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Gaussianspeech
簡介 :
GaussianSpeech是一種新穎的方法，它能夠從語音信號中合成高保真度的動畫序列，創建逼真、個性化的3D人頭化身。該技術通過結合語音信號與3D高斯繪製技術，捕捉人類頭部表情和細節動作，包括皮膚皺褶和更細微的面部運動。GaussianSpeech的主要優點包括即時渲染速度、自然的視覺動態效果，以及能夠呈現多樣化的面部表情和風格。該技術背後是大規模多視角音頻-視覺序列數據集的創建，以及音頻條件變換模型的開發，這些模型能夠直接從音頻輸入中提取唇部和表情特徵。
需求人群 :
GaussianSpeech的目標受眾是虛擬現實、增強現實、遊戲開發、電影製作和動畫製作等領域的專業人士。這些用戶需要逼真的3D人頭化身來增強用戶體驗，而GaussianSpeech提供的高保真度和即時渲染能力正好滿足這一需求。
使用場景
在虛擬現實中，使用GaussianSpeech創建的3D人頭化身可以作為用戶在虛擬世界中的代表，提供更自然和真實的交互體驗。
在電影製作中，GaussianSpeech可以用於生成逼真的面部動畫，減少實際拍攝中對演員的需求，降低成本並提高效率。
在遊戲開發中，GaussianSpeech可以用於創建NPC的面部動畫，使遊戲角色的表情更加豐富和真實，增強遊戲的沉浸感。
產品特色
• 音頻驅動：通過語音信號合成逼真的3D人頭化身動畫。
• 高保真度：生成包括牙齒、皺紋和眼睛中的光澤在內的細節動畫。
• 即時渲染：以即時渲染速度呈現自然的視覺動態效果。
• 個性化表達：根據語音信號生成與表情相關的個性化顏色。
• 數據集支持：使用大規模多視角音頻-視覺序列數據集進行訓練。
• 音頻特徵提取：使用Wav2Vec 2.0編碼器提取通用音頻特徵並映射到個性化唇部特徵。
• 多模態融合：通過交叉注意力層將唇部-表情特徵融合到解碼器中。
• 3DGS Avatar表示：生成依賴於表情和視圖的顏色，並應用皺紋和感知損失以提高照片真實感。
使用教程
1. 訪問GaussianSpeech的GitHub頁面，下載必要的代碼和數據集。
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2. 根據文檔說明，設置開發環境並安裝所需的依賴庫。
3. 使用Wav2Vec 2.0編碼器處理輸入的語音信號，提取音頻特徵。
4. 利用Lip Transformer Encoder和Wrinkle Transformer Encoder從音頻特徵中提取唇部和皺紋特徵。
5. 使用Expression Encoder合成FLAME表情，並通過Expression2Latent MLP將這些表情與唇部特徵結合。
6. 將結合的特徵輸入到運動解碼器中，預測FLAME頂點偏移。
7. 將預測的頂點偏移添加到模板網格中，生成規範空間中的頂點動畫。
8. 在訓練過程中，通過優化的3DGS化身和顏色MLP以及高斯潛在變量進一步細化動畫，並通過重渲染損失進行優化。
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