論文の概要: Think-Before-Draw: Decomposing Emotion Semantics & Fine-Grained Controllable Expressive Talking Head Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12761v1
• Date: Thu, 17 Jul 2025 03:33:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-18 20:10:24.329744
• Title: Think-Before-Draw: Decomposing Emotion Semantics & Fine-Grained Controllable Expressive Talking Head Generation
• Title（参考訳）: Think-Before-Draw: Decomposing Emotion Semantics and Fine-Grained Controlive Talking Head Generation
• Authors: Hanlei Shi, Leyuan Qu, Yu Liu, Di Gao, Yuhua Zheng, Taihao Li,
• Abstract要約: コンピュータビジョンとマルチモーダル人工知能の交差点における重要な研究領域として、感情的トーキー生成が出現している。 本研究では,2つの課題に対処するThink-Before-Drawフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.362433184546492
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Emotional talking-head generation has emerged as a pivotal research area at the intersection of computer vision and multimodal artificial intelligence, with its core value lying in enhancing human-computer interaction through immersive and empathetic engagement.With the advancement of multimodal large language models, the driving signals for emotional talking-head generation has shifted from audio and video to more flexible text. However, current text-driven methods rely on predefined discrete emotion label texts, oversimplifying the dynamic complexity of real facial muscle movements and thus failing to achieve natural emotional expressiveness.This study proposes the Think-Before-Draw framework to address two key challenges: (1) In-depth semantic parsing of emotions--by innovatively introducing Chain-of-Thought (CoT), abstract emotion labels are transformed into physiologically grounded facial muscle movement descriptions, enabling the mapping from high-level semantics to actionable motion features; and (2) Fine-grained expressiveness optimization--inspired by artists' portrait painting process, a progressive guidance denoising strategy is proposed, employing a "global emotion localization--local muscle control" mechanism to refine micro-expression dynamics in generated videos.Our experiments demonstrate that our approach achieves state-of-the-art performance on widely-used benchmarks, including MEAD and HDTF. Additionally, we collected a set of portrait images to evaluate our model's zero-shot generation capability.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンとマルチモーダル人工知能の交差点における情緒的会話ヘッド生成は, 没入的, 共感的エンゲージメントによる人間とコンピュータの相互作用の強化に起因した重要な研究領域として現れ, マルチモーダルな言語モデルの進歩により, 感情的な会話ヘッド生成のための駆動信号は, 音声やビデオからより柔軟なテキストへと変化した。 しかし、現在のテキスト駆動方式は、事前に定義された離散的な感情ラベルのテキストに頼り、実際の顔の筋肉運動のダイナミックな複雑さを過度に単純化し、自然な感情表現を達成できないようにする。本研究では、(1)感情の深いセマンティック解析を革新的に導入することで、抽象的な感情ラベルを生理的に基盤とした顔の筋肉運動記述に変換し、高レベルなセマンティクスから動作可能な運動特徴へのマッピングを可能にすること、(2)アーティストの肖像画プロセスにインスパイアされた微細な表現性最適化、そして、「グローバルな感情の局所的な筋肉制御」機構を応用し、ダイナミックなビデオの微細化を実現するためのプログレッシブ・ガイダンス・デノベーション戦略を提案する。 さらに,モデルのゼロショット生成能力を評価するために,一連のポートレート画像を収集した。

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