Think2Sing: Orchestrating Structured Motion Subtitles for Singing-Driven 3D Head Animation

📄 arXiv: 2509.02278v1 📥 PDF

作者: Zikai Huang, Yihan Zhou, Xuemiao Xu, Cheng Xu, Xiaofen Xing, Jing Qin, Shengfeng He

分类: cs.GR, cs.AI, cs.MM

发布日期: 2025-09-02

💡 一句话要点

Think2Sing：提出基于扩散模型的歌唱驱动3D头部动画框架，提升动画表现力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 歌唱驱动动画 3D头部动画 扩散模型 大型语言模型 运动字幕 思维链推理 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有歌唱驱动的3D头部动画方法难以捕捉歌唱中丰富的情感和语义信息，导致动画效果平淡且不自然。
  2. Think2Sing利用扩散模型和大型语言模型，结合歌词和声音信息，生成语义连贯且时间一致的3D头部动画。
  3. 通过引入运动字幕作为运动先验，并将其建模为运动强度预测问题，实现了更精细的面部区域控制和更具表现力的运动。

📝 摘要（中文）

歌唱驱动的3D头部动画是一项具有挑战性但前景广阔的任务，可应用于虚拟化身、娱乐和教育。与语音不同，歌唱涉及更丰富的情感细微差别、动态韵律和基于歌词的语义，需要合成精细、时间连贯的面部运动。现有的语音驱动方法通常产生过于简单、情感平淡和语义不一致的结果，不足以用于歌唱动画。为了解决这个问题，我们提出了Think2Sing，一个基于扩散模型的框架，利用预训练的大型语言模型来生成语义连贯且时间一致的3D头部动画，并以歌词和声音为条件。一个关键的创新是引入了运动字幕，这是一种通过新颖的歌唱思维链推理过程与声音引导检索相结合而获得的辅助语义表示。这些字幕包含精确的时间戳和特定区域的运动描述，作为可解释的运动先验。我们将该任务定义为运动强度预测问题，从而可以更好地控制面部区域并改进表达性运动的建模。为了支持这一点，我们创建了一个多模态歌唱数据集，其中包含同步的视频、声音描述符和运动字幕，从而可以进行多样化和富有表现力的运动学习。大量的实验表明，Think2Sing在真实感、表现力和情感保真度方面优于最先进的方法，同时还提供了灵活的、用户可控的动画编辑。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决歌唱驱动的3D头部动画生成问题。现有方法，特别是基于语音驱动的方法，无法充分捕捉歌唱中丰富的情感、韵律和语义信息，导致生成的动画缺乏真实感、表现力和情感保真度。这些方法通常过于简化面部运动，忽略了歌词的语义信息，并且难以实现精细的面部区域控制。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练的大型语言模型（LLM）来理解歌词的语义信息，并将其与声音信息相结合，生成高质量的3D头部动画。通过引入“运动字幕”作为中间表示，将歌词的语义信息转化为具体的面部运动描述，从而实现更精细的控制和更具表现力的动画效果。将动画生成任务建模为运动强度预测问题，允许对不同面部区域进行更精细的控制。

技术框架：Think2Sing框架包含以下主要模块：1) 歌唱思维链推理：利用LLM对歌词进行推理，生成包含时间戳和区域特定运动描述的运动字幕。2) 声音引导检索：根据声音信息检索相关的运动字幕。3) 扩散模型：以歌词、声音和运动字幕为条件，生成3D头部动画。框架将动画生成建模为运动强度预测问题，从而可以更好地控制面部区域。

关键创新：论文的关键创新在于引入了“运动字幕”这一概念，作为歌词语义信息和面部运动之间的桥梁。运动字幕通过歌唱思维链推理和声音引导检索生成，包含精确的时间戳和区域特定的运动描述，作为可解释的运动先验。此外，将动画生成任务建模为运动强度预测问题，允许对不同面部区域进行更精细的控制。

关键设计：运动字幕的生成依赖于精心设计的歌唱思维链推理过程，该过程利用LLM对歌词进行逐步分析，生成包含时间戳和区域特定运动描述的文本。声音引导检索用于从候选运动字幕中选择与当前声音信息最相关的字幕。扩散模型采用U-Net结构，以歌词、声音和运动字幕为条件，预测运动强度。损失函数包括L1损失和感知损失，以提高动画的真实感和视觉质量。

📊 实验亮点

实验结果表明，Think2Sing在真实感、表现力和情感保真度方面均优于现有方法。与最先进的方法相比，Think2Sing生成的动画在主观评价中获得了更高的评分。此外，用户可以通过编辑运动字幕来灵活地控制动画效果，实现个性化的动画定制。

🎯 应用场景

Think2Sing具有广泛的应用前景，包括虚拟化身、娱乐、教育和辅助沟通。它可以用于创建更逼真、更具表现力的虚拟角色，提升游戏、电影和动画的制作质量。在教育领域，它可以用于创建生动的教学内容，帮助学生更好地理解和记忆知识。此外，它还可以用于辅助沟通，帮助残疾人表达情感和意图。

📄 摘要（原文）

Singing-driven 3D head animation is a challenging yet promising task with applications in virtual avatars, entertainment, and education. Unlike speech, singing involves richer emotional nuance, dynamic prosody, and lyric-based semantics, requiring the synthesis of fine-grained, temporally coherent facial motion. Existing speech-driven approaches often produce oversimplified, emotionally flat, and semantically inconsistent results, which are insufficient for singing animation. To address this, we propose Think2Sing, a diffusion-based framework that leverages pretrained large language models to generate semantically coherent and temporally consistent 3D head animations, conditioned on both lyrics and acoustics. A key innovation is the introduction of motion subtitles, an auxiliary semantic representation derived through a novel Singing Chain-of-Thought reasoning process combined with acoustic-guided retrieval. These subtitles contain precise timestamps and region-specific motion descriptions, serving as interpretable motion priors. We frame the task as a motion intensity prediction problem, enabling finer control over facial regions and improving the modeling of expressive motion. To support this, we create a multimodal singing dataset with synchronized video, acoustic descriptors, and motion subtitles, enabling diverse and expressive motion learning. Extensive experiments show that Think2Sing outperforms state-of-the-art methods in realism, expressiveness, and emotional fidelity, while also offering flexible, user-controllable animation editing.