論文の概要: Towards Localized Fine-Grained Control for Facial Expression Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20175v1
• Date: Thu, 25 Jul 2024 18:29:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 12:45:22.749346
• Title: Towards Localized Fine-Grained Control for Facial Expression Generation
• Title（参考訳）: 顔表情生成のための局所微粒化制御に向けて
• Authors: Tuomas Varanka, Huai-Qian Khor, Yante Li, Mengting Wei, Hanwei Kung, Nicu Sebe, Guoying Zhao,
• Abstract要約: 人間、特にその顔は、豊かな表現と意図を伝える能力のために、コンテンツ生成の中心である。 現在の生成モデルは、主に平らな中立表現と文字なしの笑顔を認証なしで生成する。 顔生成における表情制御におけるAU(アクションユニット)の利用を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.82883891478555
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Generative models have surged in popularity recently due to their ability to produce high-quality images and video. However, steering these models to produce images with specific attributes and precise control remains challenging. Humans, particularly their faces, are central to content generation due to their ability to convey rich expressions and intent. Current generative models mostly generate flat neutral expressions and characterless smiles without authenticity. Other basic expressions like anger are possible, but are limited to the stereotypical expression, while other unconventional facial expressions like doubtful are difficult to reliably generate. In this work, we propose the use of AUs (action units) for facial expression control in face generation. AUs describe individual facial muscle movements based on facial anatomy, allowing precise and localized control over the intensity of facial movements. By combining different action units, we unlock the ability to create unconventional facial expressions that go beyond typical emotional models, enabling nuanced and authentic reactions reflective of real-world expressions. The proposed method can be seamlessly integrated with both text and image prompts using adapters, offering precise and intuitive control of the generated results. Code and dataset are available in {https://github.com/tvaranka/fineface}.
• Abstract（参考訳）: 近年、高品質な画像や動画を制作できるため、生成モデルの人気が高まっている。 しかし、これらのモデルを使って特定の属性と正確な制御で画像を生成することは依然として困難である。 人間、特にその顔は、豊かな表現と意図を伝える能力のために、コンテンツ生成の中心である。 現在の生成モデルは、主に平らな中立表現と文字なしの笑顔を認証なしで生成する。 怒りのような他の基本的な表現は可能であるが、ステレオタイプ的な表現に限られる。 本研究では,顔生成における表情制御におけるAU(アクションユニット)の利用を提案する。 AUは、顔の解剖に基づいて、個々の顔の筋肉の動きを記述し、顔の動きの強さを正確にかつ局所的に制御することができる。 異なるアクションユニットを組み合わせることで、典型的な感情モデルを超えて、現実の表現を反映したニュアンスと真正の反応を可能にする、非伝統的な表情を生成することができる。 提案手法は,アダプタを用いてテキストと画像のプロンプトをシームレスに統合することにより,生成した結果の正確かつ直感的な制御を実現する。 コードとデータセットは、https://github.com/tvaranka/fineface}で確認できる。

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