Pose-Guided Fine-Grained Sign Language Video Generation

📄 arXiv: 2409.16709v1 📥 PDF

作者: Tongkai Shi, Lianyu Hu, Fanhua Shang, Jichao Feng, Peidong Liu, Wei Feng

分类: cs.CV

发布日期: 2024-09-25

备注: ECCV 2024

💡 一句话要点

提出姿态引导的运动模型，用于生成精细且时序一致的手语视频

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 手语视频生成 姿态引导 运动模型 时间一致性 光流扭曲

📋 核心要点

  1. 现有手语视频生成方法在细节、结构和时间一致性方面存在不足，导致生成质量不佳。
  2. 提出姿态引导运动模型（PGMM），利用粗略运动模块和姿态融合模块，提升生成视频的细节和时间一致性。
  3. 实验结果表明，PGMM在细节和时间一致性方面优于现有方法，并在时间一致性差异（TCD）指标上有所提升。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的姿态引导运动模型（PGMM），用于生成精细且运动一致的手语视频。现有的人体图像合成方法生成的手语图像细节失真、模糊或结构不正确，并且生成的手语视频帧时间一致性差，存在闪烁和帧间细节突变等问题。为了解决这些限制，PGMM首先提出了一个粗略运动模块（CMM），通过光流扭曲完成特征形变，从而在不改变外观的情况下传递粗粒度结构的运动。其次，提出了一个姿态融合模块（PFM），引导RGB和姿态特征的模态融合，从而完成细粒度的生成。最后，设计了一种新的度量标准，即时间一致性差异（TCD），通过比较重建视频的帧与目标视频的前后帧之间的差异来定量评估视频的时间一致性程度。大量的定性和定量实验表明，该方法在大多数基准测试中优于最先进的方法，在细节和时间一致性方面有明显的改进。

🔬 方法详解

问题定义：现有手语视频生成方法生成的图像细节失真、模糊，结构不正确，并且视频帧之间的时间一致性差，存在闪烁和细节突变等问题。这些问题严重影响了生成手语视频的质量和可用性。

核心思路：论文的核心思路是利用姿态信息引导视频生成过程，通过分离粗粒度运动和细粒度细节的处理，分别进行优化。粗粒度运动通过光流扭曲进行传递，保证整体运动的连贯性；细粒度细节则通过姿态融合模块，结合RGB图像和姿态信息进行生成，从而提升细节的准确性。

技术框架：PGMM包含三个主要模块：粗略运动模块（CMM）、姿态融合模块（PFM）和时间一致性差异（TCD）度量。CMM负责通过光流扭曲传递粗粒度运动信息。PFM负责融合RGB图像和姿态信息，生成细粒度细节。TCD用于定量评估生成视频的时间一致性。整体流程是：首先利用CMM对特征进行形变，然后利用PFM融合姿态信息进行细节生成，最后使用TCD评估生成视频的时间一致性。

关键创新：论文的关键创新在于提出了姿态引导的运动模型（PGMM），该模型能够有效地分离粗粒度运动和细粒度细节的处理，从而提升生成视频的细节和时间一致性。与现有方法相比，PGMM能够更好地利用姿态信息，并且能够更有效地处理视频帧之间的时间依赖关系。

关键设计：CMM使用光流估计网络预测光流，并使用光流扭曲操作将特征进行形变。PFM使用注意力机制融合RGB图像和姿态信息。TCD通过计算重建视频帧与目标视频前后帧之间的差异来评估时间一致性。损失函数包括对抗损失、重构损失和时间一致性损失。具体网络结构和参数设置在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PGMM在细节和时间一致性方面优于现有方法。在定量评估方面，PGMM在多个指标上取得了显著提升，尤其是在时间一致性差异（TCD）指标上，表明生成视频的时间一致性得到了有效改善。定性结果也显示，PGMM生成的视频细节更加清晰，运动更加自然流畅。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于手语教学、手语翻译、虚拟手语助手等领域。高质量的手语视频生成技术能够帮助听力障碍人士更好地获取信息和进行交流，促进社会包容。未来，该技术还可以扩展到其他类型的人体动作视频生成，例如舞蹈教学、运动指导等。

📄 摘要（原文）

Sign language videos are an important medium for spreading and learning sign language. However, most existing human image synthesis methods produce sign language images with details that are distorted, blurred, or structurally incorrect. They also produce sign language video frames with poor temporal consistency, with anomalies such as flickering and abrupt detail changes between the previous and next frames. To address these limitations, we propose a novel Pose-Guided Motion Model (PGMM) for generating fine-grained and motion-consistent sign language videos. Firstly, we propose a new Coarse Motion Module (CMM), which completes the deformation of features by optical flow warping, thus transfering the motion of coarse-grained structures without changing the appearance; Secondly, we propose a new Pose Fusion Module (PFM), which guides the modal fusion of RGB and pose features, thus completing the fine-grained generation. Finally, we design a new metric, Temporal Consistency Difference (TCD) to quantitatively assess the degree of temporal consistency of a video by comparing the difference between the frames of the reconstructed video and the previous and next frames of the target video. Extensive qualitative and quantitative experiments show that our method outperforms state-of-the-art methods in most benchmark tests, with visible improvements in details and temporal consistency.