論文の概要: From Audio to Photoreal Embodiment: Synthesizing Humans in Conversations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01885v1
- Date: Wed, 3 Jan 2024 18:55:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-04 13:25:33.502018
- Title: From Audio to Photoreal Embodiment: Synthesizing Humans in Conversations
- Title(参考訳): 音声からフォトリアルへ:会話で人間を合成する
- Authors: Evonne Ng, Javier Romero, Timur Bagautdinov, Shaojie Bai, Trevor
Darrell, Angjoo Kanazawa, Alexander Richard
- Abstract要約: 音声を聴くと、顔、体、手を含む個人に対して、ジェスチャー動作の可能性を複数出力する。
ジェスチャーにおいて重要なニュアンスを表現できる高光写実性アバターを用いて生成した動きを可視化する。
実験により,本モデルが適切な多様なジェスチャーを生成することを示し,拡散法とVQ法の両方に優れることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 107.88375243135579
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a framework for generating full-bodied photorealistic avatars that
gesture according to the conversational dynamics of a dyadic interaction. Given
speech audio, we output multiple possibilities of gestural motion for an
individual, including face, body, and hands. The key behind our method is in
combining the benefits of sample diversity from vector quantization with the
high-frequency details obtained through diffusion to generate more dynamic,
expressive motion. We visualize the generated motion using highly
photorealistic avatars that can express crucial nuances in gestures (e.g.
sneers and smirks). To facilitate this line of research, we introduce a
first-of-its-kind multi-view conversational dataset that allows for
photorealistic reconstruction. Experiments show our model generates appropriate
and diverse gestures, outperforming both diffusion- and VQ-only methods.
Furthermore, our perceptual evaluation highlights the importance of
photorealism (vs. meshes) in accurately assessing subtle motion details in
conversational gestures. Code and dataset available online.
- Abstract(参考訳): 本稿では,dyadicインタラクションの対話的ダイナミクスに応じたジェスチャーによるフルボディフォトリアリスティックアバター生成のためのフレームワークを提案する。
音声音声が与えられた場合, 顔, 体, 手など個人に対して, ジェストラル運動の複数の可能性を示す。
本手法の鍵は,ベクトル量子化からのサンプル多様性の利点と拡散によって得られる高周波細部を組み合わせることで,よりダイナミックで表現力に富む運動を生成することである。
ジェスチャーにおいて重要なニュアンスを表現できる高光写実性アバターを用いて生成した動きを可視化する。
そこで本研究では,まず,フォトリアリスティックなリコンストラクションを可能にする対話型データセットを提案する。
実験により,モデルが適切な多様なジェスチャを生成し,拡散法とvq法の両方に匹敵することを示した。
さらに,我々の知覚的評価は,対話的ジェスチャーにおける微妙な動きの詳細を正確に評価する上で,フォトリアリズム(対メッシュ)の重要性を強調している。
コードとデータセットはオンラインで入手できる。
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