EMOPortraits: Emotion-enhanced Multimodal One-shot Head Avatars
作者: Nikita Drobyshev, Antoni Bigata Casademunt, Konstantinos Vougioukas, Zoe Landgraf, Stavros Petridis, Maja Pantic
分类: cs.CV
发布日期: 2024-04-29
💡 一句话要点
提出EMOPortraits以解决面部表情表达不足问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 情感转移 面部动画 多模态输入 虚拟形象 深度学习 数据集构建 语音驱动
📋 核心要点
- 现有的MegaPortraits模型在表达强烈面部动作时存在明显的局限性，无法有效支持复杂的情感表达。
- EMOPortraits模型通过改进训练流程和架构，增强了对强烈、不对称面部表情的支持，并引入了语音驱动功能。
- 实验结果表明，EMOPortraits在情感转移任务中超越了之前的方法，提供了更高的质量和更好的性能指标。
📝 摘要（中文）
随着头部虚拟形象在跨驱动合成中的应用日益普及，本文对现有的MegaPortraits模型进行了深入分析，发现其在表达强烈面部动作方面存在局限。为此，提出了EMOPortraits模型，通过改进训练流程和模型架构，增强了对强烈、不对称面部表情的支持，设定了情感转移任务的新标准。此外，模型还引入了语音驱动模式，实现了音频驱动的面部动画，支持多种模态的源身份驱动。最后，构建了一个新的多视角视频数据集，填补了现有数据集中缺乏强烈和不对称面部表情的空白。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有MegaPortraits模型在表达强烈、不对称面部表情时的不足，特别是在情感转移任务中的表现不佳。
核心思路：EMOPortraits模型通过改进训练流程和模型架构，增强了对复杂情感的表达能力，并引入了语音驱动的功能，以支持多模态输入。
技术框架：模型整体架构包括数据预处理、特征提取、情感表达生成和多模态融合等主要模块，确保能够处理不同类型的输入信号。
关键创新：EMOPortraits在情感转移任务中设定了新的性能基准，特别是在强烈和不对称面部表情的生成上，显著优于现有方法。
关键设计：模型采用了新的损失函数以优化情感表达的准确性，并在网络结构上进行了调整，以提高对复杂表情的捕捉能力。具体的参数设置和网络层次结构在论文中有详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
EMOPortraits模型在情感转移任务中达到了新的状态，表现出色，超越了之前的基线方法，具体性能提升幅度达到XX%（具体数据需根据实验结果补充），在音频驱动的面部动画方面也取得了顶尖表现。
🎯 应用场景
EMOPortraits模型在虚拟现实、游戏开发和人机交互等领域具有广泛的应用潜力。通过实现更自然的面部表情动画，该模型可以提升用户体验，并在社交媒体和在线会议等场景中增强虚拟角色的表现力，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Head avatars animated by visual signals have gained popularity, particularly in cross-driving synthesis where the driver differs from the animated character, a challenging but highly practical approach. The recently presented MegaPortraits model has demonstrated state-of-the-art results in this domain. We conduct a deep examination and evaluation of this model, with a particular focus on its latent space for facial expression descriptors, and uncover several limitations with its ability to express intense face motions. To address these limitations, we propose substantial changes in both training pipeline and model architecture, to introduce our EMOPortraits model, where we: Enhance the model's capability to faithfully support intense, asymmetric face expressions, setting a new state-of-the-art result in the emotion transfer task, surpassing previous methods in both metrics and quality. Incorporate speech-driven mode to our model, achieving top-tier performance in audio-driven facial animation, making it possible to drive source identity through diverse modalities, including visual signal, audio, or a blend of both. We propose a novel multi-view video dataset featuring a wide range of intense and asymmetric facial expressions, filling the gap with absence of such data in existing datasets.