يعد Media2Face نموذجًا متطورًا لإنشاء الرسوم المتحركة ثلاثية الأبعاد للوجه ومتعدد الوسائط والذي يمكنه إنشاء رسوم متحركة واقعية لتعبيرات الوجه استنادًا إلى مدخلات متعددة الوسائط مثل الكلام. يبني هذا النموذج مجموعة بيانات واسعة النطاق تسمى M2F-D من خلال تقديم أصول الوجه ذات المعلمات العصبية المعممة (GNPFA) واستخدامها لاستخراج معلومات التعبير عالية الجودة ووضعية الرأس من بيانات الفيديو الضخمة. أخيرًا، اقترح فريق البحث نموذج نشر Media2Face استنادًا إلى المساحة الكامنة لـ GNPFA، مما يحقق إنشاء رسوم متحركة للوجه عالية الجودة باللغة المشتركة والوصول إلى آفاق جديدة من حيث الإخلاص والتعبير. فهو يسمح للمستخدمين بتخصيص الرسوم المتحركة التي تم إنشاؤها، مثل ضبط الغضب والسعادة والتعبيرات العاطفية الأخرى.
Media2Face هو نموذج منتج يدعم التوجيه الصوتي وغيره من الوسائط المتعددة لإنشاء تعبيرات ديناميكية ثلاثية الأبعاد للوجه. من خلال إجراء تعديلات شخصية أكثر تفصيلاً على الرسوم المتحركة للوجه التي تم إنشاؤها، فإنه يسمح أيضًا للمستخدمين بإجراء تعديلات شخصية أكثر تفصيلاً على الرسوم المتحركة للوجه التي تم إنشاؤها، مثل الغضب والسعادة وما إلى ذلك. استجاب فريق البحث للتحدي من خلال ثلاث خطوات رئيسية، أولًا تقديم أصول الوجه ذات المعلمات العصبية المعممة، ثم استخدام GNPFA لاستخراج تعبيرات عالية الجودة ووضعيات دقيقة للرأس من عدد كبير من مقاطع الفيديو لتشكيل مجموعة بيانات M2F-D، وأخيرًا اقترح Media2Face، نموذج نشر قائم على الفضاء لـ GNPFA لتوليد الرسوم المتحركة للوجه باللغة المشتركة. بشكل عام، حققت Media2Face نتائج مبهرة في مجال الرسوم المتحركة للوجه باللغة المشتركة، مما يفتح إمكانيات جديدة للإخلاص والتعبير في تركيب الرسوم المتحركة للوجه.لقد أدى ظهور نموذج Media2Face إلى تحقيق اختراقات تكنولوجية جديدة في مجالات إنتاج الرسوم المتحركة ثلاثية الأبعاد، والواقع الافتراضي، والتفاعل بين الإنسان والحاسوب. وتبشر إمكانات التوليد الفعالة وخيارات التخصيص المخصصة للغاية بمستقبل أكثر واقعية وتعبيرًا . تتمتع هذه التكنولوجيا بمجموعة واسعة من سيناريوهات التطبيق في المستقبل وتستحق الاهتمام المستمر بتطويرها.