Moreover, EMAGE adaptively merges speech features from the audio's rhythm and content and utilizes four compositional VQ-VAEs to enhance the results' fidelity and diversity. Experiments demonstrate that EMAGE generates holistic gestures with state-of-the-art performance and is flexible in accepting predefined spatial-temporal gesture inputs, generating complete, audio-synchronized results. Our code and dataset are available https://pantomatrix.github.io/EMAGE/
• Abstract（参考訳）: 本研究では,顔,局所体,手,グローバルな動きを包含する,音声とマスクによるジェスチャーから全身の人間のジェスチャーを生成するためのフレームワークEMAGEを提案する。 そこで我々はまずBEAT2(BEAT-SMPLX-FLAME)を導入した。 BEAT2は、MoShed SMPL-XボディとFLAMEヘッドパラメータを組み合わせることで、頭部、首、指の動きのモデリングをさらに洗練し、コミュニティ標準化された高品質な3Dモーションキャプチャーデータセットを提供する。 EMAGEは、トレーニング中にマスクされたボディジェスチャの事前情報を活用し、推論性能を向上する。 Masked Audio Gesture Transformerが組み込まれており、オーディオとジェスチャーのヒントを効果的にエンコードする。 マスクされたジェスチャーから符号化された身体のヒントは、顔と身体の動きを生成するために別々に使用される。 さらに、EMAGEは音声のリズムと内容から音声特徴を適応的にマージし、4つの合成VQ-VAEを用いて結果の忠実度と多様性を高める。 実験により、EMAGEは最先端の性能を持つ全体的ジェスチャーを生成し、事前定義された空間的時間的ジェスチャー入力を受け入れ、完全な音声同期結果を生成する。 私たちのコードとデータセットはhttps://pantomatrix.github.io/EMAGE/で利用可能です。

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