Media2Face ist ein bahnbrechendes multimodales Modell zur Generierung von 3D-Gesichtsanimationen, das realistische Gesichtsausdruckanimationen basierend auf multimodalen Eingaben wie Sprache generieren kann. Dieses Modell erstellt einen großen Datensatz mit dem Namen M2F-D, indem es Generalized Neural Parametrized Facial Assets (GNPFA) einführt und es verwendet, um hochwertige Informationen zu Ausdruck und Kopfhaltung aus umfangreichen Videodaten zu extrahieren. Schließlich schlug das Forschungsteam ein Diffusionsmodell Media2Face vor, das auf dem latenten GNPFA-Raum basiert und eine qualitativ hochwertige Generierung von Gesichtsanimationen in der gleichen Sprache ermöglicht und neue Höhen in Bezug auf Wiedergabetreue und Ausdruckskraft erreicht. Es ermöglicht Benutzern, die generierten Animationen zu personalisieren, z. B. durch die Anpassung von Wut, Glück und anderen emotionalen Ausdrücken.
Media2Face ist ein Produktmodell, das Sprach- und andere multimodale Anleitungen unterstützt, um dynamische 3D-Gesichtsausdrücke zu erzeugen. Durch detailliertere personalisierte Anpassungen an der generierten Gesichtsanimation können Benutzer auch detailliertere personalisierte Anpassungen an der generierten Gesichtsanimation vornehmen, z. B. Wut, Glück usw. Das Forschungsteam reagierte auf die Herausforderung in drei Schlüsselschritten: Zuerst führte es verallgemeinerte neuronale parametrisierte Gesichtsassets ein, dann nutzte es GNPFA, um hochwertige Ausdrücke und genaue Kopfhaltungen aus einer großen Anzahl von Videos zu extrahieren, um den M2F-D-Datensatz zu bilden, und schlug schließlich einen Vorschlag vor Media2Face, ein latentes raumbasiertes GNPFA-Diffusionsmodell für die Generierung von Gesichtsanimationen in der gleichen Sprache. Insgesamt hat Media2Face beeindruckende Ergebnisse im Bereich der kolingualen Gesichtsanimation erzielt und neue Möglichkeiten für die Wiedergabetreue und Ausdruckskraft der Gesichtsanimationssynthese eröffnet.Das Aufkommen des Media2Face-Modells hat neue technologische Durchbrüche in den Bereichen 3D-Animationsproduktion, virtuelle Realität und Mensch-Computer-Interaktion gebracht. Seine effizienten Generierungsfunktionen und hochgradig personalisierten Anpassungsoptionen läuten eine realistischere und ausdrucksstärkere Zukunft ein . Diese Technologie hat in der Zukunft ein breites Spektrum an Anwendungsszenarien und verdient kontinuierliche Aufmerksamkeit für ihre Entwicklung.