323 / 2024-09-13 20:25:24

语音驱动的虚拟人手势生成

本次大赛我们团队提交的作品为"语音驱动的虚拟人手势生成"，在其中我们实现了一种区别于传统多模态生成的全新方案，仅需要输入音频就能生成相应的虚拟人手势。

该模型结合了模糊特征提取器和AdaLN Pyraformer与Diffusion的融合架构。模糊特征提取器利用模糊推理策略自动推断隐式、连续模糊特征。这些模糊特征被表示为一个统一的潜在特征，被输入到AdaLN Pyraformer中。该模块在保持角色姿态自然的同时确保了手势-语音的高水平同步。

最后使用Diffusion Model来生成各种手势。训练集使用BEAT数据集，将相关音频文件输入进大模型进行推理得到BVH动画文件。

本项目“语音驱动的虚拟人手势生成”在技术创新、应用潜力及未来前景方面展现出了独特的优势和鲜明的特色。

首先，我们的创新思路在于模糊特征推断策略的引入。传统手势生成方法往往依赖于明确、具体的特征输入，而语音中的情感、语调等模糊特征却难以被有效捕捉。我们使用的模糊特征提取器，通过模糊推理策略，自动从复杂多变的语音信号中提取出隐式、连续的模糊特征，并将其转化为统一的潜在特征表示。这不仅增强了系统对语音信息的全面理解能力，还使得生成的手势更加贴近人类的自然表达，充满了情感与个性。

其次，在技术应用方面，本项目实现了仅通过音频输入即可生成相应虚拟人手势的突破。这一特性极大地简化了操作流程，降低了技术门槛，使得我们的方案能够广泛应用于教育、娱乐、虚拟主持等多个领域。用户只需简单的语音输入，即可获得生动、自然的虚拟人手势演示，极大地提升了用户体验和互动效果。

最后，从未来前景来看，随着AIGC的不断发展和虚拟人市场的持续扩大，本项目所展现出的技术与创新将为其带来更广阔的发展空间。我们坚信，通过不断优化和完善技术架构，加强与其他技术的融合创新，本项目将引领手势生成技术的新潮流，为人机交互领域带来更加丰富多彩的体验和应用场景。