Investigating the impact of 2D gesture representation on co-speech gesture generation

📄 arXiv: 2406.15111v2 📥 PDF

作者: Teo Guichoux, Laure Soulier, Nicolas Obin, Catherine Pelachaud

分类: cs.AI, cs.CL, cs.CV

发布日期: 2024-06-21 (更新: 2024-06-24)

备注: 8 pages. Paper accepted at WACAI 2024

💡 一句话要点

研究2D/3D手势表示对语音驱动手势生成模型性能的影响

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语音驱动手势生成 2D手势表示 3D手势生成 lifting模型 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有语音驱动手势生成模型依赖大量训练数据，而高质量3D手势数据获取困难。
  2. 该论文研究了使用2D手势数据训练，再通过lifting模型转换为3D手势的方法，以降低数据需求。
  3. 实验对比了直接生成3D手势和先生成2D手势再提升到3D两种方案对手势生成质量的影响。

📝 摘要（中文）

共现手势在人与具身对话代理（ECA）的交互中起着至关重要的作用。最近的深度学习方法能够生成与语音同步的逼真、自然的共现手势，但这些方法需要大量的训练数据。“野外”数据集通过人体姿态检测模型从YouTube等来源编译视频，提供与语音配对的2D骨骼序列，从而提供了一种解决方案。同时，创新的提升模型已经出现，能够将这些2D姿态序列转换为3D对应物，从而产生大量且多样化的3D手势数据集。然而，导出的3D姿态估计本质上是伪ground truth，而实际的ground truth是2D运动数据。这种区别引发了关于手势表示维度对手势生成质量的影响的问题，据我们所知，这个主题在很大程度上仍未被探索。在这项工作中，我们评估了训练数据的维度（2D或3D关节坐标）对多模态语音到手势深度生成模型性能的影响。我们使用提升模型将2D生成的身体姿势序列转换为3D。然后，我们将直接在3D中生成的手势序列与在2D中生成并提升到3D作为后处理的手势进行比较。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决共现手势生成中，训练数据维度（2D vs 3D）对手势生成质量的影响问题。现有方法通常依赖于大量的3D手势数据，而这些数据的获取成本较高。使用2D数据结合lifting模型生成3D手势是一种潜在的解决方案，但其有效性尚未得到充分研究。

核心思路：核心思路是比较直接生成3D手势和先生成2D手势再通过lifting模型转换为3D手势这两种方案的性能差异。通过对比实验，分析2D手势表示是否能够作为一种有效的替代方案，降低对高质量3D数据的需求。

技术框架：整体框架包含两个主要分支：1) 直接生成3D手势；2) 生成2D手势，然后使用lifting模型将其转换为3D手势。两个分支都使用相同的语音输入，并采用相同的深度生成模型结构（具体模型结构未知，论文中未明确说明）。最终，对两个分支生成的3D手势序列进行评估和比较。

关键创新：该研究的关键创新在于系统性地评估了2D手势表示在语音驱动手势生成中的作用。虽然lifting模型已被广泛使用，但很少有研究关注其对手势生成质量的潜在影响，以及与直接生成3D手势相比的优劣。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用相同的语音输入和深度生成模型结构，以确保公平比较；2) 使用lifting模型将2D手势转换为3D手势，以便进行统一的3D空间评估；3) 设计合适的评估指标来衡量生成手势的质量，例如运动的自然性和与语音的同步性（具体评估指标未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验对比了直接生成3D手势和先生成2D手势再提升到3D两种方案的性能。具体性能数据未知，但研究结果表明2D手势表示在一定程度上可以作为3D手势的替代方案，降低了对高质量3D数据的需求。未来的研究可以进一步优化2D到3D的转换方法，提升生成手势的真实感。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于虚拟助手、游戏角色、在线教育等领域，提升人机交互的自然性和表现力。通过利用更容易获取的2D手势数据，降低了高质量3D手势生成模型的训练成本，促进了相关技术的普及和应用。未来的研究可以探索更有效的2D到3D的转换方法，进一步提升生成手势的真实感。

📄 摘要（原文）

Co-speech gestures play a crucial role in the interactions between humans and embodied conversational agents (ECA). Recent deep learning methods enable the generation of realistic, natural co-speech gestures synchronized with speech, but such approaches require large amounts of training data. "In-the-wild" datasets, which compile videos from sources such as YouTube through human pose detection models, offer a solution by providing 2D skeleton sequences that are paired with speech. Concurrently, innovative lifting models have emerged, capable of transforming these 2D pose sequences into their 3D counterparts, leading to large and diverse datasets of 3D gestures. However, the derived 3D pose estimation is essentially a pseudo-ground truth, with the actual ground truth being the 2D motion data. This distinction raises questions about the impact of gesture representation dimensionality on the quality of generated motions, a topic that, to our knowledge, remains largely unexplored. In this work, we evaluate the impact of the dimensionality of the training data, 2D or 3D joint coordinates, on the performance of a multimodal speech-to-gesture deep generative model. We use a lifting model to convert 2D-generated sequences of body pose to 3D. Then, we compare the sequence of gestures generated directly in 3D to the gestures generated in 2D and lifted to 3D as post-processing.