論文の概要: VASA-1: Lifelike Audio-Driven Talking Faces Generated in Real Time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10667v1
• Date: Tue, 16 Apr 2024 15:43:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-17 16:14:57.631244
• Title: VASA-1: Lifelike Audio-Driven Talking Faces Generated in Real Time
• Title（参考訳）: VASA-1: リアルタイムに生み出す音声駆動型音声通話システム
• Authors: Sicheng Xu, Guojun Chen, Yu-Xiao Guo, Jiaolong Yang, Chong Li, Zhenyu Zang, Yizhong Zhang, Xin Tong, Baining Guo,
• Abstract要約: 静止画像と音声音声クリップを1つずつ与えることで,視覚的情緒的スキル(VAS)をアピールするライフライクな発話顔を生成するためのフレームワークであるVASAを紹介した。 VASA-1は、音声と精巧に同期する唇の動きを発生させるだけでなく、顔のニュアンスや自然な頭部の動きを捉えることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.43018966749148
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce VASA, a framework for generating lifelike talking faces with appealing visual affective skills (VAS) given a single static image and a speech audio clip. Our premiere model, VASA-1, is capable of not only producing lip movements that are exquisitely synchronized with the audio, but also capturing a large spectrum of facial nuances and natural head motions that contribute to the perception of authenticity and liveliness. The core innovations include a holistic facial dynamics and head movement generation model that works in a face latent space, and the development of such an expressive and disentangled face latent space using videos. Through extensive experiments including evaluation on a set of new metrics, we show that our method significantly outperforms previous methods along various dimensions comprehensively. Our method not only delivers high video quality with realistic facial and head dynamics but also supports the online generation of 512x512 videos at up to 40 FPS with negligible starting latency. It paves the way for real-time engagements with lifelike avatars that emulate human conversational behaviors.
• Abstract（参考訳）: 静止画像と音声音声クリップを1つずつ与えることで,視覚的情緒的スキル(VAS)をアピールするライフライクな発話顔を生成するためのフレームワークであるVASAを紹介した。 我々のプレミアモデルであるVASA-1は、音声と精巧に同期した唇の動きを生成できるだけでなく、顔のニュアンスや自然な頭部の動きを捉え、真正性や活気の知覚に寄与する。 中心となるイノベーションは、顔潜伏空間で機能する全体論的顔力学と頭部運動生成モデル、そしてビデオを使った表現力のある非絡み合った顔潜伏空間の開発である。 提案手法は,新しい指標の集合に対する評価を含む広範囲な実験を通じて,様々な次元で従来手法よりも大幅に優れていたことを示す。 提案手法は,現実的な顔と頭部のダイナミックスで高画質の映像を提供するだけでなく,最大40FPSの512x512ビデオのオンライン生成をサポートする。 それは、人間の会話行動をエミュレートする、人生のようなアバターとのリアルタイムエンゲージメントの道を開く。

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