論文の概要: SAiD: Speech-driven Blendshape Facial Animation with Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08655v2
• Date: Thu, 25 Jan 2024 02:29:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-26 17:14:39.464254
• Title: SAiD: Speech-driven Blendshape Facial Animation with Diffusion
• Title（参考訳）: SAiD:拡散を伴う音声駆動型ブレンドシェープ顔アニメーション
• Authors: Inkyu Park, Jaewoong Cho
• Abstract要約: 大規模なビジュアルオーディオデータセットが不足しているため、音声駆動の3D顔アニメーションは困難である。 拡散モデル (SAiD) を用いた音声駆動型3次元顔アニメーションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.4271091365094515
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Speech-driven 3D facial animation is challenging due to the scarcity of large-scale visual-audio datasets despite extensive research. Most prior works, typically focused on learning regression models on a small dataset using the method of least squares, encounter difficulties generating diverse lip movements from speech and require substantial effort in refining the generated outputs. To address these issues, we propose a speech-driven 3D facial animation with a diffusion model (SAiD), a lightweight Transformer-based U-Net with a cross-modality alignment bias between audio and visual to enhance lip synchronization. Moreover, we introduce BlendVOCA, a benchmark dataset of pairs of speech audio and parameters of a blendshape facial model, to address the scarcity of public resources. Our experimental results demonstrate that the proposed approach achieves comparable or superior performance in lip synchronization to baselines, ensures more diverse lip movements, and streamlines the animation editing process.
• Abstract（参考訳）: 広範な研究にもかかわらず、大規模な視覚音響データセットが不足しているため、音声駆動の3D顔アニメーションは困難である。 ほとんどの先行研究は、最小二乗法を用いて小さなデータセットで回帰モデルを学習することに集中しており、音声から様々な唇の動きを生じさせる困難に遭遇し、生成された出力を精錬するのにかなりの労力を要する。 そこで本研究では,音声と視覚の相互調整バイアスを有する軽量トランスフォーマティブ u-net の拡散モデル (said) を用いた音声駆動型3次元顔アニメーションを提案する。 さらに,ブレンドシェープ顔モデルの音声とパラメータのペアのベンチマークデータセットであるBlendVOCAを導入し,公共資源の不足に対処する。 実験の結果, 提案手法は, ベースラインに対するリップ同期において同等あるいは優れた性能を実現し, より多様な唇の動きを保証し, アニメーション編集プロセスの合理化を図っている。

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