論文の概要: Audio-Driven Emotional 3D Talking-Head Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17262v1
• Date: Mon, 07 Oct 2024 08:23:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-27 05:41:01.316983
• Title: Audio-Driven Emotional 3D Talking-Head Generation
• Title（参考訳）: 音声駆動型感情型3次元トーキングヘッド生成
• Authors: Wenqing Wang, Yun Fu,
• Abstract要約: 本稿では,高精度な感情表現による高忠実・音声駆動型映像像の合成システムを提案する。 本研究では,無声音声入力に応答して自然なアイドル状態(非話者)ビデオを生成するポーズサンプリング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.6666060652434
• License:
• Abstract: Audio-driven video portrait synthesis is a crucial and useful technology in virtual human interaction and film-making applications. Recent advancements have focused on improving the image fidelity and lip-synchronization. However, generating accurate emotional expressions is an important aspect of realistic talking-head generation, which has remained underexplored in previous works. We present a novel system in this paper for synthesizing high-fidelity, audio-driven video portraits with accurate emotional expressions. Specifically, we utilize a variational autoencoder (VAE)-based audio-to-motion module to generate facial landmarks. These landmarks are concatenated with emotional embeddings to produce emotional landmarks through our motion-to-emotion module. These emotional landmarks are then used to render realistic emotional talking-head video using a Neural Radiance Fields (NeRF)-based emotion-to-video module. Additionally, we propose a pose sampling method that generates natural idle-state (non-speaking) videos in response to silent audio inputs. Extensive experiments demonstrate that our method obtains more accurate emotion generation with higher fidelity.
• Abstract（参考訳）: オーディオ駆動型ビデオポートレート合成は、仮想ヒューマンインタラクションと映画製作への応用において、重要かつ有用な技術である。 近年の進歩は、画像の忠実度と唇同期の改善に焦点が当てられている。 しかし, 正確な感情表現の生成は, これまでの作品では未熟な現実的な話し声生成の重要な側面である。 本稿では,高精細・高精細・高精細・高精細・高精細・高精細な映像像を正確な感情表現で合成するシステムを提案する。 具体的には、可変オートエンコーダ(VAE)ベースのオーディオ・トゥ・モーション・モジュールを用いて顔のランドマークを生成する。 これらのランドマークは、私たちのモーション・トゥ・感情モジュールを通して感情的なランドマークを生成するために、感情的な埋め込みと結合されています。 これらの感情的なランドマークは、Neural Radiance Fields(NeRF)ベースの感情対ビデオモジュールを使用して、リアルな感情的な会話ヘッドビデオをレンダリングするために使用される。 また,無声音声入力に応答して自然なアイドル状態(非話者)映像を生成するポーズサンプリング手法を提案する。 大規模な実験により, より高精度な感情生成法が得られた。

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