論文の概要: EMO: Emote Portrait Alive -- Generating Expressive Portrait Videos with Audio2Video Diffusion Model under Weak Conditions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17485v3
• Date: Thu, 8 Aug 2024 03:48:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-09 12:50:25.523760
• Title: EMO: Emote Portrait Alive -- Generating Expressive Portrait Videos with Audio2Video Diffusion Model under Weak Conditions
• Title（参考訳）: EMO:Emote Portrait Alive -- 弱弱条件下でのAudio2 Video Diffusionモデルによる表現的ポートレート映像の生成
• Authors: Linrui Tian, Qi Wang, Bang Zhang, Liefeng Bo,
• Abstract要約: 本稿では,直接音声合成手法を用いた新しいフレームワーク EMO を提案する。 本手法は,映像全体を通してシームレスなフレーム遷移と一貫したアイデンティティ保存を保証し,高い表現力とライフスタイルの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）: 18.364859748601887
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we tackle the challenge of enhancing the realism and expressiveness in talking head video generation by focusing on the dynamic and nuanced relationship between audio cues and facial movements. We identify the limitations of traditional techniques that often fail to capture the full spectrum of human expressions and the uniqueness of individual facial styles. To address these issues, we propose EMO, a novel framework that utilizes a direct audio-to-video synthesis approach, bypassing the need for intermediate 3D models or facial landmarks. Our method ensures seamless frame transitions and consistent identity preservation throughout the video, resulting in highly expressive and lifelike animations. Experimental results demonsrate that EMO is able to produce not only convincing speaking videos but also singing videos in various styles, significantly outperforming existing state-of-the-art methodologies in terms of expressiveness and realism.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,音声キューと顔の動きの動的・ニュアンスな関係に着目し,対話型ヘッドビデオ生成におけるリアリズムと表現力の向上に挑戦する。 人間の表情の完全なスペクトルを捉えるのに失敗する伝統的な技法の限界と、個々の顔のスタイルのユニークさを識別する。 これらの課題に対処するために,中間的な3Dモデルや顔のランドマークの必要性を回避し,直接音声とビデオの合成アプローチを利用する新しいフレームワークであるEMOを提案する。 本手法は,映像全体のフレームのシームレスな遷移と一貫したアイデンティティ保存を保証し,高い表現力とライフスタイルのアニメーションを実現する。 実験結果から,EMOは説得力のあるビデオだけでなく,様々なスタイルの歌唱ビデオを生成することが可能であり,表現性やリアリズムの点で既存の最先端の方法論を著しく上回っていることがわかった。

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