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研究者们在三个不同的基准测试上评估了VLOGGER并展示了所提出的模型在图像质量、身份保持和时间一致性方面超越了其他最先进的方法。他们收集了一个新的、多样化的数据集MENTOR其规模比之前的数据集大一个数量级2200小时、800000个身份以及一个测试集120小时、4000个身份在此数据集上训练和消融了主要技术贡献。研究者们报告了VLOGGER在多个多样性指标上的性能显示出他们的架构选择有利于大规模训练一个公平和无偏见的模型。
VLOGGER如何工作
研究者们的目标是生成一个变长的真实感视频描绘目标人物的说话场景包括头部和手势。他们称之为VLOGGER的框架是一个基于随机扩散模型的两阶段管道用以模拟从语音到视频的一对多映射。第一个网络以音频波形为输入生成中间的身体动作控制信号这些控制信号负责目标视频长度内的注视、面部表情和姿势。
第二个网络是一个时间图像到图像转换模型扩展了大型图像扩散模型利用预测的身体控制信号生成相应的帧。为了将过程条件化到特定身份网络还需要一张人物的参考图像。
