Superior and Pragmatic Talking Face Generation with Teacher-Student Framework

📄 arXiv: 2403.17883v1 📥 PDF

作者: Chao Liang, Jianwen Jiang, Tianyun Zhong, Gaojie Lin, Zhengkun Rong, Jiaqi Yang, Yongming Zhu

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-26

💡 一句话要点

提出SuperFace框架以解决复杂输入下的生成效率与质量问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 谈话面孔生成 教师-学生框架 蒸馏训练 计算效率 多模态输入 高质量生成 鲁棒性 可编辑性

📋 核心要点

  1. 现有的谈话面孔生成方法在处理复杂的现实输入时性能显著下降，且效率不足以满足实际应用需求。
  2. 本文提出了SuperFace框架，通过教师-学生模型设计，能够处理不同质量的输入并生成高质量的输出。
  3. 实验结果表明，SuperFace在质量、鲁棒性、成本和可编辑性方面均优于现有方法，尤其是学生模型的计算负担降低了99%。

📝 摘要（中文）

谈话面孔生成技术能够根据任意外观和运动信号生成视频，尽管“任意”特性提供了便利，但在实际应用中也带来了挑战。现有方法在标准输入下表现良好，但在复杂的现实输入中性能严重下降。此外，效率也是部署中的一个重要考虑。为全面解决这些问题，本文提出了SuperFace，一个教师-学生框架，平衡了质量、鲁棒性、成本和可编辑性。我们首先提出一个简单但有效的教师模型，能够处理不同质量的输入以生成高质量结果。在此基础上，我们设计了一种高效的蒸馏策略，以获取一个特定身份的学生模型，该模型在显著降低计算负担的同时保持质量。实验验证了SuperFace在上述四个目标上提供了比现有方法更全面的解决方案，尤其是在学生模型中将FLOPs降低了99%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有谈话面孔生成方法在复杂输入下的性能下降和计算效率不足的问题。现有方法在标准输入下表现良好，但在实际应用中面临挑战。

核心思路：论文提出的SuperFace框架采用教师-学生模型设计，教师模型处理不同质量的输入以生成高质量结果，而学生模型则通过蒸馏策略在保持质量的同时显著降低计算负担。

技术框架：SuperFace框架包括两个主要模块：教师模型和学生模型。教师模型负责生成高质量的输出，而学生模型则通过学习教师模型的知识来优化计算效率。

关键创新：最重要的创新在于提出了一种高效的蒸馏策略，使得学生模型在保持生成质量的同时，计算负担降低了99%。这一设计与现有方法的本质区别在于其高效性和针对性。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以确保生成结果的质量，同时在网络结构上进行了优化，以适应不同质量输入的处理需求。

📊 实验亮点

实验结果显示，SuperFace框架在处理复杂输入时，生成质量显著提高，同时学生模型的计算负担降低了99%。与现有方法相比，SuperFace在质量、鲁棒性、成本和可编辑性方面均表现出色，提供了更全面的解决方案。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、游戏开发、在线教育和社交媒体等。通过高效的谈话面孔生成技术，可以实现更自然的人机交互，提升用户体验。此外，未来可能在影视制作和个性化内容生成中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Talking face generation technology creates talking videos from arbitrary appearance and motion signal, with the "arbitrary" offering ease of use but also introducing challenges in practical applications. Existing methods work well with standard inputs but suffer serious performance degradation with intricate real-world ones. Moreover, efficiency is also an important concern in deployment. To comprehensively address these issues, we introduce SuperFace, a teacher-student framework that balances quality, robustness, cost and editability. We first propose a simple but effective teacher model capable of handling inputs of varying qualities to generate high-quality results. Building on this, we devise an efficient distillation strategy to acquire an identity-specific student model that maintains quality with significantly reduced computational load. Our experiments validate that SuperFace offers a more comprehensive solution than existing methods for the four mentioned objectives, especially in reducing FLOPs by 99\% with the student model. SuperFace can be driven by both video and audio and allows for localized facial attributes editing.