ImaGGen: Zero-Shot Generation of Co-Speech Semantic Gestures Grounded in Language and Image Input
作者: Hendric Voss, Stefan Kopp
分类: cs.HC, cs.CV
发布日期: 2025-10-20
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
ImaGGen：基于语言和图像输入的零样本共语语义手势生成
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 共语手势生成 语义手势 零样本学习 图像分析 人机交互
📋 核心要点
- 现有手势生成方法局限于简单的、重复的节拍手势，无法表达语义信息，缺乏与口语的深层关联。
- ImaGGen通过结合语言和图像输入，提取图像中的对象属性，并将其与口语文本进行语义匹配，生成标志性和指示性手势。
- 用户研究表明，在语音模糊的情况下，ImaGGen生成的手势显著提高了对象属性识别的准确性，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种零样本系统ImaGGen，用于生成与口语表达语义一致的标志性或指示性手势。该系统利用语言输入，并结合图像信息，无需人工标注或人为干预。系统集成了图像分析流程，提取形状、对称性和对齐等关键对象属性，以及一个语义匹配模块，将这些视觉细节与口语文本联系起来。然后，逆运动学引擎合成标志性和指示性手势，并将它们与共同生成的自然节拍手势相结合，以实现连贯的多模态交流。全面的用户研究表明了该方法的有效性。在仅凭语音难以消除歧义的场景中，系统生成的手势显著提高了参与者识别对象属性的能力，证实了其可解释性和交流价值。虽然在表示复杂形状方面仍然存在挑战，但我们的结果突显了上下文感知的语义手势对于创建富有表现力和协作性的虚拟代理或化身的重要性，标志着在高效和稳健的具身人机交互方面迈出了重要一步。
🔬 方法详解
问题定义：现有共语手势生成方法主要集中于生成与语音节奏同步的节拍手势，而忽略了语义手势的生成，即那些能够传达具体含义（如形状、大小、位置）的手势。仅依赖语言输入难以生成语义手势，因为语言本身可能缺乏视觉信息。因此，如何利用视觉信息，生成与语言表达语义一致的标志性或指示性手势，是本文要解决的核心问题。
核心思路：ImaGGen的核心思路是结合语言和图像信息，利用图像分析提取关键的对象属性，并通过语义匹配将这些属性与口语文本关联起来。通过这种方式，系统可以理解语言所指代的视觉对象，并生成与之对应的手势。这种方法无需人工标注，实现了零样本的手势生成。
技术框架：ImaGGen系统主要包含三个模块：1) 图像分析模块：负责从输入图像中提取关键的对象属性，如形状、对称性和对齐方式。2) 语义匹配模块：将提取的视觉属性与口语文本进行匹配，建立视觉信息与语言信息的关联。3) 手势生成模块：基于语义匹配的结果，利用逆运动学引擎生成标志性和指示性手势，并与共同生成的节拍手势相结合。整个流程无需人工干预。
关键创新：ImaGGen的关键创新在于其零样本的手势生成能力，以及将图像信息融入手势生成过程。与现有方法相比，ImaGGen不再局限于生成简单的节拍手势，而是能够生成具有语义含义的标志性和指示性手势，从而更有效地辅助语言交流。此外，该方法无需人工标注，降低了数据准备的成本。
关键设计：图像分析模块可能使用了预训练的视觉模型（具体模型未知）来提取对象属性。语义匹配模块的具体实现方式（例如，使用哪些类型的语义相似度度量）未知。手势生成模块使用了逆运动学引擎，具体的运动学模型和控制算法未知。损失函数和网络结构等技术细节在论文中没有明确说明。
📊 实验亮点
用户研究表明，在仅凭语音难以消除歧义的情况下，ImaGGen生成的手势显著提高了参与者识别对象属性的能力。这一结果证实了ImaGGen生成的手势具有可解释性和交流价值，表明了该方法在增强人机交互方面的有效性。具体的性能提升数据（例如，准确率提升百分比）在摘要中未给出。
🎯 应用场景
ImaGGen的研究成果可应用于创建更具表现力和协作性的虚拟代理或化身，例如在虚拟会议、在线教育、人机交互等场景中。通过生成与语音内容相符的语义手势，可以增强虚拟角色的表达能力，提高沟通效率，并改善用户体验。该技术还有潜力应用于机器人领域，使机器人能够更自然地与人类进行交互。
📄 摘要（原文）
Human communication combines speech with expressive nonverbal cues such as hand gestures that serve manifold communicative functions. Yet, current generative gesture generation approaches are restricted to simple, repetitive beat gestures that accompany the rhythm of speaking but do not contribute to communicating semantic meaning. This paper tackles a core challenge in co-speech gesture synthesis: generating iconic or deictic gestures that are semantically coherent with a verbal utterance. Such gestures cannot be derived from language input alone, which inherently lacks the visual meaning that is often carried autonomously by gestures. We therefore introduce a zero-shot system that generates gestures from a given language input and additionally is informed by imagistic input, without manual annotation or human intervention. Our method integrates an image analysis pipeline that extracts key object properties such as shape, symmetry, and alignment, together with a semantic matching module that links these visual details to spoken text. An inverse kinematics engine then synthesizes iconic and deictic gestures and combines them with co-generated natural beat gestures for coherent multimodal communication. A comprehensive user study demonstrates the effectiveness of our approach. In scenarios where speech alone was ambiguous, gestures generated by our system significantly improved participants' ability to identify object properties, confirming their interpretability and communicative value. While challenges remain in representing complex shapes, our results highlight the importance of context-aware semantic gestures for creating expressive and collaborative virtual agents or avatars, marking a substantial step forward towards efficient and robust, embodied human-agent interaction. More information and example videos are available here: https://review-anon-io.github.io/ImaGGen.github.io/