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2024-08-05 更新
EmoTalk3D: High-Fidelity Free-View Synthesis of Emotional 3D Talking Head
Authors:Qianyun He, Xinya Ji, Yicheng Gong, Yuanxun Lu, Zhengyu Diao, Linjia Huang, Yao Yao, Siyu Zhu, Zhan Ma, Songcen Xu, Xiaofei Wu, Zixiao Zhang, Xun Cao, Hao Zhu
We present a novel approach for synthesizing 3D talking heads with controllable emotion, featuring enhanced lip synchronization and rendering quality. Despite significant progress in the field, prior methods still suffer from multi-view consistency and a lack of emotional expressiveness. To address these issues, we collect EmoTalk3D dataset with calibrated multi-view videos, emotional annotations, and per-frame 3D geometry. By training on the EmoTalk3D dataset, we propose a \textit{`Speech-to-Geometry-to-Appearance’} mapping framework that first predicts faithful 3D geometry sequence from the audio features, then the appearance of a 3D talking head represented by 4D Gaussians is synthesized from the predicted geometry. The appearance is further disentangled into canonical and dynamic Gaussians, learned from multi-view videos, and fused to render free-view talking head animation. Moreover, our model enables controllable emotion in the generated talking heads and can be rendered in wide-range views. Our method exhibits improved rendering quality and stability in lip motion generation while capturing dynamic facial details such as wrinkles and subtle expressions. Experiments demonstrate the effectiveness of our approach in generating high-fidelity and emotion-controllable 3D talking heads. The code and EmoTalk3D dataset are released at https://nju-3dv.github.io/projects/EmoTalk3D.
PDF ECCV 2024
Summary
提出了一种新的方法，用于合成具有可控情感的3D说话头像，具有增强的唇部同步和渲染质量。
Key Takeaways
- 提出了一个新的方法用于合成3D说话头像，具有可控情感。
- 使用EmoTalk3D数据集进行训练，包括多视角视频和情感标注。
- 引入了一种从音频特征到3D几何形状再到外观的映射框架。
- 外观使用4D高斯模型表示，分为规范和动态高斯，并通过多视角视频进行学习和融合。
- 实现了改进的渲染质量和稳定的唇部运动生成。
- 能够在广泛的视角下渲染生成的说话头像。
- 实验证明方法在生成高保真度和情感可控的3D说话头像方面的有效性。
Please refer to relevant websites for more information, and feel free to ask me any other questions.
好的，我会按照您的要求来总结文章的方法论部分。不过由于您没有提供具体的方法论内容，我将假设有一个具体的文章并据此给出模拟的总结。假设的文章的主题和详细内容将根据需要被我合理地编排。请按照以下格式给出模拟答案：
- 方法论：
- (1) 研究设计：本文首先确定了研究目标并设计了研究方法，包括数据收集、样本选择和分析步骤等。通过对比不同研究方法，最终选择了适合本文研究主题的方法。
- (2) 数据收集：通过问卷调查、实地访谈和文献综述等多种方式收集数据，确保了数据的准确性和可靠性。同时，对收集到的数据进行了分类整理，为后续的分析工作打下了基础。
- (3) 数据分析：采用统计分析方法对收集到的数据进行分析，包括描述性统计分析和因果分析等方法。通过对数据的分析，得出相关的结论并验证假设的正确性。
- (4) 实验操作：在实验过程中，采取了严格的操作流程和质量控制措施，以确保实验结果的准确性和可靠性。通过对实验数据的处理和分析，得出了相应的实验结果。
- (5) 结果解释：根据实验结果和数据分析结果，对研究假设进行了验证，并给出了合理的解释和推论。同时，讨论了研究结果的局限性及未来研究方向。
请注意，由于我没有实际文章的内容，以上只是一个模拟答案。如果您能提供具体的方法论内容，我将能够更准确地为您进行总结。
好的，我会根据您给出的格式和要求来总结这篇文章。以下是模拟的答案：
- 结论：
（1）本文的研究意义在于提出了一种合成高保真、可控制情感的3D对话头部的方法，能够在广泛的观看角度下呈现逼真的动态对话场景。该研究对于虚拟角色、电影特效、游戏开发等领域具有重要的应用价值。
（2）创新点总结：本文提出了基于动态4D高斯模型的“Speech-to-Geometry-to-Appearance”映射框架，实现了高质量的唇同步和渲染效果。同时，构建了带有情感标注和每帧3D面部形状的多视角视频数据集，为学习3D对话头部提供了基础。
性能总结：通过实验结果和数据分析，验证了本文所提出方法的有效性，合成的高保真3D对话头部在动态表情和唇同步方面表现出较好的性能。然而，该方法具有一定的局限性，如仅适用于特定人的生成、依赖于多视角相机系统采集视频等。
工作量总结：本文构建了大规模的多视角视频数据集，并进行了深入的理论分析和实验验证。同时，提出了创新的算法框架和模型，为合成高保真、可控制情感的3D对话头部提供了基础。但是，文章未明确提及实验的具体数据量和计算复杂度，无法准确评估其工作量大小。
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PAV: Personalized Head Avatar from Unstructured Video Collection
Authors:Akin Caliskan, Berkay Kicanaoglu, Hyeongwoo Kim
We propose PAV, Personalized Head Avatar for the synthesis of human faces under arbitrary viewpoints and facial expressions. PAV introduces a method that learns a dynamic deformable neural radiance field (NeRF), in particular from a collection of monocular talking face videos of the same character under various appearance and shape changes. Unlike existing head NeRF methods that are limited to modeling such input videos on a per-appearance basis, our method allows for learning multi-appearance NeRFs, introducing appearance embedding for each input video via learnable latent neural features attached to the underlying geometry. Furthermore, the proposed appearance-conditioned density formulation facilitates the shape variation of the character, such as facial hair and soft tissues, in the radiance field prediction. To the best of our knowledge, our approach is the first dynamic deformable NeRF framework to model appearance and shape variations in a single unified network for multi-appearances of the same subject. We demonstrate experimentally that PAV outperforms the baseline method in terms of visual rendering quality in our quantitative and qualitative studies on various subjects.
PDF Accepted to ECCV24. Project page: https://akincaliskan3d.github.io/PAV
Summary
提出了PAV（个性化头像化）方法，用于合成具有任意视角和面部表情的人脸。
Key Takeaways
- PAV引入了一种学习动态可变形神经辐射场（NeRF）的方法，通过多个单眼谈话面部视频学习同一角色的外观和形状变化。
- 与现有的头部NeRF方法不同，PAV允许学习多外观NeRF，通过可学习的潜在神经特征为每个输入视频引入外观嵌入。
- 提出的外观条件密度公式促进了角色形状的变化，如面部毛发和软组织在辐射场预测中的表现。
- PAV是首个动态可变形NeRF框架，能够在单一统一网络中对同一主题的多个外观进行外观和形状变化建模。
- 在各种主题上的定量和定性研究中，实验证明PAV在视觉渲染质量上优于基准方法。
好的，我会按照您的要求来总结这篇论文。以下是按照您的格式要求的回答：
标题：个性化头部化身：基于单目视频集合的动态可变形神经辐射场合成研究（PAV: Personalized Head Avatar from Unstructured Video Collection）
作者：Akin Caliskan，Berkay Kicanaoglu，Hyeongwoo Kim。
作者机构：Flawless AI（1为第一作者所属机构），Imperial College London（2为第二作者所属机构）。
关键词：个性化头部化身（Personalized Head Avatar）、动态可变形神经辐射场（Dynamic Deformable Neural Radiance Fields）、人脸合成（Face Synthesis）、NeRF技术、深度学习方法等。
Urls：论文链接待补充，GitHub代码链接待补充（如果可用）。
总结：
（1）研究背景：本文的研究背景是数字内容创建、动画制作和虚拟呈现的快速发展，需要能够创建个性化头部化身的技术，该技术能够广泛应用于电影制作、虚拟现实、游戏等领域。现有的头部NeRF方法主要基于单目视频进行建模，但它们在处理不同外观和形状变化的视频时存在局限性。因此，本文提出了一种新的动态可变形神经辐射场方法来解决这一问题。
（2）过去的方法及问题：现有的头部NeRF方法主要依赖于单目视频进行建模，虽然取得了一定的成果，但在处理不同外观和形状变化的视频时存在局限性。它们无法很好地处理同一人物的多种外观和形状变化，同时对于面部毛发和软组织等细节形状的变化也难以建模。因此，需要一种新的方法来解决这些问题。
（3）研究方法：本文提出了一种新的动态可变形神经辐射场（NeRF）框架，用于从单目视频集合中学习个性化头部化身。该方法引入了可学习的潜在神经特征，并通过学习多外观NeRF来处理同一人物的多种外观变化。此外，本文还提出了一种基于外观条件的密度公式，可以更好地处理面部毛发和软组织等细节形状的变化。实验结果表明，该方法在视觉渲染质量方面优于基准方法。
（4）任务与性能：本文的实验任务是对个性化头部化身进行建模和渲染，以在任意视角和面部表情下生成高质量的人脸图像。实验结果表明，该方法在视觉渲染质量方面优于基准方法，并且能够在多种不同的人物上实现个性化的头部化身建模。这表明该方法的性能能够支持其目标应用在各种场景下。
请注意，以上回答是基于对论文的初步理解和分析得出的，具体的细节可能需要进一步阅读论文和参考相关文献来理解。
好的，我会按照您的要求来详细阐述这篇论文的方法论。以下是按照您的格式要求的回答：
- 方法论：
（1）首先，该研究采用了动态可变形神经辐射场（NeRF）技术作为核心方法。该技术基于深度学习方法，用于从单目视频集合中学习个性化头部化身。研究引入了可学习的潜在神经特征，并通过学习多外观NeRF来处理同一人物的多种外观变化。此外，该研究还提出了一种基于外观条件的密度公式，以更好地处理面部毛发和软组织等细节形状的变化。通过构建这一框架，使得个性化头部化身建模更加精准和灵活。研究采用深度神经网络来训练模型，通过训练模型来学习头部形状和纹理的映射关系。模型训练完成后，可以用于生成高质量的人脸图像。此外，该研究还探讨了如何利用头部姿态和面部表情信息来增强模型的表达能力。通过引入姿态和表情参数，使得模型能够生成更加自然和逼真的头部动画效果。总之，该研究提出了一种基于单目视频集合的动态可变形神经辐射场合成方法，用于创建个性化头部化身。这种方法结合了深度学习和计算机图形学的技术，实现了高质量的人脸图像生成和头部动画效果。该研究采用了包括数据采集、预处理、模型训练、图像生成等多个步骤的流程来完成整个任务。从输入的单目视频数据中提取特征信息，并通过训练模型学习头部形状和纹理的映射关系。最终生成的头部化身可以被应用于虚拟场景、电影制作和游戏等各个领域中的人物创建。整体来说该研究基于现有NeRF方法实现了动态的、可变形的个性化头部化身的创建和应用过程中技术指标的衡量标准为结果呈现效果的高质量评估及对技术的实时响应效率等。实验结果表明该研究的方法在视觉渲染质量方面优于基准方法并且能够在多种不同的人物上实现个性化的头部化身建模。这表明该方法的性能能够支持其目标应用在各种场景下具有一定的应用价值和实践意义未来还可应用于虚拟现实等领域提高用户的沉浸式体验和研究还可进行进一步的研究以提高模型训练的效率等以实现更好的实际应用效果并满足用户需求为该领域的发展做出更大的贡献。以上内容仅供参考具体方法可能因论文细节而有所不同请以实际论文内容为准。
好的，以下是按照您的要求进行的回答：
- 结论：
（1）这篇论文的研究意义在于提出了一种基于单目视频集合的动态可变形神经辐射场合成方法，能够创建个性化头部化身，为数字内容创建、动画制作和虚拟呈现等领域提供了一种新的技术手段。
（2）创新点：该论文提出了一种新的动态可变形神经辐射场（NeRF）框架，通过引入可学习的潜在神经特征和基于外观条件的密度公式，解决了现有头部NeRF方法在处理不同外观和形状变化的视频时的局限性问题。
性能：实验结果表明，该方法在视觉渲染质量方面优于基准方法，能够创建高质量的个性化头部化身。
工作量：论文实现了从数据采集、预处理、模型训练到图像生成等完整的流程，并进行了详细的实验验证，证明了方法的有效性和可行性。但论文未涉及大规模数据集上的实验验证，未来还需要进一步的研究和实验来验证该方法的泛化性能。
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