多语言手语视频生成器 SignLLM —— 通过文本输入创建手语演示

SignLLM代表的是什么？

SignLLM 是一款创新的多语言手语生成系统，它能够根据文字输入创建相应的手语视频。作为全球首个兼容多种国家手语的模型，SignLLM 支持包括美国手语（ASL）、德国手语（GSL）、阿根廷手语（LSA）及韩国手语（KSL）在内的八种不同语言的手势表达。该系统利用 Prompt2Sign 数据集进行开发，通过自动化手段收集和处理网络上的各类手语视频，并采用新型损失函数与强化学习技术相结合的方式，实现了高效的数据提取与模型训练过程。

SignLLM的核心特性

• 生成手语视频把输入的文本转化为流利自然的手语动画视频，支持多国语言。
• 多种语言兼容性支持提供对八种手语的支持，涵盖多个不同的国家与地区。
• 有效培训与改进利用强化学习组件加快训练速度，并提升样本采集的品质。
• 风格转换与调整把产生的模型结果转化为高度仿真的手语视频，其效果近乎真人一般。
• 教育及翻译服务サポート可以应用于手语教育、手语转换，并且能够为听障群体提供交流协助。

SignLLM的核心技术机制

• 分层与离散表示法SignLLM 利用两个核心组件对手语视频进行分解和分级表示处理。起初，视觉手语向量量化(VQ-Sign)部分负责把手语视频转化为一串离散的字符标志，这些类似于语言文字中的字母单元。接下来，通过码本重组与同步(CRA)模块将上述字符级别标志整合为词汇级别的标识符，并构造出具有分级结构的手语表述句。
• 自我监督学习及语境推测VQ-Sign 组件利用上下文预测任务来进行自我监督学习，而非采用常规的视频重构技术。这种方法能够在避免重构高维度视频信息的前提下，有效把握手语影片中的时间关联性与意义联系。
• 字符与文字的同步排列为提升手语符号和文字标签之间的语义一致性，SignLLM 采用最大均值差异(MMD)损失函数来协调手语符号嵌入空间和文字标签嵌入空间的一致性。
• 与大型语言模型的融合SignLLM 结合了其产生的手语句子和固定的 LLM，利用文本提示来引导 LLM 产出所需语言的译文。这种方法使得 SignLLM 能够借助 LLM 强大的翻译功能，有效完成从手语到文字的转换工作。
• 培训与推断SignLLM 的培训过程包含两个主要环节：初步训练与精炼调整。在初步训练中，涉及到了上下文的预测以及代码词汇表的校准工作；而在后续的精炼调整过程中，则着重于提升模型的整体表现能力。

SignLLM的项目位置

• 官方网站建设项目：访问此链接以获取更多信息 – https://signllm.github.io/
• GitHub代码库：访问此链接以查看项目仓库 – https://github.com/SignLLM
• 关于技术的arXiv学术文章访问该链接可获取论文的PDF版本：https://arxiv.org/pdf/2405.10718，其中包含了详尽的研究内容。

SignLLM的使用场合

• 教育行业SignLLM 能够担任虚拟的手语导师角色，把文字内容转化为手语动作的视频展示，使学生们能够更加形象化地掌握手语知识，并有效加快他们的学习进度。
• 医疗卫生环境在医疗机构中，SignLLM 可以即时把医生的话语或文本转化为手语，协助听力障碍的病人更加精确地表达病情和领会医疗指示，从而提升他们的医疗服务体验。
• 法规及公共事业服务于法庭审理及法律咨询服务期间，SignLLM 能够供应精准的手语诠释服务，保障听力受限者在处理法律事宜时享有平等交流的权利。不仅如此，在公共设施运用与客户关怀领域内，它同样能够提供实时手语翻译支持，优化听障人士的服务体验。
• 休闲与文化传播SignLLM 能够为电影、电视剧及在线视频供应即时的手语翻译服务，从而提升听力障碍人士的文化体验。
• 日常生活中个人使用者能够利用 SignLLM 在日常交流中传递信息，比如和听力受限的朋友对话或者在需要保持静音的场合进行互动。