REACT 2025：第三届多适当面部表情生成挑战
计算机视觉与模式识别
2025-05-26 v1
摘要
在二人交互中，人类面部表情可能对回应每种人类说话行为呈现广泛的表情选项。遵循REACT 2023和REACT 2024挑战的成功组织经验，我们提出REACT 2025挑战，鼓励开发和基准测试机器学习模型，以生成对输入刺激(即说话者表达的音视频行为)作出的合适且多样、真实且同步的人类风格面部表情。作为该挑战的关键组成部分，我们提供了首个自然且大规模的多模态MARS数据集，记录了137组人类-人类二人交互，包含2856个互动 session，覆盖五个不同主题。此外，本文还介绍了挑战指南及其在两个提出子挑战：离线MARSFG和在线MARSFG上的基线性能。挑战基线代码已公开于https://github.com/reactmultimodalchallenge/baseline_react2025
引用
@article{arxiv.2505.17223,
title = {REACT 2025: the Third Multiple Appropriate Facial Reaction Generation Challenge},
author = {Siyang Song and Micol Spitale and Xiangyu Kong and Hengde Zhu and Cheng Luo and Cristina Palmero and German Barquero and Sergio Escalera and Michel Valstar and Mohamed Daoudi and Tobias Baur and Fabien Ringeval and Andrew Howes and Elisabeth Andre and Hatice Gunes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.17223},
year = {2025}
}