論文の概要: ARTalk: Speech-Driven 3D Head Animation via Autoregressive Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.20323v1
• Date: Thu, 27 Feb 2025 17:49:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:57:12.938691
• Title: ARTalk: Speech-Driven 3D Head Animation via Autoregressive Model
• Title（参考訳）: ARTalk: 自己回帰モデルによる音声駆動型3次元頭部アニメーション
• Authors: Xuangeng Chu, Nabarun Goswami, Ziteng Cui, Hanqin Wang, Tatsuya Harada,
• Abstract要約: 音声駆動型3D顔アニメーションは、任意の音声クリップから3Dヘッドモデルのリアルな唇の動きと表情を生成することを目的としている。 本研究では,高度に同期した唇の動きと,リアルな頭部ポーズと瞬きをリアルタイムに生成する自己回帰モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.35209566957009
• License:
• Abstract: Speech-driven 3D facial animation aims to generate realistic lip movements and facial expressions for 3D head models from arbitrary audio clips. Although existing diffusion-based methods are capable of producing natural motions, their slow generation speed limits their application potential. In this paper, we introduce a novel autoregressive model that achieves real-time generation of highly synchronized lip movements and realistic head poses and eye blinks by learning a mapping from speech to a multi-scale motion codebook. Furthermore, our model can adapt to unseen speaking styles using sample motion sequences, enabling the creation of 3D talking avatars with unique personal styles beyond the identities seen during training. Extensive evaluations and user studies demonstrate that our method outperforms existing approaches in lip synchronization accuracy and perceived quality.
• Abstract（参考訳）: 音声駆動型3D顔アニメーションは、任意の音声クリップから3Dヘッドモデルのリアルな唇の動きと表情を生成することを目的としている。 既存の拡散法は自然運動を生成できるが、その遅い生成速度は応用可能性を制限する。 本稿では,音声からマルチスケールモーションコードブックへのマッピングを学習することにより,高度に同期した唇の動きとリアルな頭部ポーズ,および瞬きをリアルタイムに生成する,新しい自己回帰モデルを提案する。 さらに,本モデルでは,サンプル動作シーケンスを用いて未知の発話スタイルに適応することが可能であり,トレーニング中に見られるアイデンティティを超えて,ユニークな個人的スタイルを持つ3D音声アバターを作成できる。 広汎な評価とユーザスタディにより,本手法はリップ同期精度と知覚品質において,既存の手法よりも優れていることが示された。

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