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2025-01-23 更新
EMO2: End-Effector Guided Audio-Driven Avatar Video Generation
Authors:Linrui Tian, Siqi Hu, Qi Wang, Bang Zhang, Liefeng Bo
In this paper, we propose a novel audio-driven talking head method capable of simultaneously generating highly expressive facial expressions and hand gestures. Unlike existing methods that focus on generating full-body or half-body poses, we investigate the challenges of co-speech gesture generation and identify the weak correspondence between audio features and full-body gestures as a key limitation. To address this, we redefine the task as a two-stage process. In the first stage, we generate hand poses directly from audio input, leveraging the strong correlation between audio signals and hand movements. In the second stage, we employ a diffusion model to synthesize video frames, incorporating the hand poses generated in the first stage to produce realistic facial expressions and body movements. Our experimental results demonstrate that the proposed method outperforms state-of-the-art approaches, such as CyberHost and Vlogger, in terms of both visual quality and synchronization accuracy. This work provides a new perspective on audio-driven gesture generation and a robust framework for creating expressive and natural talking head animations.
在这篇论文中，我们提出了一种新型音频驱动的头部分享方法，可以同时生成高度生动的面部表情和手部动作。不同于现有主要关注全身或半身姿势生成的方法，我们研究了语音伴随手势生成的挑战，并识别出音频特征与全身手势之间弱对应关系的关键局限性。为解决这一问题，我们重新定义了任务，将其分为两个阶段。在第一阶段，我们直接从音频输入生成手部姿势，利用音频信号与手部动作之间的强相关性。在第二阶段，我们采用扩散模型合成视频帧，融入第一阶段生成的手部姿势，以产生逼真的面部表情和身体动作。实验结果表明，该方法在视觉质量和同步准确性方面优于目前最先进的方法，如CyberHost和Vlogger。这项工作为音频驱动的手势生成提供了新的视角，并为创建生动自然的头部动画提供了稳健的框架。
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摘要
本文提出了一种新型音频驱动谈话头方法，可同时生成高度表达的面部表情和手势。不同于现有方法侧重于全身或半身体姿态的生成，本研究探讨了与语音同步的手势生成挑战，并识别出音频特征与全身姿态之间弱对应关系的关键问题。为解决此问题，我们将任务重新定义为两阶段过程。第一阶段直接从音频输入生成手姿，利用音频信号与手部动作之间的强相关性。第二阶段采用扩散模型合成视频帧，结合第一阶段生成的手姿，以产生逼真的面部表情和躯体动作。实验结果证明，该方法在视觉质量和同步准确性方面均优于如CyberHost和Vlogger等前沿方法。本研究为音频驱动手势生成提供了新的视角，并为创建表达自然、生动的谈话头动画提供了稳健框架。
关键见解
- 提出了一种新颖的音频驱动谈话头方法，能同时生成面部表情和手势。
- 识别出现有方法的局限性，即全身或半身体姿态生成的焦点，以及音频特征与全身姿态之间的弱对应关系。
- 将任务划分为两阶段：第一阶段生成手姿，第二阶段合成视频帧。
- 利用音频信号与手部动作之间的强相关性，在第一阶段直接生成手姿。
- 采用扩散模型合成视频帧，融入手姿生成，实现更逼真的面部表情和躯体动作。
- 实验结果证明该方法在视觉质量和同步准确性上超越现有方法。
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