論文の概要: Speech2UnifiedExpressions: Synchronous Synthesis of Co-Speech Affective Face and Body Expressions from Affordable Inputs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18068v1
- Date: Wed, 26 Jun 2024 04:53:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-27 14:38:19.367568
- Title: Speech2UnifiedExpressions: Synchronous Synthesis of Co-Speech Affective Face and Body Expressions from Affordable Inputs
- Title（参考訳）: Speech2Unified Expressions: Affordable Inputs からの共音声影響顔と身体表現の同期合成
- Authors: Uttaran Bhattacharya, Aniket Bera, Dinesh Manocha,
- Abstract要約: 本稿では,デジタル文字の表情と上半身ジェスチャーを同時に合成するマルチモーダル学習手法を提案する。
提案手法は, 映像データから直接推定される, まばらな顔のランドマークと上体関節から学習し, もっともらしい感情的性格運動を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.27840327499625
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a multimodal learning-based method to simultaneously synthesize co-speech facial expressions and upper-body gestures for digital characters using RGB video data captured using commodity cameras. Our approach learns from sparse face landmarks and upper-body joints, estimated directly from video data, to generate plausible emotive character motions. Given a speech audio waveform and a token sequence of the speaker's face landmark motion and body-joint motion computed from a video, our method synthesizes the motion sequences for the speaker's face landmarks and body joints to match the content and the affect of the speech. We design a generator consisting of a set of encoders to transform all the inputs into a multimodal embedding space capturing their correlations, followed by a pair of decoders to synthesize the desired face and pose motions. To enhance the plausibility of synthesis, we use an adversarial discriminator that learns to differentiate between the face and pose motions computed from the original videos and our synthesized motions based on their affective expressions. To evaluate our approach, we extend the TED Gesture Dataset to include view-normalized, co-speech face landmarks in addition to body gestures. We demonstrate the performance of our method through thorough quantitative and qualitative experiments on multiple evaluation metrics and via a user study. We observe that our method results in low reconstruction error and produces synthesized samples with diverse facial expressions and body gestures for digital characters.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,コモディティカメラを用いたRGBビデオデータを用いて,デジタルキャラクタの表情と上半身ジェスチャーを同時に合成するマルチモーダル学習手法を提案する。
提案手法は, 映像データから直接推定される, まばらな顔のランドマークと上体関節から学習し, もっともらしい感情的性格運動を生成する。
音声波形と、ビデオから計算した話者の顔のランドマーク運動のトークンシーケンスとから、話者の顔のランドマークとボディジョイントの動作シーケンスを合成し、音声の内容と影響を一致させる。
我々は,すべての入力をそれらの相関関係を捉えたマルチモーダル埋め込み空間に変換するエンコーダからなるジェネレータを設計し,次いで所望の顔と動きを合成するデコーダのペアを設計する。
合成の妥当性を高めるために,元の映像から計算した顔とポーズの動きと,その感情表現に基づいて合成された動きとを区別する逆微分器を用いる。
アプローチを評価するために、TED Gesture Datasetを拡張して、ボディジェスチャーに加えて、ビュー正規化され、共同音声による顔のランドマークを含める。
本研究では,複数の評価指標に関する定量的,定性的な実験とユーザスタディにより,本手法の性能を実証する。
提案手法は, 再現誤差が低く, 多様な表情の合成サンプルと, デジタルキャラクタのための身体ジェスチャーを生成する。
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