Erschaffung realistischer digitaler Menschen durch synchronisierte Bewegungen

In der heutigen Welt kommunizieren wir oft über digitale Plattformen. Dies ist in vielen Bereichen wie Online-Kursen, virtuellen Interviews, Therapiesitzungen, sozialen Robotern, Charakterdesign und der Schaffung virtueller Welten üblich geworden. Um diese Erfahrungen ansprechender zu gestalten, ist es wichtig, realistische digitale Menschen zu schaffen, die Emotionen durch ihre Gesichtszüge und Körperbewegungen ausdrücken können. Diese Aufgabe ist jedoch ziemlich herausfordernd, da menschliche Ausdrücke komplex und vielfältig sein können.

Menschen zeigen Emotionen gleichzeitig auf vielfältige Weise. Dazu gehören ihre Sprache, Gesichtsausdrücke und Körpergesten. Wenn diese verschiedenen Formen zusammenarbeiten, helfen sie, ein starkes Gefühl der Präsenz zu vermitteln. In dieser Diskussion werden wir uns auf die Generierung von 3D-Bewegungen digitaler Menschen konzentrieren und sicherstellen, dass ihre Gesichtsausdrücke und Körpergesten mit dem Audio ihrer Sprache synchronisiert sind.

Typischerweise konzentrieren sich bestehende Methoden auf verschiedene Teile dieses Problems, wie zum Beispiel das Sprechen von computererzeugten Charakteren, indem ihre Lippenbewegungen mit gesprochenen Wörtern synchronisiert werden, oder das Erstellen von Gesten, die die Sprache begleiten. Einige neuere Techniken können sowohl Körper- als auch Kopfbewegungen gleichzeitig steuern, konzentrieren sich jedoch normalerweise nur auf eine begrenzte Anzahl von Sprechern und deren spezifische Emotionen. Andere Methoden verwenden möglicherweise ein breiteres Spektrum an Bewegungen, kombinieren jedoch diese verschiedenen Kommunikationsformen nicht effektiv.

Um das Problem der synchronisierten Gesichts- und Körperbewegungen anzugehen, beabsichtigen wir, eine Technik zu entwickeln, die expressive 3D-digitale Charaktere mithilfe regulärer Videodaten erzeugen kann. Unser Ansatz basiert auf erschwinglicher Videoausrüstung, die die notwendigen Informationen für Animationen erfassen kann. Durch die Verwendung gängiger Videoaufzeichnungen können wir die Generierung expressiver digitaler Menschen einem breiteren Publikum zugänglich machen.

#Hauptbeiträge

Unsere Arbeit konzentriert sich auf die Entwicklung einer Methode zur Generierung synchronisierter Gesichtsausdrücke und Körperbewegungen basierend auf Sprache. Einige der wichtigsten Merkmale unseres Ansatzes umfassen:

1. Synchronisierte Ausdruckserstellung: Unsere Methode erzeugt sowohl Gesichtsausdrücke als auch Oberkörpergesten, die mit dem Sprachaudio übereinstimmen. Dies wird durch einen Lernprozess erreicht, der die Beziehungen zwischen verschiedenen Elementen erfasst.

2. Verbesserte Genauigkeit: Wir haben gezeigt, dass unsere Methode Fehler sowohl in Gesichtsausdrücken als auch in Körperbewegungen im Vergleich zu bestehenden Techniken reduziert. Dies zeigt die Vorteile der Synchronisation der beiden Ausgaben, anstatt sie getrennt zu behandeln.

3. Verwendung gängiger Technologie: Im Gegensatz zu anderen Methoden, die teure Ausrüstung erfordern, verwendet unser Ansatz Daten, die von regulären Videokameras gewonnen werden. Dies ermöglicht die Erstellung expressiver digitaler Charaktere ohne die Notwendigkeit spezialisierter Hardware.

4. Qualitätsbewertung der Bewegungen: Durch verschiedene Bewertungen und Studien haben wir bestätigt, dass die von unserer Methode erzeugten Bewegungen von Beobachtern positiv wahrgenommen werden. Wir haben auch eine neue Möglichkeit vorgeschlagen, die Qualität der Gesichtbewegungen zu bewerten.

5. Entwicklung von Datensätzen: Wir haben einen bestehenden Datensatz erweitert, um Gesichtspunkte zusammen mit Körpergesten einzuschliessen. Dieser neu geschaffene Datensatz kann für zukünftige Studien und Fortschritte in diesem Bereich von Wert sein.

#Verständnis des Problems

Um in einem digitalen Raum effektiv zu kommunizieren, müssen menschliche Avatare Emotionen realistisch darstellen. Dazu gehört die Schaffung von Gesicht und Körperbewegungen, die nicht nur natürlich erscheinen, sondern auch mit dem Rhythmus und dem Ton der Sprache übereinstimmen. Die Generierung dieser synchronisierten Bewegungen ist jedoch ein komplexes Problem. Wir müssen sowohl die Vielfalt menschlicher Emotionen als auch die Notwendigkeit berücksichtigen, unterschiedliche Ausdrücke für verschiedene Individuen zu schaffen.

In vielen Fällen haben frühere Methoden Aspekte dieses Problems separat angegangen. Einige konzentrieren sich ausschliesslich auf Lippenbewegungen, während andere Gesten behandeln. Diese Trennung kann zu Ausgaben führen, die die beiden Elemente nicht effektiv kombinieren, was zu weniger überzeugenden digitalen Charakteren führt.

Was diese Aufgabe so schwierig macht, ist die grosse Bandbreite an Ausdrücken, die ein Mensch beim Sprechen zeigen kann. Darüber hinaus ist es unerlässlich, die nuancierte Beziehung zwischen Sprache und nonverbalen Hinweisen zu erfassen, um Charaktere zu schaffen, die echt und ansprechend wirken.

#Der Ansatz

Unsere Methode verwendet Audioaufnahmen von Sprache zusammen mit Videoaufnahmen, um synchronisierte Gesichtsausdrücke und Körperbewegungen zu synthetisieren. Hier ist eine Übersicht, wie es funktioniert:

#Datensammlung und Verarbeitung

1. Videoeingang: Wir beginnen mit regulären RGB-Videodaten. Dieses Filmmaterial umfasst das Gesicht und den Körper des Sprechers, und wir konzentrieren uns auf das Extrahieren spezifischer Punkte von Interesse, die als Landmarken bekannt sind.

2. Identifizierung von Landmarken: Mit speziellen Techniken identifizieren wir spärliche 3D-Landmarken im Gesicht und Oberkörper. Dies hilft uns, eine Grundlage für die Bewegungen zu schaffen, die wir erzeugen möchten.

3. Daten-Normalisierung: Um die Konsistenz zu verbessern, normalisieren wir die Ansicht des Videomaterials. Das bedeutet, dass wir die Positionierung der Landmarken anpassen, um sicherzustellen, dass sie während der gesamten Aufnahme stabil und erkennbar bleiben.

#Lernen und Synthese

Sobald wir unsere Daten vorbereitet haben, fahren wir mit dem Lernprozess fort:

1. Multimodales Lernen: Unser Ansatz kombiniert verschiedene Datenformen, einschliesslich Audio, Texttranskripte der Sprache, Identität des Sprechers und die identifizierten Landmarken. Dies hilft dem System zu lernen, wie diese verschiedenen Elemente miteinander in Beziehung stehen.

2. Bewegungsgenerierung: Wir erstellen dann die notwendigen Sequenzen für sowohl Gesichtsausdrücke als auch Körpergesten. Dies beinhaltet die Sicherstellung, dass die Bewegungen mit dem Gesagten synchronisiert sind.

3. Qualitätskontrolle: Um die Qualität der erzeugten Bewegungen zu gewährleisten, verwenden wir einen Diskriminator. Diese Komponente bewertet die synthetisierten Bewegungen und gibt Feedback zur Verbesserung ihrer Realität und Kohärenz.

#Bewertung

Nach dem Syntheseprozess führen wir eine gründliche Bewertung durch, um zu beurteilen, wie gut unsere Methode funktioniert. Dies umfasst sowohl quantitative als auch qualitative Bewertungen:

1. Quantitative Metriken: Wir messen die Qualität der erzeugten Bewegungen mit spezifischen Metriken, die die Genauigkeit der Gesichtswinkel und Körperhaltungen bewerten.

2. Benutzerstudien: Wir führen Studien mit menschlichen Teilnehmern durch, um deren Wahrnehmung der synthetisierten Bewegungen zu beurteilen. Dies gibt uns Einblicke, wie realistisch und ansprechend unsere digitalen Charaktere für die Zuschauer erscheinen.

#Verwandte Arbeiten

Es gibt eine Fülle von Forschungen darüber, wie Menschen Emotionen auf verschiedene Weise ausdrücken. Frühere Studien haben gezeigt, dass Emotionen gleichzeitig durch Gesichtsausdrücke, Stimmton und Gesten ausgedrückt werden. Das Verständnis dieser multimodalen Ausdrucksformen ist entscheidend für die Schaffung überzeugender digitaler Avatare.

#Bewegungssynthesetechniken

Zahlreiche Techniken wurden vorgeschlagen, um Gesichtsausdrücke und Körperbewegungen zu synthetisieren. Einige konzentrieren sich auf spezifische Aspekte wie Lippen-Synchronisation oder die Verwendung dichter Gesichtsdatensätze. Andere versuchen, Gesten basierend auf verschiedenen Eingabemodalitäten zu erzeugen.

Die meisten bestehenden Ansätze haben jedoch Schwierigkeiten, Gesichtsausdrücke und Körperbewegungen effektiv zu kombinieren und gleichzeitig sicherzustellen, dass sie mit dem Sprachaudio übereinstimmen. Unsere Methode versucht, diese Lücke zu schliessen, indem sie eine umfassende Integration von visuellen und auditiven Daten nutzt.

#Experimente und Ergebnisse

Wir haben mehrere Experimente durchgeführt, um die Wirksamkeit unserer Methode zu bewerten. Die Ergebnisse waren vielversprechend und deuteten auf Verbesserungen im Vergleich zu bestehenden Techniken hin.

#Quantitative Bewertungen

1. Genauigkeitsmessungen: Wir haben unsere Methode mit anderen bestehenden Syntheseansätzen verglichen und signifikante Reduzierungen von Fehlern in Bezug auf Gesichtswinkel und Körperbewegungen festgestellt.

2. Qualität der synchronisierten Bewegung: Unsere Bewertungen bestätigten, dass die Synchronisation von Gesicht und Körperausdrücken zu natürlicheren und glaubwürdigeren Bewegungen führte.

#Ergebnisse aus Benutzerstudien

Teilnehmer unserer Benutzerstudien bewerteten die synthetisierten Bewegungen hoch in Bezug auf ihre Plausibilität und Synchronisation. Dies deutet darauf hin, dass unsere digitalen Charaktere als realistisch und emotional ausdrucksstark wahrgenommen wurden.

#Fazit

Unsere Arbeit stellt einen bedeutenden Fortschritt bei der Synthese synchronisierter Gesicht und Körperausdrücke für digitale Charaktere dar. Durch die Verwendung regulärer Videodaten und die Anwendung eines multimodalen Lernansatzes haben wir eine Methode entwickelt, die expressive und ansprechende digitale Menschen erzeugen kann.

Trotz der festgestellten Erfolge gibt es immer noch Einschränkungen in unserer Arbeit. Die Abhängigkeit von spärlichen Landmarken erfasst möglicherweise nicht das gleiche Mass an Detail wie hochmoderne Gesichts-Scans. Zukünftige Verbesserungen werden die Extraktion detaillierterer Darstellungen beinhalten, um die Qualität der synthetisierten Ausdrücke zu erhöhen.

Darüber hinaus planen wir, die Einbeziehung von Bewegungen des Unterkörpers zu erkunden, um vollständig interaktive 3D-Charaktere zu schaffen, die in verschiedenen Szenarien agieren können. Die Echtzeit-Performance auf alltäglichen Geräten ist ebenfalls ein Bereich, den wir weiter erkunden möchten.

Durch die Entwicklung dieser Techniken hoffen wir, die Erstellung expressiver digitaler Menschen für verschiedene Anwendungen in der digitalen Welt zugänglicher und effektiver zu gestalten.