論文の概要: RealTalk: Real-time and Realistic Audio-driven Face Generation with 3D Facial Prior-guided Identity Alignment Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18284v1
• Date: Wed, 26 Jun 2024 12:09:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-27 13:39:16.235777
• Title: RealTalk: Real-time and Realistic Audio-driven Face Generation with 3D Facial Prior-guided Identity Alignment Network
• Title（参考訳）: RealTalk: 3D Facial pre-guided Identity Alignment Networkによるリアルタイム・リアルオーディオ駆動顔生成
• Authors: Xiaozhong Ji, Chuming Lin, Zhonggan Ding, Ying Tai, Jian Yang, Junwei Zhu, Xiaobin Hu, Jiangning Zhang, Donghao Luo, Chengjie Wang,
• Abstract要約: RealTalkは、音声から表現へのトランスフォーマーであり、高忠実な表現から顔へのフレームワークである。 第1成分として, 口唇運動に関連する個人性および個人内変動の特徴について考察した。 第2のコンポーネントでは、軽量な顔認証アライメント(FIA)モジュールを設計する。 この新しい設計により、高度で非効率な特徴アライメントモジュールに依存することなく、リアルタイムに細部を生成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.77823518278202
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Person-generic audio-driven face generation is a challenging task in computer vision. Previous methods have achieved remarkable progress in audio-visual synchronization, but there is still a significant gap between current results and practical applications. The challenges are two-fold: 1) Preserving unique individual traits for achieving high-precision lip synchronization. 2) Generating high-quality facial renderings in real-time performance. In this paper, we propose a novel generalized audio-driven framework RealTalk, which consists of an audio-to-expression transformer and a high-fidelity expression-to-face renderer. In the first component, we consider both identity and intra-personal variation features related to speaking lip movements. By incorporating cross-modal attention on the enriched facial priors, we can effectively align lip movements with audio, thus attaining greater precision in expression prediction. In the second component, we design a lightweight facial identity alignment (FIA) module which includes a lip-shape control structure and a face texture reference structure. This novel design allows us to generate fine details in real-time, without depending on sophisticated and inefficient feature alignment modules. Our experimental results, both quantitative and qualitative, on public datasets demonstrate the clear advantages of our method in terms of lip-speech synchronization and generation quality. Furthermore, our method is efficient and requires fewer computational resources, making it well-suited to meet the needs of practical applications.
• Abstract（参考訳）: 人物生成型音声駆動顔生成はコンピュータビジョンにおいて難しい課題である。 従来の手法は音声と視覚の同期において顕著な進歩を遂げてきたが、現在の結果と実用的な応用の間には依然として大きなギャップがある。 課題は2つあります。 1) 高精度な唇同期を実現するために, 個々の特徴を個別に保存する。 2) リアルタイムな顔の描画における高品質な顔画像の生成 本稿では,音声から表現への変換と高忠実度表現から顔へのレンダラーからなる,新しい一般化された音声駆動フレームワークであるRealTalkを提案する。 第1成分として, 口唇運動に関連する個人性および個人内変動の特徴について考察した。 顔の重み付けにモーダルな注意を組み込むことで, 唇の動きを音声に効果的に合わせることができ, 表情予測の精度が向上する。 第2のコンポーネントでは、リップ形状制御構造と顔テクスチャ参照構造を含む軽量な顔識別アライメント(FIA)モジュールを設計する。 この新しい設計により、高度で非効率な特徴アライメントモジュールに依存することなく、リアルタイムに細部を生成できる。 公開データセットにおける定量的および定性的な実験結果から,唇音声同期と生成品質の観点から,本手法の明確な利点が示された。 さらに,本手法は効率が高く,計算資源も少なく,実用アプリケーションのニーズを満たすのに適している。

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