Dec, 2023

3DiFACE：基于扩散的语音驱动 3D 面部动画和编辑

PDF
TL;DR我们提出的 3DiFACE 方法是一种用于个性化语音驱动的 3D 面部动画和编辑的新方法。通过引入一种轻量级的音频条件扩散模型，我们能够在保持表现力丰富的唇部运动输出的同时，允许随机性和动作编辑。经过定量和定性评估，我们展示了我们的方法优于现有的技术，并产生更具保真度和多样性的语音驱动动画。
发现论文，激发创造
  • FaceDiffuser: 基于扩散的语音驱动 3D 面部动画合成

    用 FaceDiffuser 生成非确定性的深度学习模型，基于扩散技术和 HuBERT 预训练模型对音频输入进行编码，用于生成语音驱动的三维面部动画合成。

    Sep, 2023

  • DF-3DFace：一对多语音同步的扩散式 3D 面部动画

    基于扩散的语音驱动 3D 面部动画综合 DF-3DFace 方法，成功从语音中生成高度可变的面部形状和动作，同时实现比现有技术更逼真的面部动画。

    Aug, 2023

  • DiffusionTalker：基于语音驱动的 3D 脸部扩散器的个性化与加速

    利用对比学习进行个性化三维面部动画生成和知识蒸馏以加速动画生成的扩散式方法 DiffusionTalker 优于现有方法。

    Nov, 2023

  • SAiD: 带有扩散效果的语音驱动面部表情动画

    提出了一种使用扩散模型（SAiD）和基于 Transformer 的轻量级 U-Net 实现的语音驱动的 3D 面部动画方法，其中引入了音频和视觉之间交叉模态对齐偏差以增强唇部同步性，并通过引进 BlendVOCA 数据集解决公共资源稀缺问题。实验结果表明，该方法在唇部同步性上与基线方法相当或更出色，并确保了更多样化的唇部运动，并简化了动画编辑过程。

    Dec, 2023

  • 基於實境影像的音頻驅動 3D 臉部動畫

    本文提出了一种基于 2D 口型视频和 3D 面部重构方法训练的 3D 面部动画模型，该模型具有良好的泛化能力和包括口型同步在内的高保真度，能够捕捉不同个体的讲话风格并输出个性化的 3D 说话头像，经实验证明其优越性。

    Jun, 2023

  • DiffSpeaker：基于扩散变换的语音驱动 3D 人脸动画

    使用 DiffSpeaker 网络，该网络具备新颖的有偏条件注意力模块，用于聚焦任务相关和扩散相关的条件，从而解决传统的 Diffusion 模型和 Transformer 架构在语音驱动的 3D 面部动画生成中性能提升有限的问题。我们的模型在现有基准测试中不仅达到了最先进的性能，而且由于能够并行生成面部动作，具备快速推理的速度。

    Feb, 2024

  • FaceTalk：面部动作驱动的神经参数化头部模型的运动扩散

    FaceTalk 是一种新颖的生成方法，用于从输入音频信号中合成具有高保真度的人头部 3D 运动序列。

    Dec, 2023

  • 个性化的语音驱动的具有风格控制的表情生成功能的三维面部动画合成

    通过建模特定身份的面部动作为潜在表示（称为样式），并在各种情感类别的语音输入中合成具有目标样式的新动画，我们提出了一种个性化语音驱动的富有表现力的 3D 面部动画综合框架。

    Oct, 2023

  • DiffPoseTalk: 基于扩散模型的语音驱动风格化 3D 面部动画和头部姿态生成

    这篇论文提出了 DiffPoseTalk，一种基于扩散模型和风格编码器的生成框架，该框架通过从短参考视频中提取风格嵌入来辅助面部动画生成，并通过利用语音和风格进行生成过程的指导，进而提高用户感知。此外，作者还通过对高质量、真实场景下的音频 - 视觉数据集中重建的 3DMM 参数进行训练，解决了扫描 3D 说话脸数据不足的问题。丰富的实验和用户研究表明，该方法优于现有的方法。将会公开发布代码和数据集。

    Sep, 2023

  • DREAM-Talk: 基于扩散的逼真情感音频驱动的单张图像说话脸生成方法

    DREAM-Talk 是一个两阶段扩散式音频驱动框架，通过 EmoDiff 生成多样的动态情感表达和姿态，并使用音频特征和情感风格来提升唇部同步准确性，通过视频到视频渲染模块将情感和唇部运动从虚拟 3D 头像传输到任意肖像，在表达性、唇部同步准确性和感知质量方面超过现有方法。

    Dec, 2023