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AVI-Talking : Une nouvelle façon de créer des visages animés expressifs

AVI-Talking crée des visages 3D hyper réalistes qui expriment des émotions à travers le son.

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Créer des visages animés qui parlent et expriment des émotions en fonction de l'Audio a beaucoup progressé. Cependant, faire que ces visages 3D soient vraiment expressifs et synchronisés avec ce que la personne dit est encore assez difficile à réaliser. Le but de ce projet est d'utiliser le style et l'émotion dans le discours humain pour créer des visages animés qui correspondent vraiment aux sentiments et aux mots du locuteur.

Le Système AVI-Talking

Ce projet introduit AVI-Talking, un système conçu pour créer des visages parlants expressifs grâce à des instructions audio. Au lieu d'apprendre simplement à faire bouger un visage en fonction de l'audio, AVI-Talking utilise une méthode qui comprend d'abord l'audio, puis fournit des instructions détaillées sur la façon dont le visage doit exprimer des émotions qui correspondent à la parole. Ensuite, il utilise ces instructions pour créer des Animations faciales 3D réalistes.

Comment ça marche ?

Le système fonctionne en deux étapes principales :

  1. Compréhension de l'audio : La première étape consiste à analyser l'audio du locuteur pour comprendre les émotions exprimées. Cette partie utilise un modèle spécial appelé Modèle de Langage Large (LLM) pour générer des instructions détaillées sur la façon dont le visage doit bouger et s'exprimer en fonction de ce qui est dit.

  2. Génération du visage : La deuxième étape utilise ces instructions générées pour créer les animations faciales réelles. Elle emploie une méthode qui garantit que les mouvements faciaux sont non seulement réalistes, mais aussi synchronisés avec les mouvements des lèvres du locuteur.

Pourquoi cette approche est meilleure

De nombreuses méthodes précédentes se concentraient sur des moyens plus simples de créer des visages animés, soit en faisant correspondre les mouvements de la tête au rythme de la parole, soit en sélectionnant manuellement des styles basés sur des sources externes. Cependant, ces méthodes ratent souvent les petits détails émotionnels qui rendent un visage vraiment expressif. En utilisant directement les informations audio pour guider l'animation, cette nouvelle approche permet des Expressions plus naturelles et variées qui correspondent étroitement aux véritables sentiments du locuteur.

Défis dans la création de visages expressifs

Créer un visage 3D capable d'exprimer une large gamme d'émotions est difficile pour plusieurs raisons. D'abord, pour un extrait audio donné, il pourrait y avoir de nombreuses expressions faciales possibles. Cette relation un-à-plusieurs rend difficile de déterminer exactement comment un visage devrait bouger en réponse à la parole.

De plus, la manière dont une personne parle - comme son ton et son style - affecte souvent la façon dont sa bouche bouge. Capturer et reproduire ces subtils liens n'est pas facile, surtout lorsque les méthodes antérieures reposaient sur des modèles fixes qui ne peuvent fournir que des expressions de base.

Le processus en deux étapes expliqué

Le processus en deux étapes d'AVI-Talking vise à simplifier la génération de ces animations faciales.

  • Étape Un : Le système écoute d'abord l'audio et génère des instructions visuelles qui décrivent les expressions faciales nécessaires. Cela nécessite une forte capacité à comprendre le contexte et les informations de fond sur la façon dont les émotions sont transmises par la parole.

  • Étape Deux : Les instructions générées sont ensuite utilisées par le système d'animation faciale pour créer les mouvements réels. Pour s'assurer que les mouvements des lèvres correspondent étroitement à l'audio, le système sépare les parties du mouvement Facial qui se rapportent aux mots prononcés de celles qui montrent l'émotion.

Rassembler les indices audio et visuels

AVI-Talking combine de manière unique des éléments audio et visuels pour améliorer le résultat final. En décomposant le processus en un pipeline en deux étapes mieux organisé, il aide à réduire la complexité de la génération d'animations réalistes. L'accent initial sur la compréhension de l'émotion actuelle du locuteur ajoute de la profondeur aux animations créées.

Performance et tests

Après la mise en œuvre du système, une série complète de tests a été réalisée pour mesurer à quel point il pouvait créer des visages parlants détaillés et expressifs. Les résultats ont montré qu'AVI-Talking pouvait produire des animations remarquablement vives qui reflètent une large gamme d'émotions, tout en alignant avec précision les mouvements des lèvres sur la parole.

Applications d'AVI-Talking

La technologie derrière AVI-Talking est précieuse pour divers domaines. Un domaine majeur est le divertissement, où elle peut être utilisée pour créer des personnages numériques plus engageants pour les films, les jeux vidéo et les réalités virtuelles. De plus, cela peut améliorer le doublage visuel dans les films, permettant une expérience plus fluide où les personnages animés expriment des émotions qui correspondent au dialogue prononcé.

En outre, AVI-Talking ouvre de nouvelles possibilités pour créer des avatars virtuels qui peuvent communiquer de manière plus naturelle et expressive, rendant les interactions en ligne plus humaines.

Travaux antérieurs dans le domaine

De nombreux efforts ont été réalisés pour générer des visages animés synchronisés avec la parole. Les premières méthodes se concentraient sur l'utilisation d'un ensemble limité d'étiquettes émotionnelles pour représenter les expressions faciales, mais manquaient de la nuance que l'on trouve dans la parole humaine. Certaines techniques plus récentes ont emprunté des styles à des vidéos de référence pour améliorer l'expressivité, mais ces méthodes nécessitent souvent une intervention manuelle et peuvent mener à des mouvements non naturels.

AVI-Talking se distingue de ces approches passées en privilégiant le flux naturel de la conversation et de l'expression. Il exploite le contexte et les indices émotionnels intégrés dans la parole, permettant une création plus intégrée et réaliste de visages parlants expressifs.

Avantages clés d'AVI-Talking

  1. Expressivité : Le système peut générer des mouvements faciaux qui montrent une variété d'émotions avec précision. Cela entraîne des personnages plus crédibles et relatables.

  2. Flexibilité : Les utilisateurs peuvent spécifier certaines instructions émotionnelles ou modifications, permettant des animations personnalisées qui s'alignent étroitement avec les préférences individuelles.

  3. Efficacité : En utilisant une approche en deux étapes, AVI-Talking réduit la complexité impliquée dans la génération d'animations à partir de l'audio, rendant le processus plus gérable.

  4. Interactivité : Le système permet des ajustements en temps réel dans les animations, ce qui peut être particulièrement bénéfique pour les interactions en direct dans des espaces virtuels.

Limitations et directions futures

Bien qu'AVI-Talking montre des résultats prometteurs, il y a quelques limitations. L'efficacité du modèle peut varier en fonction de la qualité et de la diversité des données sur lesquelles il est entraîné. Si certains états émotionnels sont moins représentés, le système peut avoir du mal à les capturer avec précision.

Dans les travaux futurs, l'accent sera mis sur l'amélioration du modèle pour mieux gérer les diverses expressions émotionnelles et styles. De plus, explorer des techniques avancées comme la génération augmentée par récupération pourrait fournir encore plus de profondeur et de nuance dans les animations produites.

Conclusion

AVI-Talking représente un pas en avant significatif dans le domaine de la synthèse faciale animée. En examinant à la fois les indices audio et visuels, le système peut produire des visages parlants 3D remarquablement réalistes et expressifs. Cette technologie a le potentiel de transformer notre manière d'interagir avec des personnages et avatars numériques, rendant les communications virtuelles plus engageantes et réelles. À mesure que la recherche se poursuit, nous nous attendons à voir encore plus de progrès et d'applications de cette méthode dans divers secteurs.

Source originale

Titre: AVI-Talking: Learning Audio-Visual Instructions for Expressive 3D Talking Face Generation

Résumé: While considerable progress has been made in achieving accurate lip synchronization for 3D speech-driven talking face generation, the task of incorporating expressive facial detail synthesis aligned with the speaker's speaking status remains challenging. Our goal is to directly leverage the inherent style information conveyed by human speech for generating an expressive talking face that aligns with the speaking status. In this paper, we propose AVI-Talking, an Audio-Visual Instruction system for expressive Talking face generation. This system harnesses the robust contextual reasoning and hallucination capability offered by Large Language Models (LLMs) to instruct the realistic synthesis of 3D talking faces. Instead of directly learning facial movements from human speech, our two-stage strategy involves the LLMs first comprehending audio information and generating instructions implying expressive facial details seamlessly corresponding to the speech. Subsequently, a diffusion-based generative network executes these instructions. This two-stage process, coupled with the incorporation of LLMs, enhances model interpretability and provides users with flexibility to comprehend instructions and specify desired operations or modifications. Extensive experiments showcase the effectiveness of our approach in producing vivid talking faces with expressive facial movements and consistent emotional status.

Auteurs: Yasheng Sun, Wenqing Chu, Hang Zhou, Kaisiyuan Wang, Hideki Koike

Dernière mise à jour: 2024-02-25 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2402.16124

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2402.16124

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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