本期為TechBeat人工智能社區第471期線上Talk！

北京時間2月1日(周三)20:00，東京大學情報理工系博士生——劉海洋的Talk將準時在TechBeat人工智能社區開播！

他與大家分享的主題是:?“多模態驅動談話動作生成：質量與多樣性?”，屆時將介紹多模態驅動談話動作生成領域的進展。

Talk·信息

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主題：多模態驅動談話動作生成：質量與多樣性

嘉賓：東京大學情報理工系博士生 劉海洋

時間：北京時間?2月1日?(周三) 20:00

地點：TechBeat人工智能社區

http://www.techbeat.net/

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Talk·介紹

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隨著AIGC技術的發展，生成模型在動畫建模上已經取得了出色的成果，業界和學界的研究重心逐漸從建模轉向驅動，即探索基于AI的由低成本信號驅動的動作生成算法。目前的算法由于缺乏顯式的模型設計，以及豐富的訓練數據，在生成結果的質量和多樣性上仍與真實數據存在較大差異。提升生成動作的多樣性和質量是學界的熱點及難點。

Talk大綱如下：

本報告將介紹多模態驅動談話動作生成領域的進展，首先進行背景介紹（引出多樣性和質量問題），之后介紹針對多樣性提出的：基于動作特征解耦的動作生成算法，最后介紹針對該任務構建的新數據集，基線模型和評估標準，著重于生成情感和語意相關的動作。

Talk·預習資料

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• 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·提問交流

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Talk·嘉賓介紹

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劉海洋

東京大學情報理工系博士生

劉海洋，現為東京大學情報理工系博士生。2020年獲早稻田大學工學碩士學位，2019年獲東南大學工學學士學位。主要研究方向包括：多模態，生成模型，音頻識別，人體姿態估計等，主要工作集中于基于單/多模態生成更真實，有表現力的肢體/面部動作，從而構建基于AI的動畫制作管線。其研究成果發表于ECCV, KDD, ACMMM等國際會議。

個人主頁：

https://h-liu1997.github.io/

-The End-

關于TechBeat人工智能社區

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Talk | 东京大学博士生刘海洋：多模态驱动谈话动作生成-质量与多样性的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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