对话驱动的多主体视听表征合成技术
本文主要探讨了"Talking Face Generation by Adversarially Disentangled Audio-Visual Representation"这一主题,它关注的是如何通过深度学习技术合成与给定语音语义相对应的一系列人脸图像,特别是实现任意主体的说话人脸生成。现有的工作要么集中在构建单个主体特定的面部外观模型,忽略了语音相关的动态变化;要么专注于语音驱动的嘴唇动作与语音内容之间的身份无关转换,缺乏对个体特性的考虑。 作者Hangzhou Yu Liu、Ziwei Liu、Ping Luo和Xiaogang Wang来自中国香港中文大学的研究团队,他们提出了一种新颖的方法,将面部内在特征(主体相关)和语音驱动的外部表现(语音相关)相结合。他们假设说话人脸序列是由这两部分信息构成的,并通过一种关联性和对抗性训练过程,实现了对音频-视觉表示的解耦。这种解耦的表示允许系统在保留个体特征的同时,准确地将语音转化为对应的面部表情。 具体来说,研究的核心在于设计了一个能够学习到音频和视觉特征之间关系的模型,该模型能够区分出主体特有的面部特征(如面部结构、肤色等)和由语音内容驱动的表情变化(如口形、眼神等)。通过这样的方法,即使对于不同的个体,系统也能生成逼真的对话场景,展现出自然且符合语义的面部运动。 在实现上,该模型可能采用了深度神经网络架构,如循环神经网络(RNN)或变分自编码器(VAE),结合生成对抗网络(GAN)来优化音频和视频表示的分离效果。训练过程中,可能包括一个关联模块来捕捉共同的语音特征,以及一个对抗模块来对抗生成的面部图像是否真实且与语音一致的判别器。 总结来说,这篇文章的重要贡献是提出了一种新颖的策略,使得生成的谈话人脸不仅能够忠实于语音内容,还能反映出不同个体的个性特征,从而推动了更真实的多主体对话生成技术的发展。这个成果对于人工智能中的语音合成、虚拟现实交互、甚至情感计算等领域具有潜在的应用价值。
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