Personalized Cross-Modal Emotional Correlation Learning for Speech-Preserving Facial Expression Manipulation

📄 arXiv: 2604.25255v1 📥 PDF

作者: Tianshui Chen, Yujie Zhu, Jianman Lin, Zhijing Yang, Chunmei Qing, Feng Gao, Liang Lin

分类: cs.CV

发布日期: 2026-04-28

💡 一句话要点

提出个性化跨模态情感关联学习算法，用于语音保留的面部表情操控。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 面部表情操控 语音保留 跨模态学习 视觉-语言模型 个性化提示

📋 核心要点

  1. 语音保留的面部表情操控缺乏配对数据，难以直接监督情感操控，现有方法难以捕捉个体间表达差异。
  2. 提出个性化跨模态情感关联学习，通过学习个性化提示和特征差分，弥合视觉和语义特征分布的差异。
  3. 实验表明，该算法可以作为即插即用模块集成到现有模型中，并在多个数据集上表现出卓越的性能。

📝 摘要（中文）

语音保留的面部表情操控(SPFEM)旨在增强人类的表现力，同时不改变与原始语音相关的嘴部动作。该领域的一个主要挑战是缺乏配对数据，即同一人的对齐帧，具有相同的语音但不同的表情，这阻碍了对情感操控的直接监督。虽然当前的视觉-语言模型(VLMs)可以提取对齐的视觉和语义特征，使其成为有希望的监督来源，但它们的直接应用受到限制。为此，我们提出了一种个性化跨模态情感关联学习(PCMECL)算法，通过两个主要改进来改进基于VLM的监督。首先，标准VLM依赖于每个情感的单个通用提示，无法捕捉个体之间的表达变化。PCMECL通过以个体视觉信息为条件来学习个性化提示，从而建立更细粒度的视觉-语义关联来解决此限制。其次，即使进行个性化，视觉和语义特征分布之间仍然存在固有的差异。为了弥合这种模态差距，PCMECL采用特征差分来关联模态，通过匹配视觉特征的变化与语义特征的变化来提供更精确对齐的监督。作为一个即插即用模块，PCMECL可以无缝集成到现有的SPFEM模型中。跨各种数据集的广泛实验证明了我们算法的卓越功效。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决语音保留的面部表情操控（SPFEM）中缺乏配对数据，以及现有视觉-语言模型（VLM）无法捕捉个体间表情差异的问题。现有方法依赖于通用的情感提示，忽略了个体表达的独特性，导致生成的情感表达不够自然和个性化。

核心思路：论文的核心思路是通过个性化跨模态情感关联学习（PCMECL）来弥合视觉和语义特征之间的差距，并学习个体特定的情感表达方式。通过学习个性化的提示，使VLM能够更好地理解和生成符合个体特征的情感表达。同时，利用特征差分来关联视觉和语义模态，从而提供更精确的监督信号。

技术框架：PCMECL作为一个即插即用模块，可以集成到现有的SPFEM模型中。其主要流程包括：1) 使用VLM提取视觉和语义特征；2) 利用个体视觉信息学习个性化提示，以增强VLM对个体情感表达的理解；3) 通过特征差分计算视觉和语义特征的变化，并利用这些变化来关联两个模态；4) 使用关联后的特征进行情感操控。

关键创新：论文的关键创新在于两个方面：1) 提出个性化提示学习，使VLM能够捕捉个体间的情感表达差异；2) 引入特征差分来关联视觉和语义模态，从而弥合模态之间的差距，提供更精确的监督信号。与现有方法相比，PCMECL能够生成更自然、更个性化的情感表达。

关键设计：个性化提示学习模块利用个体视觉信息作为条件，通过一个小型神经网络学习个体特定的情感提示。特征差分模块计算视觉和语义特征的变化量，并使用这些变化量来构建损失函数，以鼓励视觉和语义特征之间的对齐。具体的损失函数设计和网络结构细节在论文中有详细描述，但此处未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在多个数据集上进行了实验，证明了PCMECL算法的有效性。实验结果表明，与现有方法相比，PCMECL能够生成更自然、更个性化的面部表情，并在情感表达的准确性和真实性方面取得了显著提升。具体的性能数据和对比基线未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于虚拟形象定制、情感化语音助手、人机交互等领域。通过生成更自然、更个性化的面部表情，可以提升用户体验，增强人机交互的真实感和情感连接。未来，该技术还可应用于心理健康评估、情感识别等领域，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Speech-preserving facial expression manipulation (SPFEM) aims to enhance human expressiveness without altering mouth movements tied to the original speech. A primary challenge in this domain is the scarcity of paired data, namely aligned frames of the same individual with identical speech but different expressions, which impedes direct supervision for emotional manipulation. While current Visual-Language Models (VLMs) can extract aligned visual and semantic features, making them a promising source of supervision, their direct application is limited. To this end, we propose a Personalized Cross-Modal Emotional Correlation Learning (PCMECL) algorithm that refines VLM-based supervision through two major improvements. First, standard VLMs rely on a single generic prompt for each emotion, failing to capture expressive variations among individuals. PCMECL addresses this limitation by conditioning on individual visual information to learn personalized prompts, thereby establishing more fine-grained visual-semantic correlations. Second, even with personalization, inherent discrepancies persist between the visual and semantic feature distributions. To bridge this modality gap, PCMECL employs feature differencing to correlate the modalities, providing more precisely aligned supervision by matching the change in visual features to the change in semantic features. As a plug-and-play module, PCMECL can be seamlessly integrated into existing SPFEM models. Extensive experiments across various datasets demonstrate the superior efficacy of our algorithm.