Speech2Video 是一種從語(yǔ)音音頻輸入合成人體全身運(yùn)動(dòng)（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(jué)上是自然的，并且與給定的語(yǔ)音一致。傳統(tǒng)的 Speech2Video 方法一般會(huì)使用專(zhuān)用設(shè)備和專(zhuān)業(yè)操作員進(jìn)行性能捕獲，且大多數(shù)語(yǔ)音和渲染任務(wù)是由動(dòng)畫(huà)師完成的，定制使用的成本通常比較昂貴。

近年來(lái)，隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的成功應(yīng)用，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)。例如，SythesisObama 或 MouthEditing 通過(guò)使用 RNN 通過(guò)語(yǔ)音驅(qū)動(dòng)嘴部運(yùn)動(dòng)來(lái)合成說(shuō)話(huà)的嘴部。泰勒 提出使用音頻來(lái)驅(qū)動(dòng)高保真圖形模型，該模型不僅可以將嘴部動(dòng)畫(huà)化，而且還可以對(duì)面部的其他部分進(jìn)行動(dòng)畫(huà)處理以獲得更豐富的語(yǔ)音表達(dá)。

然而，嘴部運(yùn)動(dòng)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(dòng)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(shì)運(yùn)動(dòng)具有更高的生成力和更多的變異性，這些手勢(shì)高度依賴(lài)于當(dāng)前的上下文和正在執(zhí)行語(yǔ)音的人類(lèi)。傳遞重要信息時(shí)，個(gè)性化的手勢(shì)會(huì)在特定時(shí)刻出現(xiàn)。因此，有用的信息僅稀疏地存在于視頻中，這為簡(jiǎn)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(lái)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(yǔ)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(dòng)，然后通過(guò)條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）合成輸出視頻。

為了使骨骼運(yùn)動(dòng)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(shí)和學(xué)習(xí)過(guò)的個(gè)性化語(yǔ)音手勢(shì)字典嵌入到學(xué)習(xí)和測(cè)試過(guò)程中。前者可以防止產(chǎn)生不合理的身體變形，而后者通過(guò)一些有意義的身體運(yùn)動(dòng)視頻幫助模型快速學(xué)習(xí)。為了制作富有運(yùn)動(dòng)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(gè)細(xì)節(jié)部分，例如頭和手，是自動(dòng)放大過(guò)的以擁有自己的判別器。該方法與以前處理類(lèi)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(yǔ)音（TTS）和語(yǔ)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(cuò)誤識(shí)別的單詞 / 字符，系統(tǒng)也可以容忍這些錯(cuò)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(cuò)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(xiě)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(shì)。SMPL-X 是一個(gè)人體、面部和手部的 3D 聯(lián)合模型，這一動(dòng)態(tài)關(guān)節(jié) 3D 模型是由一個(gè) 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(yǔ)音和動(dòng)作的同時(shí)，LSTM 大部分時(shí)間只能學(xué)習(xí)重復(fù)的人類(lèi)動(dòng)作，這會(huì)使視頻看起來(lái)很無(wú)聊。為了使人體動(dòng)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(shí)將特定姿勢(shì)加入 LSTM 的輸出動(dòng)作中，例如，巨大、微小、高、低等。研究者建立了一個(gè)字典，將這些關(guān)鍵詞映射到它們相應(yīng)的姿勢(shì)。

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(shí)，研究者會(huì)捕獲這些視頻。最后再要求模特?cái)[一些關(guān)鍵詞的動(dòng)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(mǎn)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(dòng)學(xué)骨架模型對(duì)人體動(dòng)力學(xué)進(jìn)行建模，具有 54 個(gè)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(shì)插入

研究者從錄制的視頻中手動(dòng)選擇關(guān)鍵姿勢(shì)，并建立一個(gè)單詞 - 姿勢(shì)查詢(xún)字典。同樣，該姿勢(shì)表示為 106 個(gè) SMPL-X 參數(shù)。關(guān)鍵姿勢(shì)可以是靜止的單幀姿勢(shì)或多幀運(yùn)動(dòng)，可以通過(guò)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(duì)。雙手均帶有特殊的色環(huán)標(biāo)記。

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

結(jié)果

評(píng)估與分析

研究者將使用用戶(hù)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(píng)估圖像生成結(jié)果，包括兩個(gè)方面：圖像質(zhì)量和圖像多樣性。

為了評(píng)估最終輸出的視頻，研究者在 Amazon Mechanical Turk（AMT）上進(jìn)行了人類(lèi)主觀(guān)測(cè)試，共有 112 名參與者。研究者向參與者展示了總共五個(gè)視頻，其中四個(gè)是合成視頻，兩個(gè)由真實(shí)人的音頻生成，兩個(gè)由 TTS 音頻生成；剩下的是一個(gè)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(duì)這些視頻的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)分。其中包括：1）人體的完整性（沒(méi)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(dòng)作（手臂，手，身體手勢(shì)）看起來(lái)自然流暢。4）身體的動(dòng)作和手勢(shì)與聲音同步；5）視頻的整體視覺(jué)質(zhì)量。

總結(jié)

Speech2Video 是一種新穎的框架，可以使用 3D 驅(qū)動(dòng)的方法生成逼真的語(yǔ)音視頻，同時(shí)避免構(gòu)建 3D 網(wǎng)格模型。作者在框架內(nèi)建立了個(gè)性化關(guān)鍵手勢(shì)表，以處理數(shù)據(jù)稀疏性和多樣性的問(wèn)題。更重要的是，作者利用 3D 骨骼約束來(lái)生成身體動(dòng)力學(xué)，從而保證其姿勢(shì)在物理上是合理的。
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