論文の概要: Hallo: Hierarchical Audio-Driven Visual Synthesis for Portrait Image Animation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08801v1
• Date: Thu, 13 Jun 2024 04:33:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 21:18:27.709264
• Title: Hallo: Hierarchical Audio-Driven Visual Synthesis for Portrait Image Animation
• Title（参考訳）: Hallo: ポートレート画像アニメーションのための階層型オーディオ駆動型ビジュアル合成
• Authors: Mingwang Xu, Hui Li, Qingkun Su, Hanlin Shang, Liwei Zhang, Ce Liu, Jingdong Wang, Luc Van Gool, Yao Yao, Siyu Zhu,
• Abstract要約: この研究は、顔の動きを同期させ、視覚的に魅力的で時間的に一貫したアニメーションを作成する複雑さを掘り下げている。 我々の革新的なアプローチは、エンドツーエンドの拡散パラダイムを採用し、階層的な音声駆動視覚合成モジュールを導入しています。 提案した階層型音声駆動視覚合成は、表現の適応的な制御と多様性のポーズを提供し、異なるアイデンティティに合わせてより効果的なパーソナライゼーションを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.61751299317957
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The field of portrait image animation, driven by speech audio input, has experienced significant advancements in the generation of realistic and dynamic portraits. This research delves into the complexities of synchronizing facial movements and creating visually appealing, temporally consistent animations within the framework of diffusion-based methodologies. Moving away from traditional paradigms that rely on parametric models for intermediate facial representations, our innovative approach embraces the end-to-end diffusion paradigm and introduces a hierarchical audio-driven visual synthesis module to enhance the precision of alignment between audio inputs and visual outputs, encompassing lip, expression, and pose motion. Our proposed network architecture seamlessly integrates diffusion-based generative models, a UNet-based denoiser, temporal alignment techniques, and a reference network. The proposed hierarchical audio-driven visual synthesis offers adaptive control over expression and pose diversity, enabling more effective personalization tailored to different identities. Through a comprehensive evaluation that incorporates both qualitative and quantitative analyses, our approach demonstrates obvious enhancements in image and video quality, lip synchronization precision, and motion diversity. Further visualization and access to the source code can be found at: https://fudan-generative-vision.github.io/hallo.
• Abstract（参考訳）: 音声入力によって駆動される肖像画アニメーションの分野は、現実的でダイナミックな肖像画の生成において大きな進歩を経験してきた。 この研究は、拡散に基づく手法の枠組みの中で、顔の動きを同期させ、視覚的に魅力的で時間的に一貫したアニメーションを作成する複雑さについて考察する。 中間顔表現のパラメトリックモデルに依存する従来のパラダイムから離れ、我々の革新的なアプローチは、エンドツーエンドの拡散パラダイムを採用し、音声入力と視覚出力のアライメントの精度を高め、唇、表情、ポーズ動作を包含する階層的な音声駆動視覚合成モジュールを導入している。 提案するネットワークアーキテクチャは,拡散に基づく生成モデル,UNetに基づくデノイザ,時間的アライメント手法,参照ネットワークをシームレスに統合する。 提案した階層型音声駆動視覚合成は、表現の適応的な制御と多様性のポーズを提供し、異なるアイデンティティに合わせてより効果的なパーソナライゼーションを可能にする。 質的および定量的な分析の両方を取り入れた総合的な評価を通じて, 画像および映像品質, 唇同期精度, 動きの多様性の明らかな向上を示す。 ソースコードへのさらなる視覚化とアクセスは、https://fudan-generative-vision.github.io/hallo.comで見ることができる。

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