Fugu-MT 論文翻訳(概要): FaceChain-ImagineID: Freely Crafting High-Fidelity Diverse Talking Faces from Disentangled Audio

論文の概要: FaceChain-ImagineID: Freely Crafting High-Fidelity Diverse Talking Faces from Disentangled Audio

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01901v2
Date: Mon, 1 Apr 2024 03:00:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-04 08:29:27.805492
Title: FaceChain-ImagineID: Freely Crafting High-Fidelity Diverse Talking Faces from Disentangled Audio
Title（参考訳）: FaceChain-ImagineID: アンタングル型オーディオの高忠実な対話型顔
Authors: Chao Xu, Yang Liu, Jiazheng Xing, Weida Wang, Mingze Sun, Jun Dan, Tianxin Huang, Siyuan Li, Zhi-Qi Cheng, Ying Tai, Baigui Sun,
Abstract要約: 我々は、音声を聴く人々の過程を抽象化し、意味のある手がかりを抽出し、単一の音声から動的に音声に一貫性のある発話顔を生成する。ひとつはアイデンティティ、コンテンツ、感情をエンタングルドオーディオから効果的に切り離すことであり、もう一つは動画内多様性とビデオ間の一貫性を維持することである。本稿では,3つのトレーニング可能なアダプタと凍結遅延拡散モデルとのフレキシブルな統合を含む,制御可能なコヒーレントフレーム生成を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 45.71036380866305
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we abstract the process of people hearing speech, extracting meaningful cues, and creating various dynamically audio-consistent talking faces, termed Listening and Imagining, into the task of high-fidelity diverse talking faces generation from a single audio. Specifically, it involves two critical challenges: one is to effectively decouple identity, content, and emotion from entangled audio, and the other is to maintain intra-video diversity and inter-video consistency. To tackle the issues, we first dig out the intricate relationships among facial factors and simplify the decoupling process, tailoring a Progressive Audio Disentanglement for accurate facial geometry and semantics learning, where each stage incorporates a customized training module responsible for a specific factor. Secondly, to achieve visually diverse and audio-synchronized animation solely from input audio within a single model, we introduce the Controllable Coherent Frame generation, which involves the flexible integration of three trainable adapters with frozen Latent Diffusion Models (LDMs) to focus on maintaining facial geometry and semantics, as well as texture and temporal coherence between frames. In this way, we inherit high-quality diverse generation from LDMs while significantly improving their controllability at a low training cost. Extensive experiments demonstrate the flexibility and effectiveness of our method in handling this paradigm. The codes will be released at https://github.com/modelscope/facechain.
Abstract（参考訳）: 本稿では,音声の聴取過程を抽象化し,有意義な手がかりを抽出し,様々な動的音声一貫性のある発話顔を生成する。ひとつはアイデンティティ、コンテンツ、感情をエンタングルドオーディオから効果的に切り離すことであり、もう一つは動画内多様性とビデオ間の一貫性を維持することである。これらの課題に対処するために、まず、顔要素間の複雑な関係を掘り下げ、デカップリングプロセスを単純化し、特定の要因に責任を負うカスタマイズされたトレーニングモジュールを各ステージに組み込んだ、正確な顔形状と意味学習のためのプログレッシブ・オーディオ・ディスタングルメントを調整する。第2に,単一モデル内の入力音声からのみ視覚的に多彩で音声同期化されたアニメーションを実現するために,フレーム間のテクスチャや時間的コヒーレンスに焦点を合わせるために,3つのトレーニング可能なアダプタと冷凍ラテント拡散モデル(LDM)とのフレキシブルな統合を含む,制御可能なコヒーレントフレーム生成を導入する。このようにして,LDMから高品質な多種多様な生成を継承すると同時に,低トレーニングコストで制御性を大幅に向上する。このパラダイムを扱う上で,本手法の柔軟性と有効性を示す大規模な実験を行った。コードはhttps://github.com/modelscope/facechain.comでリリースされる。

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