SyncAnimation: A Real-Time End-to-End Framework for Audio-Driven Human Pose and Talking Head Animation

📄 arXiv: 2501.14646v1 📥 PDF

作者: Yujian Liu, Shidang Xu, Jing Guo, Dingbin Wang, Zairan Wang, Xianfeng Tan, Xiaoli Liu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-01-24

备注: 11 pages, 7 figures

💡 一句话要点

SyncAnimation：首个基于NeRF的实时端到端音频驱动人脸和全身动画框架

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

关键词: 音频驱动 说话化身 NeRF 实时渲染 姿势估计 表情同步 人脸动画 全身动画

📋 核心要点

  1. 现有音频驱动的说话化身方法计算成本高，面部细节和真实感不足，难以满足实时性和视觉质量要求。
  2. SyncAnimation通过结合AudioPose Syncer和AudioEmotion Syncer，实现高精度姿势和表情生成，从而驱动说话化身。
  3. 提出的High-Synchronization Human Renderer确保头部和上半身的无缝集成，并实现音频同步的唇部动作，达到实时生成效果。

📝 摘要（中文）

本文提出SyncAnimation，一种基于NeRF的首个方法，通过结合广义的音频到姿势匹配和音频到表情同步，实现音频驱动、稳定且实时的说话化身生成。SyncAnimation集成了AudioPose Syncer和AudioEmotion Syncer，实现了高精度的姿势和表情生成，逐步生成音频同步的上半身、头部和嘴唇形状。此外，High-Synchronization Human Renderer确保了头部和上半身的无缝集成，并实现了音频同步的嘴唇动作。该项目主页可在https://syncanimation.github.io找到。

🔬 方法详解

问题定义：现有音频驱动的说话化身生成方法通常计算成本高昂，难以实现实时渲染。此外，这些方法在面部细节和真实感方面存在不足，无法满足高质量视觉应用的需求。即使一些方法能够同步唇部运动，但在面部表情和上半身运动之间的一致性方面仍然存在问题，尤其是在静默期间。

核心思路：SyncAnimation的核心思路是将音频信息分解为姿势和表情两个方面，分别进行处理和同步。通过AudioPose Syncer预测上半身和头部姿势，AudioEmotion Syncer预测面部表情，最后通过High-Synchronization Human Renderer将两者无缝集成，并确保唇部动作与音频同步。这种解耦和同步的方法能够提高生成质量和效率。

技术框架：SyncAnimation框架包含三个主要模块：AudioPose Syncer、AudioEmotion Syncer和High-Synchronization Human Renderer。AudioPose Syncer负责从音频中预测上半身和头部姿势；AudioEmotion Syncer负责从音频中预测面部表情；High-Synchronization Human Renderer负责将姿势和表情信息渲染成最终的说话化身，并确保唇部动作与音频同步。

关键创新：SyncAnimation的关键创新在于其端到端的NeRF架构，能够实现音频驱动的实时说话化身生成。与现有方法相比，SyncAnimation能够生成更高质量、更逼真的说话化身，并且具有更高的实时性。此外，SyncAnimation通过解耦姿势和表情，并分别进行同步，提高了生成质量和效率。

关键设计：AudioPose Syncer和AudioEmotion Syncer可能采用了不同的网络结构和损失函数，以适应姿势和表情预测的不同需求。High-Synchronization Human Renderer可能采用了特殊的渲染技术，以确保头部和上半身的无缝集成，并实现音频同步的唇部动作。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节未知，需要参考论文原文或补充材料。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文提出的SyncAnimation是首个基于NeRF的实时端到端音频驱动人脸和全身动画框架，能够生成高质量、高逼真度的说话化身。具体的性能数据、对比基线和提升幅度未知，需要在论文中查找。

🎯 应用场景

SyncAnimation具有广泛的应用前景，包括虚拟会议、在线教育、游戏、虚拟主播等。它可以用于创建逼真的虚拟化身，增强用户体验，提高沟通效率。此外，SyncAnimation还可以用于辅助语音治疗、情感分析等领域，具有重要的社会价值。

📄 摘要（原文）

Generating talking avatar driven by audio remains a significant challenge. Existing methods typically require high computational costs and often lack sufficient facial detail and realism, making them unsuitable for applications that demand high real-time performance and visual quality. Additionally, while some methods can synchronize lip movement, they still face issues with consistency between facial expressions and upper body movement, particularly during silent periods. In this paper, we introduce SyncAnimation, the first NeRF-based method that achieves audio-driven, stable, and real-time generation of speaking avatar by combining generalized audio-to-pose matching and audio-to-expression synchronization. By integrating AudioPose Syncer and AudioEmotion Syncer, SyncAnimation achieves high-precision poses and expression generation, progressively producing audio-synchronized upper body, head, and lip shapes. Furthermore, the High-Synchronization Human Renderer ensures seamless integration of the head and upper body, and achieves audio-sync lip. The project page can be found at https://syncanimation.github.io