Long-Term TalkingFace Generation via Motion-Prior Conditional Diffusion Model

📄 arXiv: 2502.09533v1 📥 PDF

作者: Fei Shen, Cong Wang, Junyao Gao, Qin Guo, Jisheng Dang, Jinhui Tang, Tat-Seng Chua

分类: cs.CV

发布日期: 2025-02-13

💡 一句话要点

提出MCDM模型，利用运动先验条件扩散生成长期连贯的TalkingFace视频

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

关键词: TalkingFace生成 条件扩散模型 运动先验 时间一致性 多模态融合 深度学习 视频生成

📋 核心要点

  1. 现有TalkingFace生成方法难以保证长时间视频中头部运动、表情和唇音的连贯性与同步性。
  2. MCDM模型利用存档片段和当前片段的运动先验，提升运动预测的准确性和时间一致性。
  3. 实验结果表明，MCDM在长期TalkingFace生成中能有效保持身份和运动的连续性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于运动先验的条件扩散模型（MCDM），用于生成逼真的TalkingFace视频。现有方法在长时间生成中难以保持头部运动的一致性、面部表情的同步以及精确的唇音同步。为了解决这些问题，MCDM利用历史片段和当前片段的运动先验来增强运动预测，并确保时间一致性。该模型包含三个关键要素：(1) 结合历史帧和参考帧的存档片段运动先验，以保持身份和上下文；(2) 用于捕获多模态因果关系，从而准确预测头部运动、唇音同步和表情的当前片段运动先验扩散模型；(3) 通过动态存储和更新运动特征来减轻误差累积的内存高效时间注意力机制。此外，我们还发布了TalkingFace-Wild数据集，这是一个包含10种语言的超过200小时的多语言数据集。实验结果表明，MCDM在保持身份和运动连续性方面对于长期TalkingFace生成非常有效。代码、模型和数据集将公开。

🔬 方法详解

问题定义：现有TalkingFace生成方法在生成长时视频时，难以维持头部运动的连贯性，面部表情与语音的同步性，以及身份的一致性。误差会随着时间累积，导致生成质量下降。

核心思路：本文的核心思路是利用运动先验信息来指导扩散模型的生成过程。通过结合历史片段的运动信息和当前片段的运动信息，模型能够更准确地预测未来的运动轨迹，从而保证生成视频的时间一致性。

技术框架：MCDM模型主要包含三个模块：1) 存档片段运动先验模块：利用历史帧和参考帧来保持身份和上下文信息。2) 当前片段运动先验扩散模型：用于预测头部运动、唇音同步和表情。3) 内存高效的时间注意力机制：用于动态存储和更新运动特征，从而减轻误差累积。整体流程是，首先利用存档片段运动先验模块提取历史运动信息，然后结合当前片段的运动信息，输入到当前片段运动先验扩散模型中进行预测，最后利用时间注意力机制来优化生成结果。

关键创新：MCDM的关键创新在于同时利用了存档片段和当前片段的运动先验信息。存档片段运动先验可以提供长期的上下文信息，帮助模型更好地理解视频的整体运动趋势。当前片段运动先验可以提供局部的运动信息，帮助模型更准确地预测当前的运动状态。这种结合的方式可以有效地提高生成视频的时间一致性。

关键设计：MCDM使用了扩散模型作为生成框架，并针对TalkingFace生成任务进行了优化。例如，时间注意力机制的设计旨在减少误差累积，提高生成视频的稳定性。此外，TalkingFace-Wild数据集的发布也为该领域的研究提供了新的资源。具体的网络结构和损失函数等细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的MCDM模型在TalkingFace生成任务上取得了显著的性能提升。通过引入运动先验和时间注意力机制，MCDM能够生成更长时间、更连贯的视频，并保持身份和运动的连续性。此外，论文还发布了大规模多语言的TalkingFace-Wild数据集，为该领域的研究提供了宝贵的数据资源。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找（未知）。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于虚拟主播、数字人、在线教育、影视制作等领域。通过MCDM模型，可以生成更逼真、更自然的TalkingFace视频，提升用户体验，降低制作成本。未来，该技术有望进一步发展，实现更高级的视频生成和编辑功能。

📄 摘要（原文）

Recent advances in conditional diffusion models have shown promise for generating realistic TalkingFace videos, yet challenges persist in achieving consistent head movement, synchronized facial expressions, and accurate lip synchronization over extended generations. To address these, we introduce the \textbf{M}otion-priors \textbf{C}onditional \textbf{D}iffusion \textbf{M}odel (\textbf{MCDM}), which utilizes both archived and current clip motion priors to enhance motion prediction and ensure temporal consistency. The model consists of three key elements: (1) an archived-clip motion-prior that incorporates historical frames and a reference frame to preserve identity and context; (2) a present-clip motion-prior diffusion model that captures multimodal causality for accurate predictions of head movements, lip sync, and expressions; and (3) a memory-efficient temporal attention mechanism that mitigates error accumulation by dynamically storing and updating motion features. We also release the \textbf{TalkingFace-Wild} dataset, a multilingual collection of over 200 hours of footage across 10 languages. Experimental results demonstrate the effectiveness of MCDM in maintaining identity and motion continuity for long-term TalkingFace generation. Code, models, and datasets will be publicly available.