Avancées dans la génération de gestes pour la communication digitale
Un nouveau système associe les gestes à la parole pour améliorer la communication.
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Table des matières
- Importance des Gestes dans la Communication
- Défis de la Génération de Gestes
- Aperçu du Système Proposé
- Première Étape : Génération de Gestes Sensibles au Sens
- Deuxième Étape : Affinage des Gestes Sensibles au Rythme
- Applications du Système de Génération de Gestes
- Évaluation des Performances
- Directions Futures
- Conclusion
- Source originale
- Liens de référence
Dans les discussions, les gens utilisent souvent des gestes en même temps que leur discours pour souligner des points ou exprimer des sentiments. Reconnaissant cela, des chercheurs ont cherché à créer des systèmes capables de produire automatiquement des gestes qui correspondent aux mots prononcés. Cet article présente un nouveau système axé sur la Génération de gestes à la fois significatifs et rythmés avec le discours.
Importance des Gestes dans la Communication
Les gestes jouent un rôle essentiel dans la communication humaine. Ils ajoutent un contexte supplémentaire aux mots parlés et peuvent aider à clarifier ou renforcer les messages. Sans gestes, les conversations peuvent parfois manquer de clarté ou d'engagement. C'est particulièrement vrai dans les situations avec des personnages virtuels, où les gestes peuvent rendre les interactions plus naturelles.
Défis de la Génération de Gestes
Les méthodes précédentes pour générer des gestes avaient souvent du mal à maintenir le lien entre le discours et les gestes produits. Beaucoup dépendaient fortement du timing du discours, ce qui entraînait des gestes centrés sur le rythme mais manquant de contenu significatif. Ce malentendu sur le rôle des gestes a donné des résultats qui n'engageaient pas efficacement le public.
Aperçu du Système Proposé
Le système proposé introduit une approche en deux étapes pour la génération de gestes. La première étape se concentre sur la création de gestes basés sur le contenu du discours. La deuxième étape ajuste ces gestes générés pour les aligner harmonieusement avec le rythme des mots prononcés. Cette double approche aide à garantir que les gestes sont à la fois pertinents et engageants.
Première Étape : Génération de Gestes Sensibles au Sens
La première étape du système est dédiée à la génération de gestes qui reflètent le sens du discours. Plutôt que de produire des gestes uniquement basés sur le timing de l'audio, cette phase utilise des techniques avancées pour comprendre le contenu exprimé.
Utilisation des Embeddings de Texte
Pour générer des gestes alignés avec le sens du discours, le système utilise une technique appelée embeddings de texte. Ce processus traduit le discours dans un format que le modèle de génération de gestes peut comprendre. En analysant les mots et les phrases utilisées, le système peut créer des gestes qui reflètent fidèlement l'intention derrière le discours.
Génération de mouvement
Une fois que le système a compris le contenu du discours, il passe à la génération des gestes correspondants. En utilisant un type de réseau spécial, le système peut produire des séquences de mouvement réalistes qui correspondent au sens des mots prononcés.
Deuxième Étape : Affinage des Gestes Sensibles au Rythme
La deuxième étape du système se concentre sur l'affinage des gestes générés lors de la première étape. Bien que des gestes significatifs soient cruciaux, ils doivent aussi s'harmoniser avec le rythme du discours. Cette étape garantit que les gestes s'alignent physiquement avec le timing et le rythme des mots prononcés.
Affinage Basé sur la Diffusion
Pour obtenir un rythme fluide dans les gestes, le système utilise une méthode basée sur la diffusion. Cette approche permet des ajustements subtils des mouvements, les rendant plus fluides et naturels. En ajustant soigneusement les gestes à l'entrée audio, le système peut produire des résultats qui semblent cohérents et synchronisés.
Assurer le Réalisme
Le réalisme est clé dans la génération de gestes. L'étape d'affinage ne se concentre pas seulement sur l'alignement avec le rythme, mais maintient aussi un sens de mouvement naturel. Grâce à des techniques avancées, le système peut générer des gestes qui paraissent organiques et relatables, améliorant l'expérience de communication globale.
Applications du Système de Génération de Gestes
Le nouveau système de génération de gestes a plusieurs applications, notamment dans des environnements technologiques. Cela inclut les humains numériques, les assistants automatisés, et même les personnages animés dans des jeux et des films. En utilisant un système capable de produire des gestes réalistes, les créateurs peuvent améliorer l'engagement du public et l'immersion.
Amélioration des Interactions Numériques
Dans des environnements virtuels, l'utilisation de gestes peut améliorer considérablement les interactions. Que ce soit dans des réunions en ligne, des jeux en réalité virtuelle, ou des simulations sociales, cette technologie aide à rendre les êtres numériques plus vivants et relatiables. Les utilisateurs peuvent se connecter plus profondément lorsqu'ils voient des gestes qui reflètent une communication humaine réelle.
Personnalisation et Contrôle
Une des fonctionnalités marquantes du système proposé est sa capacité à personnaliser les gestes selon les entrées des utilisateurs. En permettant aux utilisateurs de fournir des indications ou de modifier la sortie, le système peut adapter ses gestes pour s'adapter à différents contextes ou tonalités émotionnelles. Cette flexibilité favorise des interactions plus engageantes.
Interprétation des Émojis et des Gestes
Le système peut aussi aller au-delà du simple discours et incorporer d'autres formes de communication, comme les émojis. En analysant ces indices supplémentaires, le système peut ajuster les gestes générés pour refléter non seulement le mot prononcé mais aussi le contexte émotionnel que les émojis peuvent transmettre.
Évaluation des Performances
Pour garantir que le système fonctionne efficacement, il a subi des tests approfondis par rapport à des modèles existants. Les résultats montrent que le système proposé surpasse de nombreuses approches traditionnelles en fluidité et en signification des gestes.
Comparaison avec les Méthodes Traditionnelles
Comparé aux anciennes techniques de génération de gestes, le nouveau système produit systématiquement des gestes plus pertinents et rythmiques. Alors que les modèles précédents échouaient souvent à capturer l'essence du discours, ce système en deux étapes livrait des résultats qui résonnaient mieux avec à la fois le contenu et le rythme des mots prononcés.
Retour des Utilisateurs
Pour valider encore plus son efficacité, de vrais utilisateurs ont été interrogés sur leurs opinions concernant les résultats des gestes. Les retours indiquaient une forte préférence pour les gestes générés par ce système, notamment en termes de naturalité et de pertinence par rapport au contexte du discours.
Directions Futures
Le développement de ce système de génération de gestes ouvre de nouvelles voies pour la recherche et les applications. À mesure que la technologie continue d'évoluer, les capacités des systèmes de génération de gestes feront aussi de même. Les itérations futures pourraient viser un réalisme encore plus grand et améliorer la capacité à comprendre des contextes émotionnels complexes dans le discours.
Avancées Technologiques
À mesure que les techniques d'apprentissage automatique avancent, le potentiel d'amélioration des systèmes de génération de gestes devient encore plus prometteur. Les recherches futures pourraient se concentrer sur l'intégration de davantage d'indices contextuels, tels que les expressions faciales ou les facteurs environnementaux, pour améliorer encore le réalisme des gestes générés.
Élargissement des Cas d'Usage
Les applications de cette technologie sont vastes. Au-delà du divertissement, la génération de gestes peut jouer un rôle significatif dans l'éducation, la formation et la communication, offrant de nouvelles façons aux individus de s'exprimer.
Conclusion
Les gestes enrichissent la communication humaine et améliorent considérablement l'engagement du public. L'introduction d'un système en deux étapes pour générer des gestes offre des possibilités passionnantes pour les communications numériques, améliorant le réalisme et l'efficacité des interactions. À mesure que la technologie évolue, elle promet de donner vie à des gestes encore plus avancés et significatifs, créant une expérience de communication plus riche à travers plusieurs plateformes.
Grâce à un développement continu et à des retours d'expérience, les systèmes de génération de gestes deviendront probablement des outils inestimables pour combler le fossé entre les personnages numériques et leurs interactions humaines, menant à un monde numérique plus connecté et immersif.
Titre: LivelySpeaker: Towards Semantic-Aware Co-Speech Gesture Generation
Résumé: Gestures are non-verbal but important behaviors accompanying people's speech. While previous methods are able to generate speech rhythm-synchronized gestures, the semantic context of the speech is generally lacking in the gesticulations. Although semantic gestures do not occur very regularly in human speech, they are indeed the key for the audience to understand the speech context in a more immersive environment. Hence, we introduce LivelySpeaker, a framework that realizes semantics-aware co-speech gesture generation and offers several control handles. In particular, our method decouples the task into two stages: script-based gesture generation and audio-guided rhythm refinement. Specifically, the script-based gesture generation leverages the pre-trained CLIP text embeddings as the guidance for generating gestures that are highly semantically aligned with the script. Then, we devise a simple but effective diffusion-based gesture generation backbone simply using pure MLPs, that is conditioned on only audio signals and learns to gesticulate with realistic motions. We utilize such powerful prior to rhyme the script-guided gestures with the audio signals, notably in a zero-shot setting. Our novel two-stage generation framework also enables several applications, such as changing the gesticulation style, editing the co-speech gestures via textual prompting, and controlling the semantic awareness and rhythm alignment with guided diffusion. Extensive experiments demonstrate the advantages of the proposed framework over competing methods. In addition, our core diffusion-based generative model also achieves state-of-the-art performance on two benchmarks. The code and model will be released to facilitate future research.
Auteurs: Yihao Zhi, Xiaodong Cun, Xuelin Chen, Xi Shen, Wen Guo, Shaoli Huang, Shenghua Gao
Dernière mise à jour: 2023-09-17 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2309.09294
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.09294
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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