Digital Avatars: Framework Development and Their Evaluation
作者: Timothy Rupprecht, Sung-En Chang, Yushu Wu, Lei Lu, Enfu Nan, Chih-hsiang Li, Caiyue Lai, Zhimin Li, Zhijun Hu, Yumei He, David Kaeli, Yanzhi Wang
分类: cs.AI
发布日期: 2024-08-07
备注: This work was presented during the IJCAI 2024 conference proceedings for demonstrations
期刊: 2024 Proceedings of the Thirty-Third International Joint Conference on Artificial Intelligence Demo Track. Pages 8780-8783
💡 一句话要点
提出AI驱动数字形象框架，通过新型提示策略提升拟人化特征
🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 数字形象 人工智能 大型语言模型 提示工程 拟人化 实时流媒体 人机交互
📋 核心要点
- 现有数字形象在拟人化特征（如幽默感和真实性）方面表现不足，难以充分捕捉人物的个性。
- 论文提出一种新型提示策略，并构建端到端框架，以生成更具拟人化特征的高保真AI驱动数字形象。
- 实验结果表明，该方法生成的数字形象在幽默感、真实性和受欢迎程度方面优于现有方法，甚至超越真人。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种用于人工智能驱动的数字形象的新型提示策略。为了更好地量化我们的提示策略如何影响幽默感、真实性和受欢迎程度等拟人化特征，我们提出了 Crowd Vote，它是 Crowd Score 的一种改进，允许评委选择大型语言模型 (LLM) 候选者，而不是回答相同或相似提示的竞争对手。为了可视化 LLM 的响应以及我们的提示策略的有效性，我们提出了一个端到端框架，用于创建高保真人工智能 (AI) 驱动的数字形象。该流程有效地捕捉了个人的互动本质，我们的流媒体算法提供了高质量的数字形象，并实现了从服务器到移动设备的实时音频视频流。我们的可视化工具和 Crowd Vote 指标都表明，我们的人工智能驱动的数字形象具有最先进的幽默感、真实性和受欢迎程度，优于所有竞争对手和基线。在我们的唐纳德·特朗普和乔·拜登形象的案例中，他们的真实性和受欢迎程度甚至高于现实世界中的对应人物。
🔬 方法详解
问题定义：现有数字形象生成方法在捕捉人物的个性化特征，特别是幽默感、真实性和受欢迎程度方面存在不足。这些不足限制了数字形象在互动场景中的应用，例如虚拟助手、教育和娱乐等领域。
核心思路：论文的核心思路是通过设计一种新型的提示策略，引导大型语言模型（LLM）生成更具拟人化特征的文本响应。同时，构建一个端到端框架，将LLM的文本响应转化为高质量的数字形象，并实现实时流传输。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 提示策略设计：设计能够有效引导LLM生成具有特定人物特征的文本提示。2) LLM响应生成：使用设计的提示，利用LLM生成文本响应。3) 数字形象生成：将LLM生成的文本响应转化为数字形象，包括面部表情、语音合成等。4) 实时流传输：将生成的数字形象通过流媒体技术实时传输到移动设备。
关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一种新型的提示策略，能够有效提升数字形象的拟人化特征。2) 构建了一个端到端的框架，实现了从文本到高质量数字形象的实时生成和传输。3) 提出了Crowd Vote指标，用于量化评估数字形象的拟人化特征。
关键设计：关于提示策略的具体设计细节，摘要中没有详细说明，需要查阅论文全文。Crowd Vote指标是Crowd Score的改进版本，允许评委直接选择更优的LLM生成结果。流媒体算法的具体实现细节也需要在论文全文中查找。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法生成的数字形象在幽默感、真实性和受欢迎程度方面优于所有竞争对手和基线。特别是，唐纳德·特朗普和乔·拜登的数字形象的真实性和受欢迎程度甚至高于现实世界中的对应人物。这些结果表明，该方法能够有效地捕捉人物的个性化特征。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多个领域，包括：1) 虚拟助手：创建更具个性化和吸引力的虚拟助手。2) 教育：开发更生动有趣的教学内容。3) 娱乐：生成更逼真的虚拟角色。4) 远程会议：提供更具表现力的远程沟通方式。该技术有望提升人机交互的自然性和效率。
📄 摘要（原文）
We present a novel prompting strategy for artificial intelligence driven digital avatars. To better quantify how our prompting strategy affects anthropomorphic features like humor, authenticity, and favorability we present Crowd Vote - an adaptation of Crowd Score that allows for judges to elect a large language model (LLM) candidate over competitors answering the same or similar prompts. To visualize the responses of our LLM, and the effectiveness of our prompting strategy we propose an end-to-end framework for creating high-fidelity artificial intelligence (AI) driven digital avatars. This pipeline effectively captures an individual's essence for interaction and our streaming algorithm delivers a high-quality digital avatar with real-time audio-video streaming from server to mobile device. Both our visualization tool, and our Crowd Vote metrics demonstrate our AI driven digital avatars have state-of-the-art humor, authenticity, and favorability outperforming all competitors and baselines. In the case of our Donald Trump and Joe Biden avatars, their authenticity and favorability are rated higher than even their real-world equivalents.