FLOAT
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FLOAT
紹介 :
FLOATは、流マッチング生成モデルに基づくオーディオ駆動型の人物ビデオ生成手法です。生成モデリングをピクセルベースの潜在空間から学習済みモーション潜在空間に移行することで、時間的に一貫性のあるモーションデザインを実現しています。本手法は、トランスフォーマーベースのベクトル場予測器を導入し、シンプルかつ効果的なフレーム単位の条件付けメカニズムを備えています。さらに、FLOATは音声駆動型感情増強に対応しており、表現力豊かなモーションを自然に統合できます。広範な実験により、FLOATは視覚品質、モーション忠実度、効率性において、既存のオーディオ駆動型話者像手法を上回ることが示されています。
ターゲットユーザー :
リアルな話者像ビデオを生成する必要がある開発者、研究者、コンテンツクリエイターを対象としています。FLOATは、効率的なモーションデザインと感情増強機能により、ビデオに自然な表情や感情を取り入れる必要がある専門家に特に適しています。
総訪問数: 4.0K
最も高い割合の地域: US(52.37%)
ウェブサイト閲覧数 : 50.8K
使用シナリオ
1. FLOATを使用して、特定の感情表現を持つ公開講演ビデオを生成します。
2. FLOAT技術を利用して、映画制作でリアルな会話シーンを作成します。
3. 仮想現実で、FLOAT技術を使用して自然な表情を持つ仮想キャラクターを作成します。
製品特徴
- 音声駆動型人物ビデオ生成:単一の人物画像と駆動音声を使用して、話者像ビデオを合成します。
- モーション潜在空間符号化:モーション潜在自己符号化器を用いて、与えられた人物画像をアイデンティティ-モーション潜在表現に符号化します。
- 流マッチング生成:流マッチング(最適輸送経路付き)を用いて、音声条件付きの話者像モーション潜在を生成します。
- 感情増強:音声駆動型感情ラベルに対応し、感情を認識した話者像モーション生成のための自然な方法を提供します。
- 感情リダイレクト:推論段階で話者像の感情をリダイレクトでき、単純なone-hot感情ラベルで操作できます。
- 最新技術との比較:非拡散ベース手法および拡散ベース手法と比較し、FLOATの優位性を示します。
- 消去研究:フレーム単位のAdaLN(およびゲーティング)と流マッチングについて消去研究を行い、その効果を確認します。
- 異なる数の機能評価(NFEs):少量のNFEsが時間的一貫性に及ぼす影響を示し、FLOATが約10 NFEsで妥当なビデオ結果を生成できる能力を示します。
使用チュートリアル
1. FLOATプロジェクトページにアクセスし、関連コードをダウンロードします。
2. 単一の人物画像と対応する駆動音声を準備します。
3. ドキュメントの説明に従って、音声条件と感情ラベルを設定します。
4. FLOATモデルを実行して、話者像モーション潜在を生成します。
5. 流マッチングを使用して、時間的一貫性のあるビデオを生成します。
6. 感情リダイレクトとNFEsを調整して、ビデオ結果を最適化します。
7. 生成されたリアルな話者像ビデオをエクスポートして確認します。
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