

Gaussianspeech
紹介 :
GaussianSpeechは、音声信号から高忠実度のアニメーションシーケンスを合成し、リアルで個性的な3Dアバターを作成できる革新的な手法です。音声信号と3Dガウス描画技術を組み合わせることで、皮膚のしわや細かい表情筋の動きなど、人間の頭部の表情や細かい動作を捉えます。GaussianSpeechの主な利点としては、リアルタイムレンダリング速度、自然な視覚的ダイナミクス、そして多様な表情やスタイルの表現が挙げられます。この技術の背景には、大規模な多視点音声?視覚シーケンスデータセットの作成と、音声条件付き変換モデルの開発があり、これらのモデルは音声入力から直接唇や表情の特徴を抽出できます。
ターゲットユーザー :
GaussianSpeechのターゲットユーザーは、仮想現実、拡張現実、ゲーム開発、映画制作、アニメーション制作などの分野の専門家です。これらのユーザーは、ユーザーエクスペリエンスを向上させるためにリアルな3Dアバターを必要としており、GaussianSpeechの高忠実度とリアルタイムレンダリング機能はそのニーズに最適です。
使用シナリオ
仮想現実では、GaussianSpeechで作成された3Dアバターは、仮想世界でのユーザーの代表として機能し、より自然でリアルなインタラクション体験を提供します。
映画制作では、GaussianSpeechを使用してリアルな顔のアニメーションを生成し、実際の撮影で俳優を必要とする量を減らし、コストを削減し、効率を向上させることができます。
ゲーム開発では、GaussianSpeechを使用してNPCの顔のアニメーションを作成し、ゲームキャラクターの表情をより豊かでリアルなものにし、ゲームの没入感を高めることができます。
製品特徴
? 音声駆動:音声信号によってリアルな3Dアバターアニメーションを合成します。
? 高忠実度:歯、しわ、目の輝きなど、詳細なアニメーションを生成します。
? リアルタイムレンダリング:リアルタイムレンダリング速度で自然な視覚的ダイナミクスを表示します。
? 個性化表現:音声信号に基づいて表情に関連する個性的な色を生成します。
? データセットサポート:大規模な多視点音声?視覚シーケンスデータセットを使用してトレーニングします。
? 音声特徴抽出:Wav2Vec 2.0エンコーダを使用して汎用音声特徴を抽出し、個性的な唇の特徴にマッピングします。
? 多モーダル融合:クロスアテンション層を使用して、唇?表情特徴をデコーダに融合します。
? 3DGSアバター表現:表情とビューに依存する色を生成し、しわと知覚損失を適用して写真のようなリアリティを高めます。
使用チュートリアル
1. GaussianSpeechのGitHubページにアクセスし、必要なコードとデータセットをダウンロードします。
2. ドキュメントの説明に従って、開発環境を設定し、必要な依存ライブラリをインストールします。
3. Wav2Vec 2.0エンコーダを使用して入力音声信号を処理し、音声特徴を抽出します。
4. Lip Transformer EncoderとWrinkle Transformer Encoderを使用して、音声特徴から唇と皺の特徴を抽出します。
5. Expression Encoderを使用してFLAME表情を合成し、Expression2Latent MLPを使用してこれらの表情と唇の特徴を組み合わせます。
6. 組み合わせた特徴をモーションデコーダに入力し、FLAME頂点オフセットを予測します。
7. 予測された頂点オフセットをテンプレートメッシュに追加して、正規化空間での頂点アニメーションを生成します。
8. トレーニング中に、最適化された3DGSアバターとカラーMLP、ガウス潜在変数によってアニメーションをさらに洗練し、レンダリング損失によって最適化します。
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