論文の概要: GazeGen: Gaze-Driven User Interaction for Visual Content Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04335v1
• Date: Thu, 07 Nov 2024 00:22:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:38:48.182445
• Title: GazeGen: Gaze-Driven User Interaction for Visual Content Generation
• Title（参考訳）: GazeGen: 視覚コンテンツ生成のためのゲイズ駆動ユーザインタラクション
• Authors: He-Yen Hsieh, Ziyun Li, Sai Qian Zhang, Wei-Te Mark Ting, Kao-Den Chang, Barbara De Salvo, Chiao Liu, H. T. Kung,
• Abstract要約: 本稿では,ユーザの視線で示される位置の視覚的コンテンツ(画像とビデオ)を生成するユーザインタラクションシステムであるGazeGenを紹介する。 オブジェクト検出と生成AIの高度な技術を使用して、GazeGenは画像オブジェクトの視線制御された画像の追加/削除、再配置、および表面物質の変化を実行し、静的イメージをビデオに変換する。 GazeGenの中心は、281Kパラメータしか持たない超軽量モデルであるDFT Gazeエージェントである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.03973723295504
• License:
• Abstract: We present GazeGen, a user interaction system that generates visual content (images and videos) for locations indicated by the user's eye gaze. GazeGen allows intuitive manipulation of visual content by targeting regions of interest with gaze. Using advanced techniques in object detection and generative AI, GazeGen performs gaze-controlled image adding/deleting, repositioning, and surface material changes of image objects, and converts static images into videos. Central to GazeGen is the DFT Gaze (Distilled and Fine-Tuned Gaze) agent, an ultra-lightweight model with only 281K parameters, performing accurate real-time gaze predictions tailored to individual users' eyes on small edge devices. GazeGen is the first system to combine visual content generation with real-time gaze estimation, made possible exclusively by DFT Gaze. This real-time gaze estimation enables various visual content generation tasks, all controlled by the user's gaze. The input for DFT Gaze is the user's eye images, while the inputs for visual content generation are the user's view and the predicted gaze point from DFT Gaze. To achieve efficient gaze predictions, we derive the small model from a large model (10x larger) via novel knowledge distillation and personal adaptation techniques. We integrate knowledge distillation with a masked autoencoder, developing a compact yet powerful gaze estimation model. This model is further fine-tuned with Adapters, enabling highly accurate and personalized gaze predictions with minimal user input. DFT Gaze ensures low-latency and precise gaze tracking, supporting a wide range of gaze-driven tasks. We validate the performance of DFT Gaze on AEA and OpenEDS2020 benchmarks, demonstrating low angular gaze error and low latency on the edge device (Raspberry Pi 4). Furthermore, we describe applications of GazeGen, illustrating its versatility and effectiveness in various usage scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ユーザの視線で示される場所の視覚的コンテンツ(画像とビデオ)を生成するユーザインタラクションシステムであるGazeGenを紹介する。 GazeGenは、関心のある領域を視線でターゲットすることで、視覚コンテンツを直感的に操作できる。 オブジェクト検出と生成AIの高度な技術を使用して、GazeGenは画像オブジェクトの視線制御された画像の追加/削除、再配置、および表面物質の変化を実行し、静的イメージをビデオに変換する。 GazeGenの中心となるのがDFT Gaze(Distilled and Fine-Tuned Gaze)エージェントで、281Kのパラメータしか持たない超軽量モデルで、小さなエッジデバイス上で個々のユーザの目に合わせて正確なリアルタイムの視線予測を行う。 GazeGenは、DFT Gazeが独占的に実現した、視覚コンテンツ生成とリアルタイム視線推定を組み合わせた最初のシステムである。 このリアルタイム視線推定は、ユーザの視線によって制御される様々な視覚コンテンツ生成タスクを可能にする。 DFT Gazeの入力はユーザの目の画像であり、視覚コンテンツ生成の入力はユーザのビューであり、DFT Gazeから予測される視線点である。 効率的な視線予測を実現するため,新しい知識蒸留と個人適応技術を用いて,大モデル(10倍)から小型モデルを導出する。 我々は、知識蒸留をマスク付きオートエンコーダと統合し、コンパクトで強力な視線推定モデルを開発した。 このモデルはAdaptersでさらに微調整されており、ユーザの入力を最小限にして高精度でパーソナライズされた視線予測を可能にする。 DFT Gazeは低遅延かつ正確な視線追跡を保証し、幅広い視線駆動タスクをサポートする。 AEAおよびOpenEDS2020ベンチマークにおけるDFT Gazeの性能を検証し、エッジデバイス(Raspberry Pi 4)における低角視差と低レイテンシを実証した。 さらに、GazeGenの応用について述べ、その汎用性と様々な利用シナリオにおける有効性について説明する。

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