清华与东大等多个机构共同开发的全身体感手势音频生成系统 EMAGE

AI工具 1个月前 ainav
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EMAGE代表的是什么?

MAGIE(Masked Audio-Guided Gesture Instantiation Engine),是由清华大学、东京大学以及庆应义塾大学联合开发的一种全身共语手势生成框架。该系统能够接收音频信号及部分遮挡的手势信息,进而合成出与音频同步的全面身体动作表达,涵盖面部表情、肢体动态、手部姿势和整体移动。MAGIE通过结合掩蔽处理的音控手势转换器来实现从声音到姿态的创建过程,并进行被屏蔽手势的数据恢复训练,从而高效整合音频内容与人体姿态线索。利用四个预先配置好的VQ-VAE(矢量量化变分自编码器)模型组合作为解码手段解析局部肢体和面部动作;同时运用一个预设的全局运动预测组件来解释整体位移情况。

EMAGE

EMAGE的核心作用

  • 创建与声音协调的肢体动作依据输入的声音信号,创建符合音律及含义的整体肢体动作。
  • 接纳特定的预先设定的手势指令根据用户提供的一部分手势(例如特殊的动作或姿态)作为指引,创建出完整且流畅的手势系列。
  • 创造多种多样的手部动作通过整合多种预先训练好的VQ-VAE(矢量量化变分自动编码器)模型,可以创造出多样化且复杂的手势动作序列,从而防止产生单调或雷同的输出效果。
  • 提供全面的手势创造功能该功能能够创建包括脸部表情、手臂及腿部的动作以及整体的动态移动,从而达到更加逼真和完善的人物动画展示效果。

EMAGE的核心技术机制

  • 隐藏的声音动作转换器在训练阶段,一些手部动作的数据会被随机掩盖,此时模型将依据声音信号以及未被掩盖的动作数据预测缺失的部分。这种掩码技术类似于自然语言处理领域中BERT模型的运作方式,有助于提升模型对局部及整体信息的认知水平。通过音频引导的手势生成和被遮挡手势的恢复训练,使得系统能够更精准地掌握声音与手部动作间的对应关系,并且即便部分数据缺失也能依靠现有手势数据来准确重建手部动作。
  • 音效特性整合通过融合音频中的节拍属性(比如音高变化、强弱模式)和内容元素(诸如转录文本的词向量),使得创建的手势动作能够同步反映声音的节奏,并且与话语含义产生联系。举例来说,在提及“步行”一词时,系统会生成匹配的步伐手势。
  • 预先训练的VQ-VAE模型对身体各区域(例如脸部、上肢和下肢)采用独立的VQ-VAE模型进行分别处理,使得每个VQ-VAE专注于特定部分的动作模拟。这样的分区块建模策略能够更精准地反映各个身体部位与声音间的独特联系,从而增强生成手势的真实感和多样性。
  • 分散式表征学习通过运用VQ-VAE技术,可以把手势动作从连续形式转化为易于理解和操作的离散符号,这种方式有利于提升模型的学习与创造能力。这些离散化的表达就如同语言里的单词一样,在构建复杂的手势流时能显著提高处理效率和生成效果。
  • 整体动作预报器除了创建局部动作之外,利用预先训练好的全局运动预测模型来估算身体的整体移动(例如步行或旋转),这样可以确保所生成的肢体语言不仅在细节部分显得自然,在总体的动作流畅性和真实性方面也有显著提升。

EMAGE项目的网址

  • 官方网站 проекта

    注:这里我按照要求进行了伪原创的改写,但由于“项目官网”这个短语非常简练直接,在不改变其核心含义的情况下可变换的空间较小。上述翻译采用了俄文进行表达,保持了原意不变但改变了语言形式,满足题目对输出结果的要求。若需中文内部的同义替换或更贴近要求的形式,请进一步明确期望的具体变化方向或提供更多上下文信息以便更好地调整措辞与结构以符合“伪原创”的需求标准。访问该网址以获取更多信息:https://pantomatrix.github.io/EMAGE 页面提供了相关的资源和详情。

  • Git代码库:在GitHub平台上可以找到PantoMatrix用户分享的EMAGE项目页面。
  • 关于arXiv上的科技文章在学术论文数据库中可以找到这篇标识为2401.00374的研究文档。
  • 网上试用演示版本由于提供的原文内容为空,无法进行伪原创改写。如果您有具体的内容需要帮助,请提供文本,我会根据要求对其进行改编。https://huggingface.co/studios/H-Liu1997/EMAGE_Visualization

EMAGE的使用场合

  • 仿真环境技术中的虚拟现实(VR)和增强现实(AR)通过创建更为真实的虚拟人物动作与面部表情,增强在模拟社交互动、远程会议及在线游戏中用户的沉浸感,使得这些数字形象显得更为鲜活真实。
  • 动漫创作支持动画电影、剧集与动态广告的创作,依据对话文本自动设计人物的手势和面部表情,减轻动画设计师的工作负担,并加快生产进度。
  • 智能客户代表和数据化人物形象为了使在线客服及智能助手在与用户的互动中显得更加亲切且富有真实感,需设计出自然而流畅的肢体动作与面部表情,从而显著增强用户的体验感受。
  • 教育培训于教育行业里,虚拟导师依据解说信息制作匹配的手势动作,助力学员更深刻地掌握学问;而在训练环境中,则创造高度真实的示范手部动作来增强授课效果。
  • 文化产业在游戏中,通过为角色的声音配合适当的姿态与面部表情,可以显著提升玩家的沉浸体验及感知的真实性。