写真と音声が数秒でビデオに変わります。西安交通大学のオープンソース SadTalker: 超自然的な頭と唇の動き、中国語と英語のバイリンガル、歌うこともできる

デジタル ピープルの概念の普及と生成技術の継続的な発展により、音声入力に応じて写真内のキャラクターを動かすことはもはや問題ではなくなりました。

しかし、「顔画像と音声を組み合わせてしゃべるアバター動画を生成する」には、 不自然な頭の動きや歪んだ表情など、まだまだ多くの問題点があります。ビデオと写真の中の人物の顔が違いすぎる などの問題があります。

最近、西安交通大学などの研究者らは、3 次元スポーツ場で学習して 3DMM の 3D 運動係数を生成する SadTalker モデル を提案しました。 (頭) をオーディオから抽出し、ポーズ、表情)、新しい 3D フェイシャル レンダラーを使用して頭の動きを生成します。

# 論文リンク: https://arxiv.org/pdf/2211.12194.pdf

プロジェクトのホームページ: https://sadtalker.github.io/

#音声は 英語、中国語、歌 、ビデオのキャラクターも 点滅頻度 を制御できます!

リアルな動き係数を学習するために、研究者らは音声とさまざまな種類の動き係数の間の関係を個別に明示的にモデル化しました。抽出された係数と 3D レンダリングされた顔を通じて、音声から正確な顔の表情を学習します。条件付き VAE を通じて PoseVAE を設計し、さまざまなスタイルの頭の動きを合成します。

最後に、生成された 3 次元モーション係数が顔レンダリングの教師なし 3 次元キーポイント空間にマッピングされ、最終的なビデオが合成されます。

最後に、この方法がモーション同期とビデオ品質の点で最先端のパフォーマンスを達成することが実験で実証されました。

現在のstable-diffusion-webuiプラグインもリリースされました。

デジタルヒューマン制作やビデオ会議など多くの分野で「音声を使って静止画をアニメーション化する」技術が必要ですが、現状ではまだ非常にやりがいのある仕事です。

これまでの研究では、唇の動きと音声の関係が最も強いため、「唇の動き」を生成することに主に焦点を当ててきました。他の研究では、他の関連する動き (頭の動きなど) も生成しようとしています。 ).顔のポーズ)、しかし、結果として得られるビデオの品質は依然として非常に不自然であり、好みのポーズ、ぼかし、アイデンティティの修正、および顔の歪みによって制限されます。

もう 1 つの一般的な手法は、潜在ベースのフェイシャル アニメーションであり、主に会話型フェイシャル アニメーションの特定カテゴリのモーションに焦点を当てています。モデルには、顔上のさまざまな位置のモーション軌跡を個別に学習するために使用できる高度に分離された表現が含まれていますが、不正確な表現や不自然なモーション シーケンスが依然として生成されます。

上記の観察に基づいて、研究者らは、暗黙的な 3 次元係数変調による様式化されたオーディオ駆動型ビデオ生成システムである SadTalker (Stylized Audio-Driven Talking-head) を提案しました。

# この目標を達成するために、研究者らは 3DMM の運動係数を中間表現として扱い、タスクを次のように分割しました。 2 つの主要な部分 (表情とポーズ) は、オーディオからより現実的な動作係数 (頭のポーズ、唇の動き、まばたきなど) を生成し、各動作を個別に学習して不確実性を軽減することを目的としています。

最後に、face-vid2vid からインスピレーションを得た 3D 対応の顔レンダリングを通じてソース イメージを駆動します。

3D 顔

現実のビデオは 3 次元環境で撮影されるため、生成されるビデオの信頼性を向上させるには 3 次元情報が重要です。ただし、以前の作品では 1 つの平面しか考慮されていなかったため、3 次元空間はほとんど考慮されていませんでした。オリジナルの 3 次元まばらな画像を取得することは難しく、高品質の顔レンダラーを設計することは困難です。

最近の単一画像深度 3D 再構成手法にヒントを得て、研究者らは、予測された 3 次元変形モデル (3DMM) の空間を中間表現として使用しました。

3DMM では、3 次元の顔の形状 S は次のように分離できます。

ここで、Sは 3 次元の人間の顔の平均形状、Uid と Uexp は LSFM モーファブル モデルのアイデンティティと表現の正規化です。係数 α (80 次元) と β (64 次元) はキャラクターのアイデンティティと表現を表しますそれぞれ;姿勢の違いを維持するために、係数 r と t はそれぞれ頭の回転と平行移動を表します;単位に依存しない係数生成を達成するために、動きのパラメータのみが {β, r, t} としてモデル化されます。

つまり、頭のポーズ ρ = [r, t] と表現係数 β は、駆動されるオーディオから個別に学習され、これらの動き係数は、顔のレンダリングを暗黙的に調整するために使用されます。最終的なビデオ合成。

オーディオによるモーション スパース生成

3 次元モーション係数には、頭部のポーズと表情が含まれます。ポーズはグローバルな動きですが、表情は比較的ローカルであるため、頭の姿勢と音声の関係は比較的弱いのに対し、唇の動きは音声と高い相関があるため、すべての係数を完全に学習するとネットワークに大きな不確実性が生じます。

そこで、SadTalker は次の PoseVAE と ExpNet を使用して、頭の姿勢と表情の動きをそれぞれ生成します。

ExpNet

「音声から正確な表現係数を生成する」ことができる一般的なモデルを学習することは非常に役立ちます。 2 つの理由で難しい:

1) 音声から表現への変換は、さまざまな文字に対する 1 対 1 のマッピング タスクではありません。

2) 表現係数には音声関連のアクションが含まれており、予測の精度に影響します。

ExpNet の設計目標は、これらの不確実性を軽減することです。文字の同一性の問題に関しては、研究者は式を次の式の係数によって移動させました。特定の人物に関連付けられた最初のフレーム。

自然な会話における他の顔コンポーネントのモーションの重みを軽減するために、Wav2Lip と Wav2Lip の事前トレーニング済みネットワークを通じて、唇のモーション係数 (唇のモーションのみ) のみが係数ターゲットとして使用されます。ディープ3D再構成。

その他の微妙な顔の動き (まばたきなど) などについては、レンダリングされたイメージ上の追加のランドマークの損失に導入される可能性があります。

PoseVAE

研究者らは、会話ビデオで実際のアイデンティティ関連の画像を学習するための VAE ベースのモデルを設計しました (アイデンティティを意識した）様式化された頭の動き。

#トレーニングでは、ポーズ VAE は、エンコーダー/デコーダー ベースの構造を使用して、固定 n フレームでトレーニングされます。エンコーダとデコーダは両方とも 2 層 MLP であり、入力にはガウス分布に埋め込まれた連続 t フレーム ヘッド ポーズが含まれています。デコーダでは、ネットワークがサンプリング分布から t フレーム ポーズを生成することを学習します。

PoseVAE はポーズを直接生成するのではなく、最初のフレームの条件付きポーズの残差を学習することに注意してください。これにより、このメソッドはテストの最初のフレームの条件下でより長い長さを生成することもできます。 、より安定した継続的なヘッドの動き。

CVAE によれば、対応するオーディオ機能とスタイル識別子も、リズム認識とアイデンティティ スタイルの条件として PoseVAE に追加されます。

モデルは、KL ダイバージェンスを使用して生成されたモーションの分布を測定し、平均二乗損失と敵対的損失を使用して生成の品質を保証します。

3D 対応の顔のレンダリング

リアルな 3 次元運動係数を生成した後、研究者は慎重に設計された最終ビデオをレンダリングする 3D 画像アニメーター。

最近提案された画像アニメーション手法 face-vid2vid は、単一の画像から 3D 情報を暗黙的に学習できますが、この手法にはアクションを駆動する信号として実際のビデオが必要であり、この論文では顔のレンダリングを行っています。で提案されているものは、3DMM 係数によって駆動できます。

研究者らは、明示的な 3DMM モーション係数 (頭のポーズと表情) と暗黙的な教師なし 3D キーポイントの間の関係を学習するために、mappingNet を提案しました。

#mappingNet は、複数の 1 次元畳み込み層を通じて構築され、PIRenderer と同様に平滑化に時間ウィンドウの時間係数を使用します。違いは次のとおりです。研究者らは、PIRenderer の顔に合わせたモーション係数がオーディオ駆動ビデオ生成における動きの自然さに大きく影響することを発見しました。そのため、mappingNet は表情と頭のポーズにのみ係数を使用します。

トレーニング フェーズは 2 つのステップで構成されます: 最初に元の論文に従い、自己教師付きの方法で face-vid2vid をトレーニングします。次に、外観エンコーダー、標準キーポイント推定器、および画像ジェネレーターをフリーズします。すべてのパラメータ、mappingNet は、微調整のために再構築された方法でグラウンド トゥルース ビデオの 3DMM 係数に基づいてトレーニングされます。

教師なしキーポイントの領域で教師ありトレーニングに L1 損失を使用し、元の実装に従って最終的に生成されたビデオを提供します。

この方法の優位性を証明するために、研究者らは、Frechet Inception Distance (FID) および Cumulative Probability Blur Detection (CPBD) 指標を選択しました。画像の評価品質。FID は主に生成されたフレームの信頼性を評価し、CPBD は生成されたフレームの鮮明さを評価します。

アイデンティティ保持の程度を評価するには、ArcFace を使用して画像のアイデンティティ埋め込みを抽出し、次にソース画像と画像の間のアイデンティティ埋め込みのコサイン類似度 (CSIM) を抽出します。生成されたフレームが計算されます。

唇の同期と唇の形状を評価するために、研究者らは、距離スコア (LSE-D) と信頼スコア (LSE-C) を含む、Wav2Lip との唇の形状の知覚的な違いを評価しました。

頭部動作の評価では、生成されたフレームから Hopenet によって抽出された頭部動作特徴埋め込みの標準偏差を使用して、生成された頭部動作の多様性が計算され、Beat Align が計算されます。音声と生成された頭の動きの一貫性を評価します。

比較方法では、MakeItTalk、Audio2Head、音声から表情への生成方法 (Wav2Lip、PC-AVS) など、いくつかの最先端のトーキング アバター生成方法が選択されました。 public Checkpoint の重みが評価されます。

実験結果から、この記事で提案されている方法により、全体的なビデオ品質とヘッダーが向上していることがわかります。頭部ポーズの多様性を実現しながら、口唇同期メトリクスの点で他の完全に話す頭部生成方法と同等のパフォーマンスを示します。

研究者らは、これらのリップシンク指標は音声に敏感すぎるため、不自然な唇の動きがより良いスコアを獲得する可能性があると考えていますが、記事で提案されている方法は実際のビデオと同様のスコアを達成しました。もこの方法の利点を示します。

さまざまな方法で生成された視覚的な結果からわかるように、この方法の視覚的な品質は元のターゲットビデオと非常に似ています。と予想と違いました 姿勢もよく似ています。

他の方法と比較すると、Wav2Lip はぼやけた半顔を生成します。PC-AVS と Audio2Head はソース画像のアイデンティティを保持することが困難です。Audio2Head は正面から話している顔しか生成できません。MakeItTalk と Audio2Head は、 2D 歪みにより、歪んだ顔ビデオが生成されます。

以上が写真と音声が数秒でビデオに変わります。西安交通大学のオープンソース SadTalker: 超自然的な頭と唇の動き、中国語と英語のバイリンガル、歌うこともできるの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。