Latent Behavior Diffusion for Sequential Reaction Generation in Dyadic Setting
作者: Minh-Duc Nguyen, Hyung-Jeong Yang, Soo-Hyung Kim, Ji-Eun Shin, Seung-Won Kim
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2025-05-12
期刊: Antonacopoulos, A., Chaudhuri, S., Chellappa, R., Liu, CL., Bhattacharya, S., Pal, U. (eds) Pattern Recognition. ICPR 2024. Lecture Notes in Computer Science, vol 15325. Springer, Cham
DOI: 10.1007/978-3-031-78389-0_16
💡 一句话要点
提出潜变量行为扩散模型，用于生成对话场景中更自然的面部反应
🎯 匹配领域: 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction)
关键词: 面部反应生成 双人对话 扩散模型 自编码器 人机交互 行为建模 深度学习
📋 核心要点
- 现有方法难以生成与对话伙伴行为紧密相关的、多样且自然的反应，限制了人机交互的真实感。
- 论文提出潜变量行为扩散模型，利用自编码器压缩信息，扩散模型生成反应，从而捕捉上下文信息并生成多样反应。
- 实验结果表明，该方法在双人反应合成任务中优于现有方法，能够生成更逼真和自然的反应。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的潜变量行为扩散模型，用于解决双人对话场景中的反应生成任务。该任务旨在合成与对话伙伴行为紧密相关的、具有响应性的面部反应，从而增强类人交互模拟的自然性和有效性。该模型包含一个上下文感知的自编码器和一个基于扩散的条件生成器，能够从输入的说话者行为中生成多样且上下文相关的面部反应。自编码器压缩高维输入特征，捕获倾听者反应中的动态模式，并将复杂的输入数据浓缩成简洁的潜在表示，从而促进更具表现力和上下文适应性的反应合成。基于扩散的条件生成器在自编码器生成的潜在空间上运行，以非自回归的方式预测逼真的面部反应。这种方法能够生成反映对话线索和情绪状态细微变化的多样化面部反应。实验结果表明，与现有方法相比，我们的方法在双人反应合成任务中取得了优异的性能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决双人对话场景中，如何根据说话者的行为生成自然且具有上下文相关性的听者面部反应的问题。现有方法通常难以捕捉对话中的细微线索和情绪变化，导致生成的反应缺乏多样性和真实感。
核心思路：论文的核心思路是将高维的说话者行为压缩到低维的潜在空间中，然后利用扩散模型在潜在空间中生成多样化的听者反应。这种方法能够有效地捕捉上下文信息，并生成更具表现力和真实感的反应。
技术框架：该模型包含两个主要模块：上下文感知的自编码器和基于扩散的条件生成器。自编码器负责将高维的说话者行为压缩到低维的潜在空间中，并重建听者的面部反应。基于扩散的条件生成器则在潜在空间中，根据说话者的行为生成听者的面部反应。整个流程是非自回归的，可以并行生成反应，提高效率。
关键创新：该方法的主要创新在于将扩散模型引入到双人反应生成任务中。扩散模型能够生成多样化的样本，从而克服了传统方法生成反应单一的问题。此外，自编码器的使用能够有效地压缩高维输入，并提取关键的上下文信息。
关键设计：自编码器采用encoder-decoder结构，encoder将说话者行为编码为潜在向量，decoder根据潜在向量重建听者反应。扩散模型采用U-Net结构，通过逐步添加噪声，然后逐步去噪的方式生成听者反应。损失函数包括重建损失和扩散损失，用于优化自编码器和扩散模型的参数。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在双人反应合成任务中取得了显著的性能提升。与现有方法相比，该方法生成的面部反应更具多样性和真实感，能够更好地反映对话中的细微线索和情绪变化。具体的性能数据和对比基线在论文中有详细展示，证明了该方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于虚拟助手、社交机器人、游戏角色等领域，提升人机交互的自然性和沉浸感。通过生成更具表现力和上下文适应性的面部反应，可以使人机交互更加自然流畅，从而提高用户体验。未来，该技术有望应用于更广泛的人工智能领域，例如情感计算、心理健康评估等。
📄 摘要（原文）
The dyadic reaction generation task involves synthesizing responsive facial reactions that align closely with the behaviors of a conversational partner, enhancing the naturalness and effectiveness of human-like interaction simulations. This paper introduces a novel approach, the Latent Behavior Diffusion Model, comprising a context-aware autoencoder and a diffusion-based conditional generator that addresses the challenge of generating diverse and contextually relevant facial reactions from input speaker behaviors. The autoencoder compresses high-dimensional input features, capturing dynamic patterns in listener reactions while condensing complex input data into a concise latent representation, facilitating more expressive and contextually appropriate reaction synthesis. The diffusion-based conditional generator operates on the latent space generated by the autoencoder to predict realistic facial reactions in a non-autoregressive manner. This approach allows for generating diverse facial reactions that reflect subtle variations in conversational cues and emotional states. Experimental results demonstrate the effectiveness of our approach in achieving superior performance in dyadic reaction synthesis tasks compared to existing methods.