ARTalk – 东京大学等机构推出的3D头部动画生成框架

ARTalk是什么

ARTalk是东京大学和日本理化学研究所推出的新型语音驱动3D头部动画生成框架，基于自回归模型实现实时、高同步性的唇部动作和自然的面部表情及头部姿势生成。ARTalk用多尺度运动码本和滑动时间窗口技术，结合语音输入生成高质量的动画序列。ARTalk引入风格编码器，适应未见说话风格，生成具有独特个性的3D动画。ARTalk在唇部同步精度、表情自然性和风格一致性方面优于现有技术，具备实时性，适用于虚拟现实、游戏动画和人机交互等领域。

ARTalk的主要功能

• 实时生成自然的3D面部动画：从任意音频片段中生成高度同步的唇部动作、面部表情和头部姿势，适用于虚拟现实、游戏动画、电影制作和人机交互等领域。
• 个性化风格适应：基于样本运动序列提取风格特征，生成具有独特个人风格的3D动画，即使在训练中未见过的身份或风格上也能表现出色。
• 多尺度运动生成：捕捉从粗到细的运动细节，确保生成的动画在不同时间尺度上保持自然和连贯。
• 低延迟与高效性：基于自回归模型和滑动时间窗口技术，实现快速的实时动画生成，避免扩散模型的高计算成本，适合实时应用。

ARTalk的技术原理

• 多尺度VQ自编码器：基于将运动序列编码为多尺度离散码本，捕捉不同时间尺度的运动特征，提高运动表示的紧凑性，基于因果掩码确保时间序列的连贯性。
• 自回归生成器：基于Transformer架构，结合当前时间窗口的语音特征和前一窗口的运动信息，逐级生成多尺度运动码本，确保生成动作与语音的紧密对齐，在时间上保持一致性。
• 风格编码器：提取样本运动序列中的风格特征，减少语音与动作之间复杂映射的维度，让模型生成具有个性化风格的动画。
• 滑动时间窗口：将语音分割为时间窗口进行处理，保证实时性，基于跨窗口的自回归机制避免时间不连续性。
• FLAME模型：作为3D面部表示的基础，将复杂的网格运动转换为低维的参数化表示，简化运动建模的复杂度，保留表情和动作细节。

ARTalk的项目地址

• 项目官网：https://xg-chu.site/project_artalk/
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.20323

ARTalk的应用场景

• 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：为虚拟角色生成实时面部动画，增强沉浸感。
• 游戏开发：快速生成NPC或玩家角色的自然表情和唇动，提升游戏体验。
• 动画制作：根据语音生成高质量3D动画，提高制作效率，降低人工成本。
• 人机交互：为智能助手生成逼真表情和唇动，使其更人性化。
• 在线教育：辅助语言学习，基于动画展示标准的发音动作，提升学习效果。