論文の概要: LinguaLinker: Audio-Driven Portraits Animation with Implicit Facial Control Enhancement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18595v1
- Date: Fri, 26 Jul 2024 08:30:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-29 14:00:25.387580
- Title: LinguaLinker: Audio-Driven Portraits Animation with Implicit Facial Control Enhancement
- Title（参考訳）: LinguaLinker: 暗黙の顔制御機能を備えたオーディオ駆動型ポートレイトアニメーション
- Authors: Rui Zhang, Yixiao Fang, Zhengnan Lu, Pei Cheng, Zebiao Huang, Bin Fu,
- Abstract要約: 本研究では,拡散に基づく手法による視覚的に魅力的な時間同期アニメーションの作成に焦点をあてる。
我々は音声の特徴を別々に処理し、画像の出自に関わらず、口、目、頭の動きを暗黙的に制御する対応する制御ゲートを導出する。
アニメーションポートレートの忠実さ,リップシンクの正確さ,および本手法により達成された適切な動作変化の大幅な改善により,任意の言語でポートレートをアニメーションするための汎用ツールとなった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.973545189395953
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study delves into the intricacies of synchronizing facial dynamics with multilingual audio inputs, focusing on the creation of visually compelling, time-synchronized animations through diffusion-based techniques. Diverging from traditional parametric models for facial animation, our approach, termed LinguaLinker, adopts a holistic diffusion-based framework that integrates audio-driven visual synthesis to enhance the synergy between auditory stimuli and visual responses. We process audio features separately and derive the corresponding control gates, which implicitly govern the movements in the mouth, eyes, and head, irrespective of the portrait's origin. The advanced audio-driven visual synthesis mechanism provides nuanced control but keeps the compatibility of output video and input audio, allowing for a more tailored and effective portrayal of distinct personas across different languages. The significant improvements in the fidelity of animated portraits, the accuracy of lip-syncing, and the appropriate motion variations achieved by our method render it a versatile tool for animating any portrait in any language.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,多言語音声入力と顔の動きを同期させることの難しさを考察し,拡散に基づく手法による視覚的説得力のある時間同期アニメーションの作成に焦点を当てた。
従来の顔アニメーションのパラメトリックモデルとは違い、我々のアプローチはLinguaLinkerと呼ばれ、聴覚刺激と視覚応答の相乗効果を高めるために、音声駆動型視覚合成を統合する包括的な拡散に基づくフレームワークを採用している。
我々は音声の特徴を別々に処理し、画像の出自に関わらず、口、目、頭の動きを暗黙的に制御する対応する制御ゲートを導出する。
高度な音声駆動型視覚合成機構はニュアンス制御を提供するが、出力されたビデオと入力オーディオの互換性を維持しており、異なる言語間で異なるペルソナをより適切に、効果的に表現することができる。
アニメーションポートレートの忠実さ,リップシンクの正確さ,および本手法により達成された適切な動作変化の大幅な改善により,任意の言語でポートレートをアニメーションするための汎用ツールとなった。
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