SignLLM: Sign Language Production Large Language Models

📄 arXiv: 2405.10718v3 📥 PDF

作者: Sen Fang, Chen Chen, Lei Wang, Ce Zheng, Chunyu Sui, Yapeng Tian

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2024-05-17 (更新: 2025-04-30)

备注: website at https://signllm.github.io/

💡 一句话要点

提出SignLLM：多语种手语生成大语言模型，实现文本到手语的转换

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 手语生成 多语种 大型语言模型 强化学习 姿势估计

📋 核心要点

  1. 现有手语生成模型在多语种支持和高质量手语生成方面存在挑战，难以满足不同场景的需求。
  2. SignLLM通过引入MLSF和Prompt2LangGloss两种模式，并结合强化学习，实现了从文本到多语种手语姿势的生成。
  3. 实验结果表明，SignLLM在八种手语的生成任务上取得了领先的性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了SignLLM，一个多语种手语生成（SLP）大语言模型。该模型包含两种新颖的多语种SLP模式：MLSF和Prompt2LangGloss，分别允许从查询文本输入和问题式提示输入生成手语姿势。两种模式都使用了一种基于强化学习的新型RL损失和名为Priority Learning Channel的新型RL模块。这些RL组件通过增强模型采样高质量数据的能力来加速训练。为了训练SignLLM，我们引入了Prompt2Sign，一个全面的多语种手语数据集，该数据集构建于包括美国手语（ASL）和其他七种语言的公共数据之上。该数据集通过将手语视频中的姿势信息提取为统一的压缩格式来标准化信息。我们广泛地评估了SignLLM，证明我们的模型在八种手语的SLP任务上实现了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有手语生成模型通常只针对单一语种，且生成的手语质量不高，难以表达复杂的语义信息。缺乏一个能够处理多种语言并生成高质量手语的大型语言模型。

核心思路：SignLLM的核心思路是利用大型语言模型强大的文本理解和生成能力，结合手语姿势数据，学习文本到手语的映射关系。通过引入强化学习，优化模型生成高质量手语的能力。

技术框架：SignLLM的整体框架包含以下几个主要模块：1) 多语种手语生成模式（MLSF和Prompt2LangGloss）：用于接收文本输入并生成对应的手语姿势序列。2) 强化学习模块：包含RL损失和Priority Learning Channel，用于优化模型生成高质量手语的能力。3) Prompt2Sign数据集：一个包含多种手语的标准化数据集，用于训练SignLLM。

关键创新：SignLLM的关键创新在于：1) 提出了多语种手语生成模式，能够处理多种语言的文本输入。2) 引入了基于强化学习的RL损失和Priority Learning Channel，能够有效提升生成手语的质量。3) 构建了Prompt2Sign数据集，为多语种手语生成提供了数据支持。

关键设计：RL损失函数的设计旨在奖励生成高质量手语的样本，惩罚生成低质量手语的样本。Priority Learning Channel的设计旨在优先学习高质量的手语数据，加速模型的训练。Prompt2Sign数据集通过提取手语视频中的姿势信息，并将其转换为统一的压缩格式，实现了数据的标准化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SignLLM在八种手语的SLP任务上取得了state-of-the-art的性能。具体而言，模型在生成手语的准确性和流畅性方面均优于现有方法。通过引入强化学习，模型能够生成更自然、更易于理解的手语。

🎯 应用场景

SignLLM具有广泛的应用前景，例如：1) 辅助听力障碍人士进行交流，提高其生活质量。2) 用于手语教学，帮助更多人学习手语。3) 用于智能客服，提供手语服务。未来，SignLLM可以进一步扩展到更多语种，并支持更复杂的手语表达。

📄 摘要（原文）

In this paper, we propose SignLLM, a multilingual Sign Language Production (SLP) large language model, which includes two novel multilingual SLP modes MLSF and Prompt2LangGloss that allow sign language gestures generation from query texts input and question-style prompts input respectively. Both modes can use a new RL loss based on reinforcement learning and a new RL module named Priority Learning Channel. These RL components can accelerate the training by enhancing the model's capability to sample high-quality data. To train SignLLM, we introduce Prompt2Sign, a comprehensive multilingual sign language dataset, which builds from public data, including American Sign Language (ASL) and seven others. This dataset standardizes information by extracting pose information from sign language videos into a unified compressed format. We extensively evaluate SignLLM, demonstrating that our model achieves state-of-the-art performance on SLP tasks across eight sign languages.