Speech2Video 是一種從語音音頻輸入合成人體全身運(yùn)動（包括頭、口、臂等）視頻的任務(wù)，其產(chǎn)生的視頻應(yīng)該在視覺上是自然的，并且與給定的語音一致。傳統(tǒng)的 Speech2Video 方法一般會使用專用設(shè)備和專業(yè)操作員進(jìn)行性能捕獲，且大多數(shù)語音和渲染任務(wù)是由動畫師完成的，定制使用的成本通常比較昂貴。

近年來，隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的成功應(yīng)用，數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)。例如，SythesisObama 或 MouthEditing 通過使用 RNN 通過語音驅(qū)動嘴部運(yùn)動來合成說話的嘴部。泰勒 提出使用音頻來驅(qū)動高保真圖形模型，該模型不僅可以將嘴部動畫化，而且還可以對面部的其他部分進(jìn)行動畫處理以獲得更豐富的語音表達(dá)。

然而，嘴部運(yùn)動的合成大部分是確定性的：給定發(fā)音，在不同的人和環(huán)境中嘴部的運(yùn)動或形狀是相似的。但現(xiàn)實(shí)生活中，相同情況下的全身手勢運(yùn)動具有更高的生成力和更多的變異性，這些手勢高度依賴于當(dāng)前的上下文和正在執(zhí)行語音的人類。傳遞重要信息時，個性化的手勢會在特定時刻出現(xiàn)。因此，有用的信息僅稀疏地存在于視頻中，這為簡單的端到端學(xué)習(xí)算法 有限的錄制視頻中捕獲這種多樣性帶來了困難。

近日，百度提出了一種新的方法，將給定文字或音頻轉(zhuǎn)換為具有同步、逼真、富表現(xiàn)力的肢體語言的實(shí)感視頻。該方法首先使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（recursive neural network，RNN）從音頻序列生成 3D 骨骼運(yùn)動，然后通過條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）合成輸出視頻。

為了使骨骼運(yùn)動逼真并富有表現(xiàn)力，研究者將關(guān)節(jié) 3D 人體骨骼的知識和學(xué)習(xí)過的個性化語音手勢字典嵌入到學(xué)習(xí)和測試過程中。前者可以防止產(chǎn)生不合理的身體變形，而后者通過一些有意義的身體運(yùn)動視頻幫助模型快速學(xué)習(xí)。為了制作富有運(yùn)動細(xì)節(jié)的逼真高分辨率視頻，研究者提出一種有條件的 GAN，其中每個細(xì)節(jié)部分，例如頭和手，是自動放大過的以擁有自己的判別器。該方法與以前處理類似任務(wù)的 SOTA 方法相比效果更好。

方法

圖 1：Speech2Video 系統(tǒng) pipeline

如圖 1 所示，根據(jù)用于訓(xùn)練 LSTM 網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容，系統(tǒng)的輸入是音頻或文本。考慮到文本到語音（TTS）和語音到文本（STT）技術(shù)都已經(jīng)成熟并且可商用，此處假定音頻和 text 是可互換的。即使從最先進(jìn)的 STT 引擎中得到一些錯誤識別的單詞 / 字符，系統(tǒng)也可以容忍這些錯誤，LSTM 網(wǎng)絡(luò)的主要目的是將文本 / 音頻映射到身體形狀。錯誤的 STT 輸出通常是與真實(shí)發(fā)音相似的單詞，這意味著它們的拼寫也很可能是相似的。因此，它們最終將映射的身體形狀或多或少相似。

LSTM 的輸出是由 SMPL-X 參數(shù)化的一系列人體姿勢。SMPL-X 是一個人體、面部和手部的 3D 聯(lián)合模型，這一動態(tài)關(guān)節(jié) 3D 模型是由一個 2D 彩色骨架圖像序列可視化的。這些 2D 圖像被進(jìn)一步輸入到 vid2vid 生成網(wǎng)絡(luò)中，以生成最終的現(xiàn)實(shí)人物圖像。

在成功同步語音和動作的同時，LSTM 大部分時間只能學(xué)習(xí)重復(fù)的人類動作，這會使視頻看起來很無聊。為了使人體動作更具表現(xiàn)力和變化性，研究者在一些關(guān)鍵詞出現(xiàn)時將特定姿勢加入 LSTM 的輸出動作中，例如，巨大、微小、高、低等。研究者建立了一個字典，將這些關(guān)鍵詞映射到它們相應(yīng)的姿勢。

模特站在相機(jī)和屏幕的前面，當(dāng)他 / 她在屏幕上閱讀腳本時，研究者會捕獲這些視頻。最后再要求模特?cái)[一些關(guān)鍵詞的動作，例如巨大、微小、向上、向下、我、你等等。

人體模型擬合

研究者首先將這些 2D 關(guān)鍵點(diǎn)作為人體模型的表示，并訓(xùn)練了 LSTM 網(wǎng)絡(luò)，但結(jié)果不能令人滿意。

最后采用了 SMPL-X，這是一種關(guān)節(jié)式 3D 人體模型。SMPL-X 使用運(yùn)動學(xué)骨架模型對人體動力學(xué)進(jìn)行建模，具有 54 個關(guān)節(jié)，包括脖子、手指、手臂、腿和腳。

詞典構(gòu)建和關(guān)鍵姿勢插入

研究者從錄制的視頻中手動選擇關(guān)鍵姿勢，并建立一個單詞 - 姿勢查詢字典。同樣，該姿勢表示為 106 個 SMPL-X 參數(shù)。關(guān)鍵姿勢可以是靜止的單幀姿勢或多幀運(yùn)動，可以通過相同的方法將兩者插入到現(xiàn)有的人體骨骼視頻中。

訓(xùn)練視頻生成網(wǎng)絡(luò)

研究者采用 vid2vid 提出的生成網(wǎng)絡(luò)，將骨架圖像轉(zhuǎn)換為真實(shí)的人像。

用于訓(xùn)練 vid2vid 的示例圖像對。雙手均帶有特殊的色環(huán)標(biāo)記。

運(yùn)行時間和硬件方面，系統(tǒng)中最耗時和最耗內(nèi)存的階段是訓(xùn)練 vid2vid 網(wǎng)絡(luò)。在 8 個 NVIDIA Tesla M40 24G GPU 集群上完成 20 個時期的訓(xùn)練大約需要一周；測試階段要快得多，在單個 GPU 上生成一幀僅需約 0.5 秒。

結(jié)果

評估與分析

研究者將使用用戶研究的結(jié)果與 4 種 SOTA 方法進(jìn)行比較，結(jié)果顯示，本文方法獲得了最佳的總體質(zhì)量得分。

此外，研究者使用 Inception 分?jǐn)?shù)評估圖像生成結(jié)果，包括兩個方面：圖像質(zhì)量和圖像多樣性。

為了評估最終輸出的視頻，研究者在 Amazon Mechanical Turk（AMT）上進(jìn)行了人類主觀測試，共有 112 名參與者。研究者向參與者展示了總共五個視頻，其中四個是合成視頻，兩個由真實(shí)人的音頻生成，兩個由 TTS 音頻生成；剩下的是一個真實(shí)人物的短片。參與者以李克特量表（從 1（強(qiáng)烈不同意）到 5（強(qiáng)烈同意））對這些視頻的質(zhì)量進(jìn)行評分。其中包括：1）人體的完整性（沒有遺漏的身體部位或手指）；2）視頻中人臉清晰；3）視頻中的人體動作（手臂，手，身體手勢）看起來自然流暢。4）身體的動作和手勢與聲音同步；5）視頻的整體視覺質(zhì)量。

總結(jié)

Speech2Video 是一種新穎的框架，可以使用 3D 驅(qū)動的方法生成逼真的語音視頻，同時避免構(gòu)建 3D 網(wǎng)格模型。作者在框架內(nèi)建立了個性化關(guān)鍵手勢表，以處理數(shù)據(jù)稀疏性和多樣性的問題。更重要的是，作者利用 3D 骨骼約束來生成身體動力學(xué)，從而保證其姿勢在物理上是合理的。
責(zé)任編輯:pj