Upper Facial Expression Generation with Text-to-Motion Generative Adversarial Neural Network

论文介绍

说话时，自然逼真的面部表情对于传达情感至关重要。我们的工作旨在赋予虚拟角色，能够像人类一样显示面部表情。 这篇论文的重点是合成一个 虚拟角色说中文的眉毛和眼睑运动。本工作依赖于来自汉语为母语者的视听数据集。与以前使用语音韵律特征作为输入信号的工作不同，我们的工作尝试利用文本信息来计算眼眉和眼睑运动，统计框架提取输入和输出信号之间的时间关系。主观评估验证了计算所得的动画合理性。客观评估表明，由此产生的人类感知动画类似于人类运动捕捉数据，能够传达适当的情感。

论文地址

https://crazynote.v.netease.com/2021/1011/ca51f6a57ab117ef5815bbd8057bb86e.pdf