网站如何兼容ie6,徐州网站制作报价,网络营销软文范例大全800,wordpress上传小视频2024-12-03#xff0c;由哈尔滨工业大学#xff08;深圳#xff09;的计算机科学系联合澳门大学、新加坡南洋理工大学等机构创建了EmoAva数据集#xff0c;这是首个大规模、高质量的文本到3D表情映射数据集#xff0c;对于推动情感丰富的3D头像生成技术的发展具有重要意义…2024-12-03由哈尔滨工业大学深圳的计算机科学系联合澳门大学、新加坡南洋理工大学等机构创建了EmoAva数据集这是首个大规模、高质量的文本到3D表情映射数据集对于推动情感丰富的3D头像生成技术的发展具有重要意义。
数据集地址EmoAva|情感计算数据集|3D虚拟形象生成数据集 一、研究背景
在人工智能领域尤其是情感计算社区生成能够反映人类面部情感的头像一直是一个重要研究方向。这种技术在虚拟客户支持、在线治疗等多个实际场景中有着广泛的应用前景。 目前遇到困难和挑战
1、表情多样性。同一情感文本可以对应多种不同的面部表情模型需要能够捕捉这种多样性。
2、情感内容一致性。生成的头像表情需要与输入文本的情感基调保持一致。
3、表情流畅性。在对话中头像的面部表情变化应该是连续和流畅的这意味着情感状态之间的过渡应该是自然无缝的。
数据集地址EmoAva|情感计算数据集|3D虚拟形象生成数据集 二、让我们一起来看一下EmoAva数据集
EmoAva是一个包含15,000个文本到3D表情映射实例的大规模、高质量数据集专为情感丰富的3D头像生成而设计。
EmoAva数据集包含了从电影和电视剧中提取的对话视频片段通过先进的3D面部跟踪技术提取出3D表情代码和网格。 数据集构建
包括从视频剪辑中提取音频和视频、使用WhisperX进行音频转录、切割视频以匹配文本、使用FaceNet进行初步筛选和手动细化以获取头部视频最后使用EMOCA-v2提取3D表情向量。 数据集特点
1、大规模和高质量包含15,000个文本-3D表情实例和782,471个FLAME框架。
2、表情多样性超过15%的实例展现了1到N的关系。
3、情感多样性包括快乐、悲伤、中性等多种情感。
数据集使用方法数据集可以用于训练和评估文本到3D表情映射模型以及3D头像渲染模型通过提供文本输入生成具有丰富情感的3D头像。 基准测试
文章提出了一系列评估指标包括表情多样性、表情流畅性和情感内容一致性以有效评估模型在这些挑战中的表现。 Emo3D生成分解为两个连续的步骤文本到3D表情映射T3DEM和3D头像渲染3DAR。
其中T3DEM是决定Emo3D生成质量的关键步骤面临表情多样性、情感内容一致性和表情流畅性三个挑战。
1、文本到3D表情映射T3DEM确定Emo3D生成质量的关键步骤包括表情多样性、情感内容一致性和表情流畅性三个挑战。
2、3D化身渲染3DAR渲染更高质量的微妙表情。 CTEG模型连续文本到表情生成器
T3DEM文本到3D表情映射CTEG模型正是针对这一步骤设计的。它负责将给定的文本转换成一系列的表情向量。这些表情向量需要满足三个挑战表情多样性、情感内容一致性和表情流畅性。CTEG模型通过自回归条件变分自编码器CVAE和增强的注意力机制来生成丰富、一致和流畅的表情序列。 GiGA模型全局信息高斯头像
3DAR3D头像渲染一旦CTEG模型生成了表情向量GiGA模型就接管这些向量将它们用于3D头像的渲染和动画制作。GiGA模型通过在3D高斯表示中整合全局信息机制能够捕捉微妙的微表情和情感状态之间的无缝过渡从而使得从视频中重建的3D头像能够展现出丰富的情感表达。 两个模型的关系
连续性CTEG模型和GiGA模型在Emo3D生成过程中是连续工作的。CTEG模型的输出表情向量直接作为GiGA模型的输入确保了从文本到3D头像生成的流畅性和一致性。
互补性CTEG模型专注于文本到表情向量的转换而GiGA模型专注于将这些表情向量转化为视觉上的3D头像。两者共同实现了从文本到具有丰富情感表达的3D头像的完整生成过程。
总结来说CTEG模型负责理解和转换文本中的情感信息生成表情向量而GiGA模型则负责将这些表情向量转化为3D头像的动态表情两者协同工作完成了Emo3D生成的全过程。 这项工作的符号和标记。 来自EmoAva数据集的样本。每个实例包括一个演员所说的文本、相应的头部视频以及一系列3D表情向量这里以3D网格的形式可视化。 a:表情序列长度的分布。b:主要面部情感类别的分布 连续文本到表情生成器CTEG的架构。给定一段文本该模型自回归地生成一系列表情向量。绿色块和粉色块分别代表表情感知注意力EwA模块和条件变分自回归解码器CVAD模块。 GiGA动机的说明。与GaussianAvatars顶部相比GiGA中的3D高斯不仅受绑定网格三角形的影响还受到其他区域三角形的影响。这种设计考虑了肌肉单元的连接使得对微妙表情变化的建模更加精确。 全局信息高斯头像GiGA模型的框架。 CTEG模型生成的多样性的可视化展示。从相同的文本中使用不同的随机种子生成了四个表情序列。CTEG展现了出色的生成多样性。 三、让我们一起展望EmoAva数据集的应用 案例名称Nora- 虚拟情感治疗助手
在快节奏的现代生活中许多人面临着心理压力和情感问题。传统的面对面心理治疗受限于地理位置、时间安排和个人隐私顾虑。为了解决这些问题一家名为“心灵绿洲”的远程心理健康服务公司开发了一个名为“EmoTherapist”的虚拟治疗师平台利用EmoAva数据集提供逼真的情感支持和治疗。
比如小k是一位忙碌的都市白领由于工作压力大他经常感到焦虑和孤独。他决定尝试“心灵绿洲”提供的“Nora”服务。在一个风和日丽的周六早晨小k打开了“Nora”应用程序开始了他的心理治疗之旅。
治疗过程
1、初始设置
小k选择了一个舒适的环境戴上VR头盔进入了虚拟治疗室。房间布置温馨阳光透过窗户洒在柔软的沙发上。
2、遇见虚拟治疗师
随着一阵轻柔的音乐一位名叫“艾米”的虚拟治疗师出现在小k面前。艾米有着温和的眼神和温暖的微笑她的面部表情和肢体语言都是基于EmoAva数据集生成的能够模拟真实人类治疗师的情感反应。
3、情感识别与同步
在对话开始时艾米通过语音识别和面部表情分析技术捕捉小k的情绪状态。她的3D面部表情与小k的情绪同步变化显示出同理心和关注。
4、情感表达与反馈
当小k分享工作压力时艾米的表情变得严肃而关切。她轻轻地点头眼神中流露出理解和支持。这种情感的反馈让李明感到被听见和理解。
5、情感调节练习
艾米引导小k进行深呼吸练习和正念冥想以减轻焦虑。在练习过程中艾米的表情和语调都与练习的节奏相匹配帮助小k更好地放松和集中注意力。
6、情感故事分享
艾米邀请小k分享一个他感到特别焦虑的工作经历。在讲述过程中艾米的表情随着故事的情绪起伏而变化她的眉头紧锁表现出担忧然后又逐渐放松鼓励小k找到解决问题的方法。
7、治疗结束与总结
治疗结束时艾米总结了小k的进步并给予了积极的反馈。她的笑容温暖而鼓励让小k感到轻松和希望。
8、后续行动计划
艾米为小k制定了一个个性化的行动计划包括日常的放松技巧和情绪管理策略帮助他在日常生活中应对压力。 经过几次治疗小k感到自己的情绪得到了显著改善。他发现与艾米的互动不仅减轻了他的焦虑还提高了他的情绪管理能力。小k对“Nora”服务感到满意并推荐给了他的朋友和同事。这种创新的服务模式不仅拓宽了心理健康服务的可及性也为那些需要情感支持的人们提供了新的选择。 更多免费的数据集请打开遇见数据集
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