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

提出时间线控制的 facial motion 生成方法，实现精细化面部动作控制

🎯 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 扩散模型 Toeplitz聚类 ChatGPT 动作捕捉 虚拟形象 精细化控制

📋 核心要点

  1. 现有面部动作生成方法在精细化控制方面存在不足，难以实现精确的时间控制。
  2. 提出基于时间线控制的面部动作生成方法，允许用户精确指定面部动作及其时间间隔。
  3. 利用 Toeplitz 逆协方差聚类辅助标注，并构建基于扩散模型的生成框架，实验验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于面部动作生成的新控制信号：时间线控制。与音频和文本信号相比，时间线提供了更精细的控制，例如以精确的时间生成特定的面部动作。用户可以指定一个多轨时间线，其中包含按时间间隔排列的面部动作，从而精确控制每个动作的 timing。为了建模时间线控制能力，我们首先在自然面部动作序列中，以帧级别的粒度标注面部动作的时间间隔。该过程由基于 Toeplitz 逆协方差的聚类方法辅助，以最大限度地减少人工劳动。基于这些标注，我们提出了一个基于扩散的生成模型，该模型能够生成自然且与输入时间线精确对齐的面部动作。我们的方法支持文本引导的动作生成，通过使用 ChatGPT 将文本转换为时间线。实验结果表明，我们的方法可以以令人满意的精度标注面部动作间隔，并生成与时间线精确对齐的自然面部动作。

🔬 方法详解

问题定义：现有面部动作生成方法，如基于音频或文本驱动的方法，缺乏对生成动作时间信息的精确控制。用户难以指定特定面部动作在何时发生，以及持续时间。这限制了面部动作生成在需要精细控制的应用场景中的应用。

核心思路：本文的核心思路是引入时间线作为控制信号，时间线包含多个轨道，每个轨道对应一个面部动作，并指定该动作的起始时间和结束时间。通过时间线，用户可以精确控制每个面部动作的 timing，从而实现更精细的面部动作生成。

技术框架：整体框架包含三个主要阶段：1) 数据标注阶段，利用 Toeplitz 逆协方差聚类方法辅助人工标注，获取面部动作的时间间隔；2) 时间线生成阶段，利用 ChatGPT 将文本描述转换为时间线；3) 面部动作生成阶段，使用基于扩散模型的生成器，根据输入的时间线生成对应的面部动作序列。扩散模型以时间线为条件，逐步去噪生成面部动作。

关键创新：最重要的技术创新点在于引入了时间线作为面部动作生成的控制信号。与传统的音频或文本控制信号相比，时间线提供了更精细的时间控制能力。此外，利用 Toeplitz 逆协方差聚类辅助标注，降低了人工标注的成本。

关键设计：在数据标注阶段，使用 Toeplitz 逆协方差聚类方法来减少人工标注的工作量。在面部动作生成阶段，使用基于扩散模型的生成器，并设计了合适的网络结构和损失函数，以保证生成面部动作的自然性和与时间线的对齐性。具体参数设置和损失函数细节在论文中未明确说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够以令人满意的精度标注面部动作间隔，并生成与时间线精确对齐的自然面部动作。虽然论文中没有给出具体的性能数据和对比基线，但实验结果验证了时间线控制在面部动作生成中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于虚拟形象定制、游戏角色动画、电影特效制作等领域。通过时间线控制，用户可以精确控制虚拟角色的面部表情，使其更加生动逼真。此外，该方法还可以用于辅助面部动作分析和理解，例如自动识别视频中人物的面部表情及其时间信息，具有广泛的应用前景。

📄 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.