論文の概要: 2D or not 2D: How Does the Dimensionality of Gesture Representation Affect 3D Co-Speech Gesture Generation?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10357v1
• Date: Mon, 16 Sep 2024 15:06:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-17 15:10:41.906736
• Title: 2D or not 2D: How Does the Dimensionality of Gesture Representation Affect 3D Co-Speech Gesture Generation?
• Title（参考訳）: 2Dか2Dか: ジェスチャー表現の次元性は3次元音声合成にどのように影響するか?
• Authors: Téo Guichoux, Laure Soulier, Nicolas Obin, Catherine Pelachaud,
• Abstract要約: 本研究では,2次元もしくは3次元の関節座標を訓練データとして用いることが,音声から身近な深層生成モデルの性能に及ぼす影響について検討した。 生成した2Dポーズシーケンスを3Dに変換するためのリフトモデルを用いて,2Dで生成したジェスチャと3Dで生成したジェスチャを直接3Dスタックで生成し,次に3Dに変換する方法を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.408549711581793
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Co-speech gestures are fundamental for communication. The advent of recent deep learning techniques has facilitated the creation of lifelike, synchronous co-speech gestures for Embodied Conversational Agents. "In-the-wild" datasets, aggregating video content from platforms like YouTube via human pose detection technologies, provide a feasible solution by offering 2D skeletal sequences aligned with speech. Concurrent developments in lifting models enable the conversion of these 2D sequences into 3D gesture databases. However, it is important to note that the 3D poses estimated from the 2D extracted poses are, in essence, approximations of the ground-truth, which remains in the 2D domain. This distinction raises questions about the impact of gesture representation dimensionality on the quality of generated motions - a topic that, to our knowledge, remains largely unexplored. Our study examines the effect of using either 2D or 3D joint coordinates as training data on the performance of speech-to-gesture deep generative models. We employ a lifting model for converting generated 2D pose sequences into 3D and assess how gestures created directly in 3D stack up against those initially generated in 2D and then converted to 3D. We perform an objective evaluation using widely used metrics in the gesture generation field as well as a user study to qualitatively evaluate the different approaches.
• Abstract（参考訳）: 共同音声ジェスチャーはコミュニケーションの基本である。 近年の深層学習技術の出現は, 身体的会話エージェントのための, 生活型, 同期的共同音声ジェスチャの創出を助長している。 人間のポーズ検出技術を介して、YouTubeなどのプラットフォームからビデオコンテンツを集約する「インザワイルド」データセットは、音声に整列した2D骨格シーケンスを提供することで実現可能なソリューションを提供する。 リフトモデルの同時開発により、これらの2次元シーケンスを3次元ジェスチャーデータベースに変換することができる。 しかし、2D抽出されたポーズから推定される3Dのポーズは、本質的には2D領域に残る接地真実の近似である点に注意する必要がある。 この区別は、ジェスチャ表現の次元性が生成した動きの質に与える影響についての疑問を提起する。 本研究では,2次元もしくは3次元の関節座標をトレーニングデータとして用いることが,音声から身近な深層生成モデルの性能に及ぼす影響について検討した。 生成した2Dポーズシーケンスを3Dに変換するためのリフトモデルを用いて,2Dで生成したジェスチャと3Dで生成したジェスチャを直接3Dスタックで生成し,次に3Dに変換する方法を評価する。 ジェスチャー生成分野において広く使われている指標を用いて客観的評価を行い、また、異なるアプローチを質的に評価するユーザスタディを行う。

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