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# 電気工学・システム科学 # サウンド # 人工知能 # グラフィックス # ヒューマンコンピュータインタラクション # マルチメディア # 音声・音声処理

バーチャルキャラクターに命を吹き込む

DiM-Gestorがリアルタイムでバーチャルキャラクターのジェスチャーをどう強化するかを発見しよう。

Fan Zhang, Siyuan Zhao, Naye Ji, Zhaohan Wang, Jingmei Wu, Fuxing Gao, Zhenqing Ye, Leyao Yan, Lanxin Dai, Weidong Geng, Xin Lyu, Bozuo Zhao, Dingguo Yu, Hui Du, Bin Hu

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ジェスチャー生成の進展 ジェスチャー生成の進展 マンの交流の仕方を変えるんだ。 DiM-Gestorは、バーチャルヒュー
目次

最近、アニメーションやビデオゲームの分野で3Dバーチャルヒューマンについてたくさんの話題があるよね。このバーチャルキャラクターたちはリアルな人間みたいに動いたり感情を表現したりする必要があるから、ジェスチャー生成が重要になってきてるんだ。スピーチ中にデジタルな分身がダンボールの切り抜きみたいに立ってるだけじゃつまんないよね?そこで登場するのが、スピーチ駆動のジェスチャー生成だ!

スピーチ駆動のジェスチャー生成って?

スピーチ駆動のジェスチャー生成っていうのは、「バーチャルキャラクターに話しながら手や腕を動かさせよう!」ってこと。例えば、ニュースキャスターがニュースを平坦に読むだけじゃなくて、手を使って話を表現する様子を想像してみて。これがこの技術の狙いなんだ – 自然で話の内容に合ったジェスチャーを作ること。

なんでこれが大事なの?

スピーチに合ったジェスチャーを生成できる能力があれば、バーチャルヒューマンがもっと魅力的でリアルに見えるんだ。キャラクターが動きで自分を表現できるようになれば、もっと親しみやすくなるし、エンタメだけじゃなくて教育やトレーニング、顧客サービスにも大きな影響があるよ。例えば、概念を説明しながら指さしたりジェスチャーをするバーチャルチューターを想像してみて。静止した画面よりもずっとクールだよね?

課題

スピーチと完璧に同期したジェスチャーを作るのは簡単じゃないんだ。特に、リアルに見えるようにしたりスピーチのニュアンスに合わせるのには複雑さがあるし、メモリの使用や処理速度みたいな技術的な課題もある。だから、ジェスチャーで反応するバーチャルキャラクターが出るのに何時間も待ちたくないよね。

私たちの素晴らしい解決策:DiM-Gestor

この課題を克服するために、DiM-Gestorを導入したよ。なんかすごそうでしょ?この革新的なモデルは、見た目も良くてスピーチの感情やリズムに合ったジェスチャーを生成することを目指してるんだ。このモデルを使うことで、バーチャルヒューマンに個性を与えるみたいに、話しながら手を振ったり頷いたりして、デジタルの世界に命を吹き込むんだ!

どうやって動くの?

DiM-Gestorは2つの主要な部分で動いてる。まず、スピーチのディテールを拾うファジーな特徴抽出器があって、声のトーンで他の人の興奮を感じ取るみたいな感じ。次に、ファジーな情報をジェスチャーコマンドに変換するマッピングモジュールがあって、すべてが順調に流れるようにしてる。

友達がすごく早口で話してるのを理解しようとする時を想像してみて - その興奮の断片をキャッチして、アニメーションでジェスチャーを返すよね?それがDiM-Gestorが目指してることなんだ。

DiM-Gestorが特別なのは?

DiM-Gestorは効率的に作られていて、コンピュータのメモリを占有したり、ジェスチャーを生成するのに時間がかかることがないんだ。実際、従来の方法よりも速くジェスチャーを生成できるし、リアルタイムでジェスチャーを作れるから、ライブ放送やゲームみたいにタイミングが重要なアプリケーションにぴったり。

中国の共スピーチジェスチャーデータセット

DiM-Gestorをさらに良くするために、中国の共スピーチジェスチャーデータセットというユニークなデータセットを開発したよ。これはプロの放送者からの15時間以上のジェスチャーデータのコレクションなんだ。DiM-Gestorが学ぶための動きのライブラリみたいなもので、さまざまなスピーチシナリオに基づいてジェスチャーがどうあるべきかを理解するのに役立つ。まるでバーチャルヒューマンにたくさんのダンスムーブを選ばせるみたいだね!

パフォーマンステスト

DiM-Gestorとデータセットを開発した後、テストを行ったよ。他の既存の方法とモデルのパフォーマンスを比較したら、DiM-Gestorはただ良いだけじゃなくて、もっと良かったんだ!私たちのモデルは、もっと自然に感じるジェスチャーを生成し、話の内容とぴったり合ったんだ。

DiM-Gestorの次のステップ

DiM-Gestorの未来は明るいよ。一つのワクワクする可能性は、さらに速い拡散モデルを統合して、もっとスピードアップすること。バーチャルヒューマンが会話に合わせてだけじゃなくて、トーンや感情の変化に瞬時に適応できると想像してみて。それはまるで、何を言うべきか、どう動くべきかを分かっている人と会話しているようだね!

結論

要するに、DiM-Gestorはバーチャルヒューマンの世界で画期的な存在なんだ。ジェスチャー生成の課題を効率と質で克服して、もっと魅力的なデジタルインタラクションへの道を切り開いてる。だから、次にバーチャルキャラクターが話している時に手を振ったりジェスチャーをするのを見たら、その裏にはそれを可能にする賢い技術があるってことを思い出してね。画面に話しかけるのがこんなに活き活きしているとは誰が思っただろうね?

オリジナルソース

タイトル: DiM-Gestor: Co-Speech Gesture Generation with Adaptive Layer Normalization Mamba-2

概要: Speech-driven gesture generation using transformer-based generative models represents a rapidly advancing area within virtual human creation. However, existing models face significant challenges due to their quadratic time and space complexities, limiting scalability and efficiency. To address these limitations, we introduce DiM-Gestor, an innovative end-to-end generative model leveraging the Mamba-2 architecture. DiM-Gestor features a dual-component framework: (1) a fuzzy feature extractor and (2) a speech-to-gesture mapping module, both built on the Mamba-2. The fuzzy feature extractor, integrated with a Chinese Pre-trained Model and Mamba-2, autonomously extracts implicit, continuous speech features. These features are synthesized into a unified latent representation and then processed by the speech-to-gesture mapping module. This module employs an Adaptive Layer Normalization (AdaLN)-enhanced Mamba-2 mechanism to uniformly apply transformations across all sequence tokens. This enables precise modeling of the nuanced interplay between speech features and gesture dynamics. We utilize a diffusion model to train and infer diverse gesture outputs. Extensive subjective and objective evaluations conducted on the newly released Chinese Co-Speech Gestures dataset corroborate the efficacy of our proposed model. Compared with Transformer-based architecture, the assessments reveal that our approach delivers competitive results and significantly reduces memory usage, approximately 2.4 times, and enhances inference speeds by 2 to 4 times. Additionally, we released the CCG dataset, a Chinese Co-Speech Gestures dataset, comprising 15.97 hours (six styles across five scenarios) of 3D full-body skeleton gesture motion performed by professional Chinese TV broadcasters.

著者: Fan Zhang, Siyuan Zhao, Naye Ji, Zhaohan Wang, Jingmei Wu, Fuxing Gao, Zhenqing Ye, Leyao Yan, Lanxin Dai, Weidong Geng, Xin Lyu, Bozuo Zhao, Dingguo Yu, Hui Du, Bin Hu

最終更新: Nov 23, 2024

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2411.16729

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2411.16729

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

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