論文の概要: PointTalk: Audio-Driven Dynamic Lip Point Cloud for 3D Gaussian-based Talking Head Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08504v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 16:15:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:00:55.142070
• Title: PointTalk: Audio-Driven Dynamic Lip Point Cloud for 3D Gaussian-based Talking Head Synthesis
• Title（参考訳）: ポイントトーク:3次元ガウス型トーキングヘッド合成のためのオーディオ駆動動的リップポイントクラウド
• Authors: Yifan Xie, Tao Feng, Xin Zhang, Xiangyang Luo, Zixuan Guo, Weijiang Yu, Heng Chang, Fei Ma, Fei Richard Yu,
• Abstract要約: 高忠実度音声ヘッドの合成能力により, 放射場に基づく手法が注目されている。 本稿では,頭部の静的な3次元ガウス場を構築し,音声と同期して変形するPointTalkという新しい3次元ガウス法を提案する。 提案手法は,従来の手法と比較して,音声ヘッド合成における高忠実度およびオーディオ-リップ同期に優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.97031664678664
• License:
• Abstract: Talking head synthesis with arbitrary speech audio is a crucial challenge in the field of digital humans. Recently, methods based on radiance fields have received increasing attention due to their ability to synthesize high-fidelity and identity-consistent talking heads from just a few minutes of training video. However, due to the limited scale of the training data, these methods often exhibit poor performance in audio-lip synchronization and visual quality. In this paper, we propose a novel 3D Gaussian-based method called PointTalk, which constructs a static 3D Gaussian field of the head and deforms it in sync with the audio. It also incorporates an audio-driven dynamic lip point cloud as a critical component of the conditional information, thereby facilitating the effective synthesis of talking heads. Specifically, the initial step involves generating the corresponding lip point cloud from the audio signal and capturing its topological structure. The design of the dynamic difference encoder aims to capture the subtle nuances inherent in dynamic lip movements more effectively. Furthermore, we integrate the audio-point enhancement module, which not only ensures the synchronization of the audio signal with the corresponding lip point cloud within the feature space, but also facilitates a deeper understanding of the interrelations among cross-modal conditional features. Extensive experiments demonstrate that our method achieves superior high-fidelity and audio-lip synchronization in talking head synthesis compared to previous methods.
• Abstract（参考訳）: 任意の音声音声で頭部合成を語ることは、デジタル人間の分野において重要な課題である。 近年,数分間のトレーニング映像から高忠実度・同一性に富んだ音声頭部を合成する能力により,放射場に基づく手法が注目されている。 しかし、トレーニングデータの規模が限られているため、これらの手法はオーディオ-リップ同期や視覚的品質が劣ることが多い。 本稿では,頭部の静的な3次元ガウス場を構築し,音声と同期して変形する3次元ガウス的手法であるPointTalkを提案する。 また、音声駆動のダイナミックリップポイントクラウドを条件情報の重要なコンポーネントとして組み込んで、音声ヘッドの効果的な合成を容易にする。 特に、最初のステップは、オーディオ信号から対応するリップポイント雲を生成し、そのトポロジ構造をキャプチャすることである。 動的差分エンコーダの設計は, 動的唇運動に係わる微妙なニュアンスをより効率的に捉えることを目的としている。 さらに、音声信号と対応するリップポイントクラウドとの同期を特徴空間内で保証するだけでなく、モーダルな条件付き特徴間の相互関係をより深く理解できるようにするオーディオポイント拡張モジュールを統合する。 提案手法は,従来の手法と比較して,音声ヘッド合成において優れた高忠実度およびオーディオ-リップ同期を実現することを実証した。

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