Chain of Generation: Multi-Modal Gesture Synthesis via Cascaded Conditional Control

📄 arXiv: 2312.15900v1 📥 PDF

作者: Zunnan Xu, Yachao Zhang, Sicheng Yang, Ronghui Li, Xiu Li

分类: cs.CV

发布日期: 2023-12-26

备注: AAAI-2024

💡 一句话要点

提出链式生成方法，利用语音驱动的多模态先验提升3D手势合成质量。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D手势生成 多模态融合 语音驱动 链式生成 先验约束

📋 核心要点

  1. 现有手势生成方法依赖多模态信息，但在推理时若模态缺失，性能显著下降。
  2. 提出链式生成方法，解耦语音与先验信息，利用多模态先验约束手势生成过程。
  3. 实验结果表明，该方法在手势生成质量上达到SOTA，并降低了推理阶段的设置成本。

📝 摘要（中文）

本研究旨在通过利用来自人类语音的多模态信息来改进3D手势的生成。以往的研究主要集中于整合额外的模态以提高生成手势的质量。然而，当某些模态在推理过程中缺失时，这些方法的性能会下降。为了解决这个问题，我们建议使用语音衍生的多模态先验来改进手势生成。我们提出了一种新颖的方法，该方法将先验与语音分离，并采用多模态先验作为生成手势的约束。我们的方法采用链式建模方法，依次生成面部blendshape、身体运动和手部手势。具体来说，我们将从面部变形中提取的节奏线索和基于语音情感的风格化先验融入到手势生成过程中。通过整合多模态先验，我们的方法提高了生成手势的质量，并消除了推理过程中昂贵的设置准备的需要。大量的实验和用户研究证实，我们提出的方法达到了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D手势生成方法依赖于多模态输入，例如语音、文本等。然而，在实际应用中，这些模态可能并非总是可用，或者质量不高。当某些模态缺失时，现有方法的性能会显著下降，鲁棒性较差。此外，现有方法往往需要昂贵的设置准备，例如精确的语音同步等，限制了其应用范围。

核心思路：本文的核心思路是将语音信息解耦为内容和风格两部分，并从中提取出多模态先验信息，例如节奏和情感风格。这些先验信息可以作为生成手势的约束，即使在某些模态缺失的情况下，也能保证生成手势的质量和自然度。通过链式生成的方式，逐步生成面部表情、身体运动和手部手势，从而实现更精细的控制。

技术框架：该方法采用链式生成框架，包含以下几个主要模块：1) 语音特征提取模块：提取语音的声学特征，例如梅尔频谱系数等。2) 多模态先验提取模块：从语音特征中提取节奏线索（来自面部变形）和情感风格先验。3) 链式生成模块：依次生成面部blendshape、身体运动和手部手势，其中每个阶段都受到多模态先验的约束。4) 渲染模块：将生成的手势渲染成3D动画。

关键创新：该方法的主要创新点在于：1) 提出了将语音信息解耦为内容和风格，并提取多模态先验信息的思想。2) 采用了链式生成框架，实现了对不同身体部位的精细控制。3) 通过将多模态先验作为约束，提高了生成手势的鲁棒性和自然度。

关键设计：在多模态先验提取模块中，使用了预训练的面部表情识别模型来提取节奏线索。在链式生成模块中，使用了基于Transformer的序列到序列模型，将语音特征和多模态先验映射到手势序列。损失函数包括手势运动学损失、风格损失和对抗损失，以保证生成手势的自然度和多样性。具体参数设置未知。

📊 实验亮点

论文通过大量实验和用户研究验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法在手势生成质量上达到了SOTA水平，并且在某些模态缺失的情况下，仍然能够保持较高的性能。用户研究表明，用户对该方法生成的手势的自然度和逼真度评价较高。具体性能数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于虚拟形象生成、游戏角色动画、人机交互等领域。通过语音驱动，可以自动生成逼真自然的3D手势，提高用户体验。该方法降低了对多模态输入的依赖，使得在资源受限的环境下也能生成高质量的手势动画，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

This study aims to improve the generation of 3D gestures by utilizing multimodal information from human speech. Previous studies have focused on incorporating additional modalities to enhance the quality of generated gestures. However, these methods perform poorly when certain modalities are missing during inference. To address this problem, we suggest using speech-derived multimodal priors to improve gesture generation. We introduce a novel method that separates priors from speech and employs multimodal priors as constraints for generating gestures. Our approach utilizes a chain-like modeling method to generate facial blendshapes, body movements, and hand gestures sequentially. Specifically, we incorporate rhythm cues derived from facial deformation and stylization prior based on speech emotions, into the process of generating gestures. By incorporating multimodal priors, our method improves the quality of generated gestures and eliminate the need for expensive setup preparation during inference. Extensive experiments and user studies confirm that our proposed approach achieves state-of-the-art performance.