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    ICCV 2023 | LivelySpeaker: 面向语义感知的共话手势生成

    人类对话中通常存在非语言行为,其中最重要的是手势语言。这些非语言手势提供了关键信息、丰富了对话的上下文线索。最近,基于深度学习的方法在从多模态输入生成手势的领域中广泛应用。特别是,这些方法将问题建模为有条件的运动生成,并通过训练一个以说话者身份音频波形、语音文本或这些多模态信号的组合为输入的有条件生成模型来解决。虽然结合了多个模态,但结果往往受到音频信号的节奏高度相关的影响,因为它与说话期间手势的表现密切相关。而其他工作认识到通过共话手势传达的语义的重要性,但它们的框架在很大程度上依赖于预定义的手势类型或关键字,这使得难以有效表达更复杂的意图。

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