Media2Face是一个突破性的多模态3D面部动画生成模型，它能够根据语音等多模态输入生成逼真的面部表情动画。该模型通过引入广义神经参数化面部资产(GNPFA)，并利用其从海量视频数据中提取高质量表情和头部姿态信息，构建了名为M2F-D的大规模数据集。最终，研究团队基于GNPFA潜在空间，提出了一个扩散模型Media2Face，实现了高质量的共语面部动画生成，在逼真度和表现力上都达到了新的高度。 其允许用户对生成的动画进行个性化调整，例如调整愤怒、快乐等情绪表达。
Media2Face是一项支持语音等多模态引导生成3D面部动态表情的产品大模型。通过对生成的面部动画进行更细致的个性化调整，同时允许用户对生成的面部动画进行更细致的个性化调整，如愤怒、快乐等。研究团队通过三个关键步骤来应对挑战，首先引入了广义神经参数化面部资产，然后利用GNPFA从大量视频中提取高质量的表情和准确的头部姿势，形成了M2F-D数据集，最后提出了Media2Face，这是一个基于GNPFA潜在空间的扩散模型，用于共语面部动画生成。整体上Media2Face在共语面部动画领域取得了令人瞩目的成果，为面部动画合成的逼真度和表现力开辟了新的可能性。Media2Face模型的出现，为3D动画制作、虚拟现实以及人机交互等领域带来了新的技术突破，其高效的生成能力和高度的个性化定制选项，预示着未来更逼真、更具表现力的数字角色的到来。 这项技术在未来应用场景广泛，值得持续关注其发展。