本期為TechBeat人工智能社區(qū)第471期線上Talk！

北京時(shí)間2月1日(周三)20:00，東京大學(xué)情報(bào)理工系博士生——劉海洋的Talk將準(zhǔn)時(shí)在TechBeat人工智能社區(qū)開播！他與大家分享的主題是:?“多模態(tài)驅(qū)動(dòng)談話動(dòng)作生成：質(zhì)量與多樣性?”，屆時(shí)將介紹多模態(tài)驅(qū)動(dòng)談話動(dòng)作生成領(lǐng)域的進(jìn)展。

Talk·信息

主題：多模態(tài)驅(qū)動(dòng)談話動(dòng)作生成：質(zhì)量與多樣性

嘉賓：東京大學(xué)情報(bào)理工系博士生 劉海洋

時(shí)間：北京時(shí)間?2月1日?(周三) 20:00

地點(diǎn)：TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看

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Talk·介紹

隨著AIGC技術(shù)的發(fā)展，生成模型在動(dòng)畫建模上已經(jīng)取得了出色的成果，業(yè)界和學(xué)界的研究重心逐漸從建模轉(zhuǎn)向驅(qū)動(dòng)，即探索基于AI的由低成本信號(hào)驅(qū)動(dòng)的動(dòng)作生成算法。目前的算法由于缺乏顯式的模型設(shè)計(jì)，以及豐富的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，在生成結(jié)果的質(zhì)量和多樣性上仍與真實(shí)數(shù)據(jù)存在較大差異。提升生成動(dòng)作的多樣性和質(zhì)量是學(xué)界的熱點(diǎn)及難點(diǎn)。

Talk大綱如下：

本報(bào)告將介紹多模態(tài)驅(qū)動(dòng)談話動(dòng)作生成領(lǐng)域的進(jìn)展，首先進(jìn)行背景介紹（引出多樣性和質(zhì)量問(wèn)題），之后介紹針對(duì)多樣性提出的：基于動(dòng)作特征解耦的動(dòng)作生成算法，最后介紹針對(duì)該任務(wù)構(gòu)建的新數(shù)據(jù)集，基線模型和評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，著重于生成情感和語(yǔ)意相關(guān)的動(dòng)作。

Talk·預(yù)習(xí)資料

• DisCo: disentangled implicit content and rhythm learning for diverse co-speech gesture synthesis, ACMMM 2022,?https://pantomatrix.github.io/DisCo/??

• BEAT: A Large-Scale Semantic and Emotional Multi-Modal Dataset for Conversational Gestures Synthesis, ECCV 2022,?https://pantomatrix.github.io/BEAT/??

Talk·提問(wèn)交流

在Talk界面下的【交流區(qū)】參與互動(dòng)！留下你的打call??和問(wèn)題??，和更多小伙伴們共同討論，被講者直接翻牌解答！

你的每一次貢獻(xiàn)，我們都會(huì)給予你相應(yīng)的i豆積分，還會(huì)有驚喜獎(jiǎng)勵(lì)哦！

Talk·嘉賓介紹

劉海洋，現(xiàn)為東京大學(xué)情報(bào)理工系博士生。2020年獲早稻田大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位，2019年獲東南大學(xué)工學(xué)學(xué)士學(xué)位。主要研究方向包括：多模態(tài)，生成模型，音頻識(shí)別，人體姿態(tài)估計(jì)等，主要工作集中于基于單/多模態(tài)生成更真實(shí)，有表現(xiàn)力的肢體/面部動(dòng)作，從而構(gòu)建基于AI的動(dòng)畫制作管線。其研究成果發(fā)表于ECCV, KDD, ACMMM等國(guó)際會(huì)議。

個(gè)人主頁(yè)：https://h-liu1997.github.io/

-The End-

關(guān)于TechBeat人工智能社區(qū)

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