DiffSHEG: 基于扩散模型的实时语音驱动全身3D表情和手势生成方法

DiffSHEG:实时语音驱动的全身3D表情与手势生成新方法

近年来,随着虚拟人物和数字人技术的快速发展,如何让虚拟角色自然地表达情感和进行交互成为了一个重要的研究课题。在这一背景下,香港科技大学和国际数字经济学院(IDEA)的研究团队提出了一种新颖的方法——DiffSHEG,用于实现实时的语音驱动全身3D表情和手势生成。这项研究成果已被CVPR 2024会议接收,展现了在人机交互和数字人领域的重要进展。

创新点与技术特色

DiffSHEG的核心创新在于将扩散模型应用于语音驱动的表情和手势生成任务中。与以往单独关注表情或手势生成的工作不同,DiffSHEG实现了表情和手势的联合生成,使生成的动作更加协调自然。具体来说,该方法有以下几个突出特点:

1. 基于扩散的协同生成框架: DiffSHEG采用了一种新型的扩散模型架构,允许从表情到手势的单向信息流动。这种设计有助于更好地匹配联合表情-手势分布,生成更加协调的动作。

2. 创新的采样策略: 研究团队提出了一种基于外推的采样策略,使得扩散模型能够生成任意长度的序列。这不仅提高了模型的灵活性,还保证了计算效率。

3. 实时性能: DiffSHEG能够实现实时生成,这对于交互式应用至关重要。

4. 多模态融合: 该方法有效地融合了语音和动作模态,实现了从语音到全身动作的端到端生成。

实验结果与性能评估

研究团队在两个公开数据集上对DiffSHEG进行了全面评估:

1. BEAT数据集: 这是一个包含多人对话场景的数据集,涵盖了丰富的表情和手势。

2. SHOW数据集: 这个数据集来自真实的脱口秀节目,包含了更加自然和多样化的表情-手势组合。

在这两个数据集上,DiffSHEG都取得了最先进的性能,无论是定量指标还是定性评估都优于现有方法。此外,研究团队还进行了用户研究,进一步证实了DiffSHEG生成结果的优越性。

应用前景与影响

DiffSHEG的提出为数字人和虚拟角色的开发开辟了新的可能性。它可以应用于以下几个领域:

1. 虚拟主播: 能够根据语音实时生成自然的表情和手势,提升虚拟主播的表现力和互动性。

2. 虚拟助手: 为智能助手等应用提供更自然的人机交互界面,增强用户体验。

3. 游戏与动画: 可用于快速生成游戏角色或动画人物的动作,提高内容制作效率。

4. 远程通信: 在远程会议或虚拟社交场景中,可以为用户的虚拟形象生成更真实的动作表现。

5. 辅助沟通: 对于有语言或听力障碍的人群,可以将语音转换为手势动作,辅助沟通。

技术实现与开源贡献

为了促进这一领域的研究发展,研究团队已经在GitHub上开源了DiffSHEG的代码实现。感兴趣的研究者和开发者可以通过以下步骤使用DiffSHEG:

1. 环境配置:

   conda env create -f environment.yml
   conda activate diffsheg

2. 模型训练:

   bash train_test_scripts.sh

3. 推理测试:

   bash inference_custom_audio_beat.sh

4. 可视化: 研究团队提供了基于Blender的可视化工具,可以直观地展示生成结果。

值得一提的是,DiffSHEG的实现借鉴了BEAT、TalkSHOW和MotionDiffuse等项目的部分代码,体现了开源社区的协作精神。

未来研究方向

尽管DiffSHEG取得了显著成果,但研究团队认为仍有以下几个方向值得进一步探索:

1. 多人场景: 扩展模型以处理多人交互场景,生成更加复杂的社交动作。

2. 个性化定制: 研究如何根据不同说话者的特点生成个性化的表情和手势。

3. 跨语言泛化: 提高模型在不同语言和文化背景下的泛化能力。

4. 情感强度控制: 开发控制生成动作情感强度的方法,以适应不同场景需求。

5. 实时性能优化: 进一步提升模型的推理速度,以适应更高帧率的应用场景。

结语

DiffSHEG的提出标志着语音驱动动作生成技术迈出了重要一步。它不仅在技术上实现了创新,更为数字人和虚拟现实等领域带来了新的可能性。随着这一技术的不断发展和完善,我们可以期待在不久的将来,虚拟角色将能够展现出更加自然、生动和富有表现力的行为,为人机交互带来革命性的变革。

研究团队呼吁更多的研究者和开发者加入到这一领域的探索中来。通过开源代码和详细的技术文档,DiffSHEG为后续研究提供了坚实的基础。未来,随着更多创新idea的涌现和跨学科合作的深入,我们有理由相信,虚拟人物的交互体验将会越来越接近真实人类,为数字世界注入更多活力和温度。

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