日本フィジカルAI新聞

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リップシンクarXiv:2611.09074

感情制御可能なリアルタイム汎用リップシンク

Emo-LiveSync: Real-Time Universal Lip Synchronization with Explicit Emotion Control

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LivePortraitを基盤に音声を潜在動作空間へ蒸留で対応付け、写実的な人間以外のキャラクターにも汎用化したリアルタイム唇同期と感情表現の明示的制御を実現した。

詳しい要約

1. どんなもの?

- 音声に同期した唇運動を生成するlip synchronization(lip-sync)のリアルタイム動画生成フレームワーク - 映画のdubbing、virtual avatar、digital content creation等への応用を想定 - photo-realisticな人間だけでなく、stylized charactersやnon-human entitiesにも適用可能な「universal」な手法を目指す - 感情表現を明示的に制御できるexpressive control gateを備える

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

- 既存のGAN-based手法は計算効率は良いがvisual fidelityが不足 - diffusion-based手法は高品質だがcomputational overheadが大きい - 既存手法の多くはphoto-realisticな人間の顔に限定され、stylized charactersやnon-human entitiesへの適用が難しい - 本研究は高品質と計算効率を両立し、多様なスタイルのキャラクタへ自然に汎化し、さらに感情制御も可能とする点が先行研究と異なる

3. 技術・手法の肝は?

- warp-based portrait animation modelであるLivePortraitを基盤とする - pre-trained video-to-motion modelから知識蒸留(distilling)し、audio signalsをimplicit motion spaceに整列させるtraining strategyを導入 - これによりリアルタイム推論と高いvisual fidelityを両立 - expressive control gateを導入し、emotional expressionsの明示的操作を可能にする

4. どうやって有効だと検証した?

- Extensive experimentsを実施したと記載 - visual qualityとlip-sync accuracyの両方でstate-of-the-art performanceを達成 - リアルタイム推論を確保していることも示す - 具体的なデータセット名や評価指標、比較手法の詳細は要旨からは不明

5. 議論はある?

- 要旨からは不明 - 想定される論点として、stylized charactersやnon-human entitiesへの汎化の限界、感情制御の精度、リアルタイム性と品質のトレードオフなどが考えられるが、要旨には明記されていない

6. 次に読むべき論文は?

- LivePortrait(基盤モデル) - pre-trained video-to-motion model(知識蒸留元、具体名は要旨からは不明) - GAN-based lip-sync手法(具体名は要旨からは不明) - diffusion-based lip-sync手法(具体名は要旨からは不明)

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Sangjoon Yu, Seungeun Lee, JoonHeyok Shin, Ji-Su Kang

分類: cs.CV

原文アブストラクト

Lip synchronization, the task of generating realistic lip movements synchronized with audio signals, is fundamental to applications such as film dubbing, virtual avatars, and digital content creation. Recent GAN-based methods offer computational efficiency but often lack visual fidelity, while diffusion-based approaches achieve high-quality results at the cost of substantial computational overhead. Moreover, most existing methods are limited to photo-realistic human faces, restricting their applicability to stylized characters and non-human entities. In this paper, we propose an efficient universal lip-sync video generation framework that achieves high-quality results without compromising computational efficiency. We build on LivePortrait, a warp-based portrait animation model, and introduce a training strategy that aligns audio signals to an implicit motion space by distilling knowledge from a pre-trained video-to-motion model. This enables real-time inference while maintaining high visual fidelity, and naturally generalizes to diverse stylistic characters beyond photo-realistic humans. Furthermore, we introduce an expressive control gate that enables explicit manipulation of emotional expressions for content enrichment. Extensive experiments demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance in both visual quality and lip-sync accuracy while ensuring real-time inference.

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PR本紙発行元 EmplifAI