Exploring Timeline Control for Facial Motion Generation

📄 arXiv: 2505.20861v1 📥 PDF

作者: Yifeng Ma, Jinwei Qi, Chaonan Ji, Peng Zhang, Bang Zhang, Zhidong Deng, Liefeng Bo

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-27

备注: Accepted by CVPR 2025, Project Page: https://humanaigc.github.io/facial-motion-timeline-control/

💡 一句话要点

提出时间线控制信号以提升面部动作生成精度

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 面部动作生成 时间线控制 自然语言处理 扩散模型 人机交互 虚拟现实 动画制作

📋 核心要点

  1. 现有方法在面部动作生成中缺乏精细的时间控制，导致生成的动作不够自然和准确。
  2. 本文提出了一种时间线控制机制，允许用户通过多轨时间线精确指定面部动作的时机。
  3. 实验结果显示，所提方法在面部动作间隔注释和生成自然动作方面均表现出色，准确性令人满意。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种新的面部动作生成控制信号：时间线控制。与音频和文本信号相比，时间线提供了更细粒度的控制，用户可以指定多轨时间线，精确控制每个动作的时机。我们首先在自然面部动作序列中对面部动作的时间间隔进行逐帧注释，利用Toeplitz逆协方差聚类方法减少人工劳动。基于这些注释，我们提出了一种基于扩散的生成模型，能够生成自然且与输入时间线准确对齐的面部动作。实验结果表明，我们的方法能够以令人满意的准确性注释面部动作间隔，并生成与时间线准确对齐的自然面部动作。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有面部动作生成方法在时间控制上的不足，导致生成动作的自然性和准确性不足。

核心思路：通过引入时间线控制信号，用户可以精确指定面部动作的时间安排，从而实现更自然的动作生成。

技术框架：整体流程包括时间间隔注释、基于扩散的生成模型和文本引导的时间线生成。首先对面部动作进行逐帧注释，然后利用生成模型生成与时间线对齐的动作。

关键创新：最重要的创新在于引入了时间线控制机制，使得面部动作生成可以在时间上进行精细化控制，这与传统的音频或文本信号生成方法有本质区别。

关键设计：在模型设计中，采用Toeplitz逆协方差聚类方法进行时间间隔注释，减少人工干预，同时在生成模型中使用扩散过程确保生成动作的自然性和准确性。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提方法在面部动作间隔注释的准确性上达到了令人满意的水平，并且生成的面部动作与时间线的对齐度显著提高，展示了相较于传统方法的明显优势。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在虚拟现实、动画制作和人机交互等领域。通过提供精确的面部动作生成，能够提升用户体验和交互的真实感，未来可能在社交机器人和智能助手中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

This paper introduces a new control signal for facial motion generation: timeline control. Compared to audio and text signals, timelines provide more fine-grained control, such as generating specific facial motions with precise timing. Users can specify a multi-track timeline of facial actions arranged in temporal intervals, allowing precise control over the timing of each action. To model the timeline control capability, We first annotate the time intervals of facial actions in natural facial motion sequences at a frame-level granularity. This process is facilitated by Toeplitz Inverse Covariance-based Clustering to minimize human labor. Based on the annotations, we propose a diffusion-based generation model capable of generating facial motions that are natural and accurately aligned with input timelines. Our method supports text-guided motion generation by using ChatGPT to convert text into timelines. Experimental results show that our method can annotate facial action intervals with satisfactory accuracy, and produces natural facial motions accurately aligned with timelines.