Impact de la représentation des gestes sur les agents virtuels

La communication, c'est pas que des mots. Le langage corporel, surtout les Gestes, joue un rôle clé dans notre façon de nous exprimer. Un domaine de recherche important s'intéresse à la génération de ces gestes pour des personnages virtuels. C'est super pertinent pour les systèmes qui doivent interagir avec les gens, comme les robots ou les avatars dans des environnements virtuels.

Récemment, des chercheurs ont développé des méthodes avancées en utilisant l'apprentissage profond pour créer des gestes réalistes qui s'accordent avec la parole en temps réel. Ils ont utilisé des ensembles de données "dans le monde réel", des vidéos prises sur des sites comme YouTube, pour récolter des exemples de la façon dont les gens utilisent naturellement des gestes en parlant. Ces vidéos sont traitées pour extraire les mouvements du corps en 2D, qui sont ensuite utilisés pour générer des gestes pour des agents virtuels. Cependant, convertir ces mouvements 2D en poses 3D a amené quelques complexités. Ce guide vise à explorer comment la dimensionnalité de la représentation des gestes affecte la qualité des mouvements générés, surtout en utilisant des données 2D ou 3D.

#Le Rôle des Gestes dans la Communication

Les gestes sont essentiels dans la communication humaine ; ils aident à transmettre des significations et à ajouter de l'emphase. Les efforts récents visent à créer des gestes réalistes pour des agents virtuels afin qu'ils puissent interagir plus efficacement avec les humains. En utilisant des techniques d'apprentissage automatique, les chercheurs rassemblent de grands ensembles de données sur le mouvement humain et la parole pour générer des gestes synchronisés. Comment les gestes sont représentés - en 2D ou en 3D - affecte la façon dont l'agent virtuel communique de manière non verbale.

Différentes techniques ont été utilisées pour générer des gestes, se concentrant principalement sur les représentations 2D parce que récolter ces données est plus facile à partir de vidéos. Cependant, la représentation en 3D est généralement plus bénéfique car elle inclut la profondeur, ce qui peut améliorer le réalisme des agents virtuels. Le défi réside dans la difficulté de collecter des données de mouvement 3D de haute qualité, ce qui nécessite souvent des configurations sophistiquées et des environnements contrôlés.

#Représentations de Gestes 2D et 3D

Pour les gestes, la représentation 2D se concentre sur les mouvements capturés sans tenir compte de la profondeur, tandis que la représentation 3D capture des mouvements avec profondeur. Cela pose différents défis lors de l'entraînement des Modèles pour générer des gestes. Par exemple, bien que les données 2D soient abondantes et plus faciles à collecter, les convertir en 3D peut introduire des inexactitudes, car il peut y avoir de nombreuses poses 3D possibles pour une seule pose 2D. Cela soulève la question de savoir si entraîner des modèles sur des données 2D puis les convertir en 3D via un processus séparé donne de bons résultats.

#Modèles Génératifs pour la Création de Gestes

Comprendre comment générer des gestes peut être divisé en deux types de modèles clés : déterministes et génératifs. Les modèles déterministes prennent une entrée - comme la parole - et la convertissent directement en une séquence de gestes. Cette méthode a souvent utilisé diverses architectures de réseaux de neurones, comme les réseaux de neurones récurrents (RNN) ou les réseaux de neurones convolutionnels (CNN).

D'un autre côté, les modèles génératifs, notamment les autoencodeurs variationnels (VAE) et les modèles de diffusion, ont gagné en popularité grâce à leur capacité à produire une large gamme de gestes. Ces modèles apprennent des motifs dans les données et peuvent créer de nouvelles instances basées sur ces comportements appris. L'accent mis sur les modèles de diffusion est particulièrement important car ils ont montré leur capacité à générer des gestes réalistes dans des conditions variées, comme différents tons et styles de parole.

#Évaluation de la Génération de Gestes

Évaluer la qualité des gestes générés est essentiel, et cela implique à la fois des méthodes objectives et subjectives. Les évaluations objectives utilisent souvent des métriques préétablies pour quantifier à quel point les gestes générés correspondent à la sortie désirée en fonction de certains critères.

En revanche, les évaluations subjectives impliquent des participants humains qui notent les gestes selon différents aspects comme l'humanité, la vivacité et la synchronisation avec la parole. Cette double approche aide à fournir une compréhension complète de la performance d'un système de génération de gestes.

#Aperçu de l'Étude de Recherche

Dans notre étude, nous avons cherché à comparer comment l'utilisation de données 2D ou 3D affecte la performance de deux modèles utilisés pour générer des gestes. Nous nous sommes concentrés sur deux modèles largement utilisés - DiffGesture et Trimodal - et avons évalué leur capacité à produire des gestes qui s'alignent avec les mots prononcés.

Le cœur de notre étude tournait autour de deux questions principales :

1. La dimensionnalité de la représentation des gestes (2D vs. 3D) influence-t-elle la performance des modèles ?
2. Comment les gestes qui en résultent se comparent-ils en termes d'humanité, de vivacité et de synchronisation avec la parole ?

#Méthodologie

Nous avons construit un pipeline d'évaluation dans lequel nous avons entraîné les deux modèles pour générer des gestes en utilisant soit des données 2D, soit des données 3D. Pour les modèles entraînés en 2D, nous avons utilisé une technique pour convertir ces poses générées en 3D. Cela nous a permis de créer une comparaison directe entre les deux approches d'entraînement différentes.

Nous avons examiné diverses métriques pour mesurer la performance de chaque modèle, comme la similitude entre les gestes générés et les gestes cibles, la cohérence des gestes avec le rythme de la parole, et la diversité des gestes produits. En parallèle, nous avons mené une étude utilisateur où les participants ont comparé des animations de gestes générés directement en 3D avec celles créées en 2D puis transformées en 3D.

#Métriques d'Évaluation Objectives

Nous avons utilisé plusieurs métriques pour évaluer les modèles de manière objective :

• La Distance de Gestes de Fréchet (FGD) mesure la similitude entre deux distributions de gestes, des valeurs plus basses indiquant des correspondances plus proches.
• Le Score de Cohérence des Battements (BC) évalue à quel point les gestes sont synchronisés avec les battements de l'audio de la parole.
• La mesure de Diversité indique à quel point les gestes générés sont variés, des valeurs plus élevées représentant des résultats plus diversifiés.

Ces métriques aident à donner une image claire de la façon dont chaque approche fonctionne.

#Étude Utilisateur

En plus des évaluations objectives, nous avons mené une étude utilisateur pour recueillir des retours subjectifs. Les participants ont regardé des paires d'animations, avec une animation utilisant des gestes générés directement en 3D et l'autre utilisant des gestes 2D passés en 3D. Après avoir regardé, ils ont répondu à des questions sur quelle animation semblait plus humaine, vivante et synchronisée avec la parole.

L'objectif de cette étude utilisateur était d'évaluer comment les différentes méthodes de génération de gestes influençaient la perception humaine. En demandant aux participants de choisir entre les deux types d'animations, nous pouvions recueillir des idées sur quelle approche était jugée plus efficace pour transmettre du réalisme et de l'engagement.

#Résultats

#Découvertes Objectifs

Nos évaluations objectives ont révélé que les modèles entraînés sur des données 2D avaient moins bien performé que ceux entraînés directement sur des données 3D à travers diverses métriques. Le processus de levage de 2D à 3D menait souvent à des résultats moins variés et à une qualité réduite dans la synchronisation des gestes avec la parole.

De plus, en comparant les gestes 3D générés directement par les modèles avec ceux créés via le processus de levage 2D à 3D, les résultats ont montré une distinction claire. Les gestes générés directement en 3D étaient plus humains et mieux synchronisés avec la parole.

#Découvertes Subjectives

L'étude utilisateur a fourni des idées significatives. Les participants ont généralement préféré les gestes produits directement en 3D par rapport à ceux générés en 2D puis élevés en 3D. Les réponses ont indiqué que les gestes 3D directs étaient perçus comme plus engageants et réalistes. Cela s'aligne avec les résultats objectifs, renforçant l'idée que générer des gestes 3D directement tend à donner de meilleurs résultats que de s'appuyer sur des représentations 2D.

#Conclusion

Comprendre comment la dimensionnalité des gestes impacte la qualité des mouvements générés est crucial pour développer des agents virtuels plus naturels et engageants. Notre étude a montré que, bien que les données de gestes 2D soient plus faciles à collecter et à travailler, les représentations en 3D mènent à des résultats de meilleure qualité. Les résultats soulignent l'importance d'utiliser des données 3D pour former des modèles génératifs dans le domaine de la génération de gestes en co-parole.

#Limitations et Travaux Futurs

Bien que les résultats soient prometteurs, il y a des limites dans notre étude. La dépendance aux gestes 3D convertis à partir de données 2D signifie que nous n'avons pas accès à de vrais mouvements 3D. Les recherches futures pourraient bénéficier de l'utilisation de données de capture de mouvement pour fournir des comparaisons plus précises.

De plus, les travaux à venir exploreront la généralisation à travers différents ensembles de données et prendront en compte l'incorporation de gestes plus fins, comme les mouvements des doigts, qui sont importants dans la communication humaine. Globalement, nos résultats soulignent la nécessité de méthodes plus robustes pour générer des gestes réalistes qui améliorent les interactions entre les humains et les agents virtuels.