自主三维说话虚拟形象的动画生成
人机交互
2019-03-14 v1
摘要
体现对话智能体的主要挑战之一在于标注运动如何以及何时能够实时播放并组合在一起而不产生任何视觉伪影。其固有问题是针对大量运动进行此类标注而不在标注中引入错误。据我们所知，目前没有自动方法能够处理动画并自动标记动作及其之间的兼容性。在实践中，以片段为动作的状态机是通过在状态之间设置连接及这些连接的时序参数手动创建的。为大量运动编写此状态机将导致视觉溢出，并增加可能出错的数量。因此，对话智能体的体现形式变化很少，且很快变得重复。在本文中，我们用一个简洁的闲聊行为分类法来解决此问题，该分类法可用于简化并部分自动化图谱编写过程。我们测量了使用我们简单界面标注智能体体现动作所需的时间，并与Unreal Engine中的标准状态机界面进行比较，发现我们的方法快7倍。我们相信我们的标注方法可能是通往自动标注的一条路径：一旦使用我们的界面标注了一部分运动，我们就可以学习一个预测模型，将标签赋予新片段——从而真正实现虚拟智能体体现的规模扩展。
引用
@article{arxiv.1903.05448,
title = {Animating an Autonomous 3D Talking Avatar},
author = {Dominik Borer and Dominik Lutz and Martin Guay},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.05448},
year = {2019}
}