Driving Animatronic Robot Facial Expression From Speech

📄 arXiv: 2403.12670v3 📥 PDF

作者: Boren Li, Hang Li, Hangxin Liu

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2024-03-19 (更新: 2024-08-07)

备注: 8 pages, 6 figures, accepted to IROS 2024. For associated project page, see https://library87.github.io/animatronic-face-iros24

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于线性混合蒙皮的语音驱动仿生机器人面部表情生成方法

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 仿生机器人 面部表情生成 线性混合蒙皮 人机交互 实时生成 运动合成 语音驱动 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在生成与语音同步的仿生机器人面部表情时面临生物力学复杂性和运动合成响应性的问题。
  2. 本文提出了一种基于线性混合蒙皮的方案，作为统一的表征方法，指导仿生机器人的设计和运动合成。
  3. 实验结果表明，该方法能够在单个Nvidia RTX 4090上实时生成超过4000帧每秒的高逼真度面部表情，显著提升了人机交互的自然性。

📝 摘要（中文）

仿生机器人通过逼真的面部表情实现自然的人机交互。然而，由于面部生物力学的复杂性和响应性运动合成的需求，从语音生成真实的机器人表情面临重大挑战。本文提出了一种新颖的以线性混合蒙皮（LBS）为核心的方案，驱动仿生机器人面部表情生成。该方法在设计和运动合成方面进行了创新，能够实时生成高达4000帧每秒的面部表情，显著提升了机器人复制细腻人类表情的能力。为促进该领域的进一步研究，相关代码已公开发布。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决仿生机器人面部表情生成中的语音同步问题，现有方法在面部生物力学和运动合成的响应性方面存在不足。

核心思路：提出一种以线性混合蒙皮（LBS）为核心的方案，利用其作为统一的表征方法，指导机器人表情的设计与运动合成。

技术框架：整体架构包括表情生成模块、运动合成模块和语音输入处理模块，LBS在其中起到关键的连接作用，确保表情的自然流畅。

关键创新：最重要的创新在于将LBS应用于仿生机器人面部表情生成，解决了传统方法在表情生成中的局限性，使得机器人能够更真实地模拟人类表情。

关键设计：在参数设置上，采用了优化的LBS权重，损失函数设计考虑了表情的自然性和同步性，网络结构则基于深度学习框架进行优化，确保高效的实时生成。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，该方法在单个Nvidia RTX 4090上能够实时生成超过4000帧每秒的高逼真度面部表情，相较于传统方法在表情生成的自然性和响应性上有显著提升，极大增强了人机交互的自然性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括娱乐、教育、医疗和人机交互等多个领域。通过实现更自然的面部表情，仿生机器人能够在社交场合中更好地与人类互动，提升用户体验，未来可能在家庭助手、陪伴机器人等方面发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Animatronic robots hold the promise of enabling natural human-robot interaction through lifelike facial expressions. However, generating realistic, speech-synchronized robot expressions poses significant challenges due to the complexities of facial biomechanics and the need for responsive motion synthesis. This paper introduces a novel, skinning-centric approach to drive animatronic robot facial expressions from speech input. At its core, the proposed approach employs linear blend skinning (LBS) as a unifying representation, guiding innovations in both embodiment design and motion synthesis. LBS informs the actuation topology, facilitates human expression retargeting, and enables efficient speech-driven facial motion generation. This approach demonstrates the capability to produce highly realistic facial expressions on an animatronic face in real-time at over 4000 fps on a single Nvidia RTX 4090, significantly advancing robots' ability to replicate nuanced human expressions for natural interaction. To foster further research and development in this field, the code has been made publicly available at: \url{https://github.com/library87/OpenRoboExp}.