DiffGesture: 利用扩散模型实现音频驱动的协同语音手势生成

DiffGesture:音频驱动协同语音手势生成的扩散模型方法

在人机交互领域,为虚拟角色生成与语音同步的手势动作一直是一个备受关注的研究方向。这种技术可以大大增强虚拟角色的表现力和真实感,为用户带来更加自然流畅的交互体验。然而,如何准确捕捉语音和手势之间复杂的关联关系,并生成高质量、富有表现力的手势动作,一直是一个具有挑战性的问题。

近日,来自香港大学和香港中文大学的研究团队提出了一种名为DiffGesture的新型方法,为这一难题带来了突破性的解决方案。该研究成果发表在计算机视觉领域顶级会议CVPR 2023上,引起了学术界的广泛关注。

传统方法的局限性

在DiffGesture之前,生成式对抗网络(GANs)是这一领域的主流方法。然而,GANs存在一些固有的缺陷:

1. 模式崩塌问题:GANs容易陷入生成单一或有限种类的输出,无法充分覆盖真实数据的多样性。

2. 训练不稳定:GANs的训练过程往往不稳定,容易出现梯度消失或爆炸等问题。

3. 难以学习准确的联合分布:由于上述问题,GANs难以准确学习音频和手势之间的复杂联合分布。

这些局限性使得基于GANs的方法难以生成高质量、多样化且与音频高度相关的手势动作。

DiffGesture的创新之处

针对现有方法的不足,研究团队提出了DiffGesture这一全新的框架。DiffGesture基于扩散模型,具有以下几个关键创新点:

1. 扩散条件生成:DiffGesture首次将扩散模型应用于音频驱动的手势生成任务。它建立了基于骨骼序列片段和音频的扩散条件生成过程,为整个框架奠定了基础。

2. 扩散音频-手势Transformer:设计了一种新型的Transformer结构,能够更好地关注多模态信息,并对长时间序列建模,捕捉音频和手势之间的长期依赖关系。

3. 扩散手势稳定器:提出了一种有效的扩散手势稳定器,采用退火噪声采样策略,消除时间上的不一致性,使生成的手势动作更加连贯流畅。

4. 隐式无分类器引导:利用扩散模型的架构优势,进一步引入了隐式无分类器引导,实现了多样性和手势质量之间的权衡。

图1: DiffGesture框架的整体结构

DiffGesture的工作原理

DiffGesture的工作流程主要包括以下几个步骤:

1. 音频特征提取:首先从输入的语音音频中提取相关特征,包括音高、音量、语速等声学特征。

2. 文本特征提取:如果有对应的文本信息,还会提取文本的语义特征。

3. 扩散过程:将提取的特征作为条件,通过扩散过程生成初始的骨骼序列。

4. Transformer优化:使用扩散音频-手势Transformer对生成的骨骼序列进行优化,增强其与音频的关联性。

5. 手势稳定:通过扩散手势稳定器消除时间上的不连贯,提高动作的流畅度。

6. 无分类器引导:最后通过隐式无分类器引导,在保证多样性的同时提升手势质量。

整个过程是端到端的,可以直接从音频输入生成对应的3D骨骼序列,再通过渲染得到最终的手势动画。

实验结果与性能评估

研究团队在多个公开数据集上对DiffGesture进行了全面的实验评估。结果表明,DiffGesture在多个指标上都显著优于现有的最先进方法:

1. 手势质量:生成的手势动作更加自然流畅,富有表现力。

2. 多样性:能够生成更加多样化的手势,避免了单一重复的问题。

3. 音频相关性:生成的手势与输入音频的节奏和语义高度相关。

4. 时间连贯性:动作之间的过渡更加平滑自然,没有明显的不连贯现象。

图2: DiffGesture与其他方法的比较结果

DiffGesture的应用前景

DiffGesture的提出为音频驱动的协同语音手势生成开辟了新的研究方向,具有广阔的应用前景:

1. 虚拟主播:可以为新闻播报、在线教育等场景中的虚拟主播生成自然的手势动作,增强表现力和真实感。

2. 虚拟助手:为智能家居、智能客服等领域的虚拟助手添加手势互动能力,提升用户体验。

3. 游戏角色:为游戏中的NPC角色生成与对话匹配的手势动作,增强游戏的沉浸感。

4. 手语翻译:可以辅助手语翻译系统,将语音转换为对应的手语动作。

5. 动画制作:为动画电影、广告等领域的角色配音添加自动生成的手势动画,提高制作效率。

开源与复现

为了推动该领域的研究发展,研究团队将DiffGesture的代码完全开源,并提供了详细的使用说明。感兴趣的读者可以访问项目的GitHub仓库获取更多信息。

主要步骤包括:

1. 克隆代码仓库并安装依赖:

git clone https://github.com/Advocate99/DiffGesture.git
pip install -r requirements.txt

2. 下载预训练模型和数据集。

3. 使用提供的配置文件进行训练:

python scripts/train_ted.py --config=config/pose_diffusion_ted.yml
python scripts/train_expressive.py --config=config/pose_diffusion_expressive.yml

4. 生成结果并进行评估:

python scripts/test_ted.py short
python scripts/test_ted.py long
python scripts/test_ted.py eval

研究团队还提供了预训练模型,方便其他研究者直接使用或在此基础上进行改进。

未来研究方向

尽管DiffGesture取得了显著的进展,但在音频驱动的协同语音手势生成领域仍有许多值得探索的方向:

1. 个性化建模:如何根据不同说话者的个性特征生成独特的手势风格。

2. 情感表达:增强手势动作对说话者情感状态的表达能力。

3. 上下文理解:结合更多的上下文信息,使生成的手势更加符合语境。

4. 实时性能:进一步优化模型,实现低延迟的实时手势生成。

5. 跨语言泛化:提高模型在不同语言之间的泛化能力。

结语

DiffGesture的提出为音频驱动的协同语音手势生成任务带来了新的突破,展示了扩散模型在多模态生成任务中的巨大潜力。这项研究不仅推动了学术界的前沿探索,也为相关产业应用提供了新的可能性。随着技术的不断进步,我们有理由相信,在不久的将来,与人交互的虚拟角色将会表现得越来越自然,为我们的日常生活带来更多便利和乐趣。