划重点:
⭐️ 提出了 EMAGE 框架,用于从音频和掩码手势生成全身人类手势。
⭐️ 引入了新的全面共话数据集 BEATX,结合 MoShed SMPLX 身体与 FLAME 头部参数,提高了建模质量。
⭐️ EMAGE 利用掩码手势先验信息进行训练,采用 Masked Audio Gesture Transformer 实现音频到手势生成,取得了最先进的性能。
站长之家(ChinaZ.com)4月3日 消息:最近,多所知名大学和研究机构的研究人员共同提出了 EMAGE 框架,旨在从音频和掩码手势生成全身人类手势。
EMAGE技术能实现输入音频生成全身动作,包括头部、嘴型、身体、手部和整体运动,跟之前Meta的audio2photoreal很像。用户只要上传音频(小于60秒),然后点击提交,输出结果将在输出中呈现3分钟。
他们引入了新的全面共话数据集 BEATX,该数据集结合了 MoShed SMPLX 身体和 FLAME 头部参数,进一步提高了建模质量,特别是对头部、颈部和手指动作的建模。EMAGE 在训练过程中利用了掩码手势的先验信息,以提高推断性能。该框架包括一个 Masked Audio Gesture Transformer,有助于联合训练音频到手势生成和掩码手势重建,有效地编码音频和身体手势提示。从掩码手势中编码的身体提示随后分别用于生成面部和身体动作。
此外,EMAGE 自适应地合并了音频的节奏和内容的语音特征,并利用了四个组合 VQ-VAE 来增强结果的保真度和多样性。实验证明,EMAGE 具有最先进的性能,能够生成具有完整的、音频同步的整体手势。
EMAGE 技术的问世将在各个领域产生深远影响,其中包括但不限于教育、医疗、娱乐等领域。研究团队表示,他们的代码和数据集已经公开提供,供学术和工业界使用。
项目入口:https://top.aibase.com/tool/emage
在线体验:https://huggingface.co/spaces/H-Liu1997/EMAGE
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