論文の概要: LatentSync: Audio Conditioned Latent Diffusion Models for Lip Sync
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09262v1
- Date: Thu, 12 Dec 2024 13:20:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-13 13:32:25.359242
- Title: LatentSync: Audio Conditioned Latent Diffusion Models for Lip Sync
- Title（参考訳）: LatentSync:リップシンクのためのオーディオ条件付き潜時拡散モデル
- Authors: Chunyu Li, Chao Zhang, Weikai Xu, Jinghui Xie, Weiguo Feng, Bingyue Peng, Weiwei Xing,
- Abstract要約: LatentSyncは、音声条件付き遅延拡散モデルに基づくエンドツーエンドのリップシンクフレームワークである。
我々のフレームワークは、複雑な音声と視覚の相関をモデル化するために、安定拡散の強力な能力を利用することができる。
SyncNet の精度は HDTF テストセットで 91% から 94% に向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.480681141520638
- License:
- Abstract: We present LatentSync, an end-to-end lip sync framework based on audio conditioned latent diffusion models without any intermediate motion representation, diverging from previous diffusion-based lip sync methods based on pixel space diffusion or two-stage generation. Our framework can leverage the powerful capabilities of Stable Diffusion to directly model complex audio-visual correlations. Additionally, we found that the diffusion-based lip sync methods exhibit inferior temporal consistency due to the inconsistency in the diffusion process across different frames. We propose Temporal REPresentation Alignment (TREPA) to enhance temporal consistency while preserving lip-sync accuracy. TREPA uses temporal representations extracted by large-scale self-supervised video models to align the generated frames with the ground truth frames. Furthermore, we observe the commonly encountered SyncNet convergence issue and conduct comprehensive empirical studies, identifying key factors affecting SyncNet convergence in terms of model architecture, training hyperparameters, and data preprocessing methods. We significantly improve the accuracy of SyncNet from 91% to 94% on the HDTF test set. Since we did not change the overall training framework of SyncNet, our experience can also be applied to other lip sync and audio-driven portrait animation methods that utilize SyncNet. Based on the above innovations, our method outperforms state-of-the-art lip sync methods across various metrics on the HDTF and VoxCeleb2 datasets.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,中間動作表現のない音声条件付き遅延拡散モデルに基づくエンドツーエンドのリップシンクフレームワークであるLatentSyncについて,画素空間拡散や2段階生成に基づく従来の拡散ベースのリップシンク手法から逸脱した。
我々のフレームワークは、複雑な音声と視覚の相関を直接モデル化するために、安定拡散の強力な能力を利用することができる。
さらに,拡散に基づくリップシンク法では,異なるフレーム間の拡散過程の不整合により時間的整合性が低下することが判明した。
リップシンク精度を保ちながら時間的整合性を高めるため, TREPA(Temporal RePresentation Alignment)を提案する。
TREPAは、大規模な自己監督型ビデオモデルによって抽出された時間的表現を用いて、生成されたフレームを地上の真理フレームと整列させる。
さらに、一般的に遭遇するSyncNet収束問題を観察し、モデルアーキテクチャ、ハイパーパラメータのトレーニング、データ前処理方法においてSyncNet収束に影響を及ぼす重要な要因を特定し、総合的な実証研究を行う。
SyncNet の精度は HDTF テストセットで 91% から 94% に向上した。
SyncNetの全体的なトレーニングフレームワークを変更しなかったので、SyncNetを利用する他のリップシンクやオーディオ駆動のポートレートアニメーションメソッドにも、私たちの経験を適用できます。
以上の手法は,HDTFおよびVoxCeleb2データセット上の様々な指標において,最先端のリップシンク手法よりも優れていた。
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