論文の概要: MemoryTalker: Personalized Speech-Driven 3D Facial Animation via Audio-Guided Stylization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20562v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 06:47:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:57.891224
• Title: MemoryTalker: Personalized Speech-Driven 3D Facial Animation via Audio-Guided Stylization
• Title（参考訳）: MemoryTalker:オーディオガイドによるパーソナライズされた音声駆動型3D顔アニメーション
• Authors: Hyung Kyu Kim, Sangmin Lee, Hak Gu Kim,
• Abstract要約: 音声駆動型3D顔アニメーションは、話者の話し方に合わせて、与えられた音声から現実的な顔の動きシーケンスを合成することを目的としている。 以前の作業では、スピーカーのクラスラベルや推論時に追加の3D顔メッシュなど、事前の作業が必要になることが多い。 本稿では,音声入力のみで発話スタイルを反映することで,現実的で正確な3次元顔の動き合成を可能にするMemoryTalkerを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.143710013809322
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Speech-driven 3D facial animation aims to synthesize realistic facial motion sequences from given audio, matching the speaker's speaking style. However, previous works often require priors such as class labels of a speaker or additional 3D facial meshes at inference, which makes them fail to reflect the speaking style and limits their practical use. To address these issues, we propose MemoryTalker which enables realistic and accurate 3D facial motion synthesis by reflecting speaking style only with audio input to maximize usability in applications. Our framework consists of two training stages: 1-stage is storing and retrieving general motion (i.e., Memorizing), and 2-stage is to perform the personalized facial motion synthesis (i.e., Animating) with the motion memory stylized by the audio-driven speaking style feature. In this second stage, our model learns about which facial motion types should be emphasized for a particular piece of audio. As a result, our MemoryTalker can generate a reliable personalized facial animation without additional prior information. With quantitative and qualitative evaluations, as well as user study, we show the effectiveness of our model and its performance enhancement for personalized facial animation over state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 音声駆動型3D顔アニメーションは、話者の話し方に合わせて、与えられた音声から現実的な顔の動きシーケンスを合成することを目的としている。 しかし、以前の作品では、話者のクラスラベルや推論時に追加の3D顔メッシュなど、事前に必要とされていたため、発話スタイルの反映に失敗し、実用的な使用を制限することが多かった。 これらの課題に対処するために,アプリケーションにおけるユーザビリティを最大化するために,音声入力のみを反映して,現実的で正確な3次元顔の動き合成を可能にするMemoryTalkerを提案する。 本フレームワークは2つの訓練段階から構成される。1段階は一般動作(記憶)の保存と検索であり、2段階は音声駆動型音声スタイル特徴によってスタイル化された動作メモリを用いて、パーソナライズされた顔の動き合成(アニメーション)を行う。 この第2段階において,本モデルは特定の音声に対してどのような顔の動きが強調されるべきかを学習する。 その結果,我々のMemoryTalkerは,事前情報を付加することなく,信頼性の高いパーソナライズされた顔アニメーションを生成できることがわかった。 定量的および定性的な評価とユーザスタディにより、我々のモデルの有効性と、その性能向上が、最先端の手法に対するパーソナライズされた顔のアニメーションに与える影響を示す。

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