GaussianSpeech
需求人群
GaussianSpeech的目标受众是虚拟现实、增强现实、游戏开发、电影制作和动画制作等领域的专业人士。这些用户需要逼真的3D人头化身来增强用户体验，而GaussianSpeech提供的高保真度和实时渲染能力正好满足这一需求。使用场景
在虚拟现实中，使用GaussianSpeech创建的3D人头化身可以作为用户在虚拟世界中的代表，提供更自然和真实的交互体验。在电影制作中，GaussianSpeech可以用于生成逼真的面部动画，减少实际拍摄中对演员的需求，降低成本并提高效率。在游戏开发中，GaussianSpeech可以用于创建NPC的面部动画，使游戏角色的表情更加丰富和真实，增强游戏的沉浸感。产品特色
• 音频驱动：通过语音信号合成逼真的3D人头化身动画。• 高保真度：生成包括牙齿、皱纹和眼睛中的光泽在内的细节动画。• 实时渲染：以实时渲染速度呈现自然的视觉动态效果。• 个性化表达：根据语音信号生成与表情相关的个性化颜色。• 数据集支持：使用大规模多视角音频-视觉序列数据集进行训练。• 音频特征提取：使用Wav2Vec 2.0编码器提取通用音频特征并映射到个性化唇部特征。• 多模态融合：通过交叉注意力层将唇部-表情特征融合到解码器中。• 3DGS Avatar表示：生成依赖于表情和视图的颜色，并应用皱纹和感知损失以提高照片真实感。使用教程
- 11. 访问GaussianSpeech的GitHub页面，下载必要的代码和数据集。
- 22. 根据文档说明，设置开发环境并安装所需的依赖库。
- 33. 使用Wav2Vec 2.0编码器处理输入的语音信号，提取音频特征。
- 44. 利用Lip Transformer Encoder和Wrinkle Transformer Encoder从音频特征中提取唇部和皱纹特征。
- 55. 使用Expression Encoder合成FLAME表情，并通过Expression2Latent MLP将这些表情与唇部特征结合。
- 66. 将结合的特征输入到运动解码器中，预测FLAME顶点偏移。
- 77. 将预测的顶点偏移添加到模板网格中，生成规范空间中的顶点动画。
- 88. 在训练过程中，通过优化的3DGS化身和颜色MLP以及高斯潜在变量进一步细化动画，并通过重渲染损失进行优化。
团队介绍
了解 GaussianSpeech 背后的团队成员，包括创始人、开发人员、设计师和产品人员。
该产品暂无团队信息。