ESGaussianFace: Emotional and Stylized Audio-Driven Facial Animation via 3D Gaussian Splatting
作者: Chuhang Ma, Shuai Tan, Ye Pan, Jiaolong Yang, Xin Tong
分类: cs.CV
发布日期: 2026-01-05
备注: 13 pages, 10 figures
💡 一句话要点
ESGaussianFace：利用3D高斯溅射实现情感化和风格化的音频驱动面部动画
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 音频驱动面部动画 3D高斯溅射 情感建模 风格化 空间注意力机制 多阶段训练 说话人头部视频
📋 核心要点
- 现有音频驱动面部动画方法难以高效生成兼具情感表达和风格特征的高质量说话人头部视频。
- ESGaussianFace利用3D高斯溅射重建3D场景并渲染视频，并提出情感-音频引导的空间注意力机制。
- 实验结果表明，该方法在唇部运动准确性、表情变化和风格特征表现力方面优于现有技术。
📝 摘要（中文）
当前音频驱动面部动画研究主要集中于生成具有中性情感的视频。虽然一些研究已经解决了由情感音频驱动的面部视频生成问题，但高效生成集成情感表达和风格特征的高质量说话人头部视频仍然是一个重大挑战。本文提出了ESGaussianFace，这是一个用于情感化和风格化音频驱动面部动画的创新框架。我们的方法利用3D高斯溅射来重建3D场景并渲染视频，确保高效生成3D一致的结果。我们提出了一种情感-音频引导的空间注意力方法，该方法有效地将情感特征与音频内容特征相结合。通过情感引导的注意力，该模型能够更准确地重建不同情感状态下的面部细节。为了通过情感和风格特征实现3D高斯点的情感化和风格化变形，我们引入了两个3D高斯变形预测器。此外，我们提出了一种多阶段训练策略，能够逐步学习角色的唇部运动、情感变化和风格特征。我们生成的结果表现出高效性、高质量和3D一致性。大量的实验结果表明，我们的方法在唇部运动准确性、表情变化和风格特征表现力方面优于现有的最先进技术。
🔬 方法详解
问题定义：现有音频驱动面部动画方法主要集中于生成中性情感的视频，缺乏对情感和风格的有效建模。即使有部分工作尝试生成情感化的面部视频，也难以同时保证生成效率、视频质量以及3D一致性。因此，如何高效地生成高质量、3D一致且具有情感和风格特征的说话人头部视频是一个亟待解决的问题。
核心思路：ESGaussianFace的核心思路是利用3D高斯溅射（3D Gaussian Splatting）技术来表示和渲染面部，从而保证生成结果的3D一致性和渲染效率。同时，通过情感-音频引导的空间注意力机制，将情感特征融入到音频内容特征中，从而更准确地重建不同情感状态下的面部细节。此外，还引入了3D高斯变形预测器，用于根据情感和风格特征对3D高斯点进行变形。
技术框架：ESGaussianFace框架主要包含以下几个模块：1) 3D高斯溅射场景重建模块，用于从视频中重建3D面部场景；2) 情感-音频特征提取模块，用于提取音频的情感和内容特征；3) 情感-音频引导的空间注意力模块，用于融合情感和音频特征；4) 3D高斯变形预测模块，用于预测3D高斯点的变形参数；5) 渲染模块，用于将变形后的3D高斯点渲染成视频。整个流程是：输入音频和情感信息，提取特征后，通过注意力机制融合，然后预测3D高斯点的变形，最后渲染生成视频。
关键创新：该论文的关键创新点在于：1) 提出了一种情感-音频引导的空间注意力机制，能够有效地将情感特征融入到音频内容特征中，从而更准确地重建不同情感状态下的面部细节。2) 引入了两个3D高斯变形预测器，用于根据情感和风格特征对3D高斯点进行变形，从而实现情感化和风格化的面部动画。3) 提出了一种多阶段训练策略，能够逐步学习角色的唇部运动、情感变化和风格特征。
关键设计：论文中关键的设计包括：1) 情感-音频引导的空间注意力机制的具体实现方式，例如注意力权重的计算方法。2) 3D高斯变形预测器的网络结构和损失函数设计，如何保证变形的平滑性和真实性。3) 多阶段训练策略的具体步骤和每个阶段的目标，如何避免训练过程中的梯度消失或爆炸问题。这些细节决定了最终生成结果的质量和效果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，ESGaussianFace在唇部运动准确性、表情变化和风格特征表现力方面均优于现有技术。具体来说，该方法在唇形同步指标上取得了显著提升，并且能够生成更加自然和富有表现力的面部动画。此外，该方法还能够有效地控制生成视频的风格，例如卡通风格、写实风格等。
🎯 应用场景
ESGaussianFace具有广泛的应用前景，例如虚拟形象定制、电影特效制作、游戏角色动画、在线教育等领域。该技术可以根据用户的语音和情感，快速生成高质量、个性化的说话人头部视频，从而提升用户体验和互动性。未来，该技术还可以应用于智能客服、虚拟助手等领域，实现更加自然和逼真的人机交互。
📄 摘要（原文）
Most current audio-driven facial animation research primarily focuses on generating videos with neutral emotions. While some studies have addressed the generation of facial videos driven by emotional audio, efficiently generating high-quality talking head videos that integrate both emotional expressions and style features remains a significant challenge. In this paper, we propose ESGaussianFace, an innovative framework for emotional and stylized audio-driven facial animation. Our approach leverages 3D Gaussian Splatting to reconstruct 3D scenes and render videos, ensuring efficient generation of 3D consistent results. We propose an emotion-audio-guided spatial attention method that effectively integrates emotion features with audio content features. Through emotion-guided attention, the model is able to reconstruct facial details across different emotional states more accurately. To achieve emotional and stylized deformations of the 3D Gaussian points through emotion and style features, we introduce two 3D Gaussian deformation predictors. Futhermore, we propose a multi-stage training strategy, enabling the step-by-step learning of the character's lip movements, emotional variations, and style features. Our generated results exhibit high efficiency, high quality, and 3D consistency. Extensive experimental results demonstrate that our method outperforms existing state-of-the-art techniques in terms of lip movement accuracy, expression variation, and style feature expressiveness.