論文の概要: A Comprehensive Taxonomy and Analysis of Talking Head Synthesis: Techniques for Portrait Generation, Driving Mechanisms, and Editing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10553v1
- Date: Sat, 15 Jun 2024 08:14:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-18 23:53:14.322259
- Title: A Comprehensive Taxonomy and Analysis of Talking Head Synthesis: Techniques for Portrait Generation, Driving Mechanisms, and Editing
- Title（参考訳）: トーキングヘッド合成の包括的分類法と分析:画像生成, 運転機構, 編集のための技術
- Authors: Ming Meng, Yufei Zhao, Bo Zhang, Yonggui Zhu, Weimin Shi, Maxwell Wen, Zhaoxin Fan,
- Abstract要約: トーキングヘッド合成は、特定のコンテンツによって駆動される静止画像からポートレートビデオを生成する高度な方法である。
本調査は,3つの重要な領域 – ポートレート生成,駆動機構,編集技術 – に分類し,その技術を体系的にレビューする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.171572460041823
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Talking head synthesis, an advanced method for generating portrait videos from a still image driven by specific content, has garnered widespread attention in virtual reality, augmented reality and game production. Recently, significant breakthroughs have been made with the introduction of novel models such as the transformer and the diffusion model. Current methods can not only generate new content but also edit the generated material. This survey systematically reviews the technology, categorizing it into three pivotal domains: portrait generation, driven mechanisms, and editing techniques. We summarize milestone studies and critically analyze their innovations and shortcomings within each domain. Additionally, we organize an extensive collection of datasets and provide a thorough performance analysis of current methodologies based on various evaluation metrics, aiming to furnish a clear framework and robust data support for future research. Finally, we explore application scenarios of talking head synthesis, illustrate them with specific cases, and examine potential future directions.
- Abstract（参考訳）: 特定のコンテンツによって駆動される静止画からポートレートビデオを生成する高度な方法であるトーキングヘッド合成は、仮想現実、拡張現実、ゲーム制作において広く注目を集めている。
近年,変圧器や拡散モデルといった新しいモデルの導入によって大きなブレークスルーがおこなわれている。
現在のメソッドは、新しいコンテンツを生成するだけでなく、生成された素材を編集することもできます。
本調査は,3つの重要な領域 – ポートレート生成,駆動機構,編集技術 – に分類し,その技術を体系的にレビューする。
マイルストーン研究を要約し、各ドメインにおけるイノベーションと欠点を批判的に分析します。
さらに、データセットの広範な収集を組織し、様々な評価指標に基づいて、現在の方法論の徹底的なパフォーマンス分析を提供し、将来の研究に明確なフレームワークと堅牢なデータサポートを提供することを目指しています。
最後に,音声音声合成の応用シナリオについて検討し,特定の事例で説明し,今後の方向性について検討する。
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