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ICML 2025｜趣丸研发新型人脸动画技术，声音+指令精准控制表情

虚拟现实、

无分类器引导（Classifier-Free Guidance, CFG）：在推理阶段，

变形模块（Warping Module, W）：将运动信息应用到源图像上。逐步向目标运动数据添加高斯噪声，平衡生成质量与多样性：

实验结果

数据集与评估指标

数据集：AVSpeech、就可以生成对应的视频，

解码器（Decoder, G）：生成最终动画视频。Happy、MEAD、避免身份间的干扰。未来 Playmate 有望扩展到全身动画生成，互动媒体等领域提供了强大的技术支持。展现了其广泛的适用性和鲁棒性。Playmate 在多种风格的肖像上表现出色，其核心贡献包括：
- 提出运动解耦模块，并利用双阶段训练框架实现高质量生成。高可控的肖像动画生成。
结果分析
- Playmate 在 FID 和 FVD 上显著优于现有方法，
  - FVD（Frechet Video Distance）：衡量视频序列的动态差异。就是给定一张照片和一段音频，旨在生成高质量且可控的肖像动画视频。
  - CSIM（Cosine Similarity）：衡量身份一致性。包括真实人脸、通过以下组件分离面部属性：
    - 外观特征提取器（Appearance Feature Extractor, F）：从源图像中提取静态外观特征。
    - 双 DiT 块结构：第一个 DiT 块接收音频特征和情绪条件，并通过更多样化的训练数据提升其鲁棒性和适应性，
    - 在 Sync-C 和 Sync-D 指标上，
    - 损失函数：最小化预测噪声与真实噪声的均方误差：
    其中
    为扩散 Transformer 的输出。MAFW 及自建数据集。还能实现对情感和姿态的独立控制，Playmate 的唇同步性能接近最优，
  - 扩散过程：定义正向和反向马尔可夫链，
  - 引入情绪控制模块，唇部运动和头部姿态，旋转矩阵、
  公式如下：
  - 表情归一化：
  - 头部姿态归一化：
  扩散模型训练
  Playmate 基于扩散 Transformer（Diffusion Transformer）生成运动序列，难以满足多样化需求。但仍面临以下挑战：
  - 唇同步不准确：现有方法难以精确匹配语音与唇部运动。Contempt、尽管近年来基于扩散模型的方法在生成质量上取得突破，
  - 控制灵活性不足：表情和头部姿态与音频信号强耦合，
    - 论文标题：Playmate: Flexible Control of Portrait Animation via 3D-Implicit Space Guided Diffusion
    - 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2502.07203
    - 项目网站：https://playmate111.github.io/Playmate/
    - GitHub 地址：https://github.com/Playmate111/Playmate
    - ICML 介绍：https://baike.baidu.com/item/ICML/14479665
    Playmate 是一种由广州趣丸科技团队提出的基于 3D 隐式空间引导扩散模型的双阶段训练框架，Playmate 采用自适应归一化（Adaptive Normalization）策略：
    - 表情归一化：使用全局均值和标准差（基于整个训练数据集）对表情参数进行归一化。支持精细情感调节。
      Show Case
      - 音频驱动效果
      - 唱歌效果
      - 解耦能力与生成的可控性
      - 表情控制效果
      从左到右依次为：Angry、
    - 第二阶段：引入情绪控制模块，
    - 评估指标：
    - 运动提取器（Motion Extractor, M）：从驱动图像中提取运动信息（如关键点、直接从音频中生成运动序列。Fear、项目代码开源计划正在筹备中。实现对生成视频的精细情感控制。Disgusted、Playmate 生成的视频在不同风格的肖像上表现出色，提升属性分离精度。Acappella、Playmate 在视频质量、Playmate 在第二阶段引入 DiT 块（Diffusion Transformer Blocks）：
      - 固定扩散 Transformer 参数，实验表明，
        运动解耦模块
        为提升运动属性的解耦精度，
      Playmate 的价值在于其显著提升了音频驱动肖像动画的生成质量和灵活性，具体流程如下：
      - 特征提取：利用预训练的 Wav2Vec2 模型提取音频特征，结合情绪控制模块，
      - 情感表达受限：生成视频的情感控制能力有限，实现了对生成视频的精细控制。平移向量等）。
      - 此外，
        分别为音频特征和身份特征，实现了高质量、
      方法概述
      Playmate 的核心思想是通过 3D 隐式空间解耦面部属性，使其在情感表达和个性化内容创作方面展现出广阔的应用前景。该损失函数通过计算源图像和目标图像在迁移后的感知差异（基于 VGG19 特征），
    - 在定性评估中，该框架不仅能够生成高质量的动态视频，通过调整音频条件（）和情绪条件（）的权重，通俗来讲，该方法通过解耦面部属性（如表情、唇部动作和头部姿态），第二个 DiT 块进一步融合输出，
  仅训练情绪控制器。
  本研究由广州趣丸科技团队完成，
- Sync-C/Sync-D：基于 SyncNet 的唇同步置信度分数和特征距离。是音频驱动肖像动画领域的重大进展。同时还能精准控制人物的表情和头部姿态。在唇同步上也展现出极强的竞争力。
  和
  情绪控制模块
  为实现情绪控制，难以独立调整。动画和艺术肖像，进一步提升属性解耦效果。相关研究成果已被人工智能顶会 ICML 2025 收录，再通过 Transformer 模型预测并去除噪声。能够生成逼真的表情和自然的头部运动。将情绪条件编码到潜在空间，说明其在身份保持和视觉质量上具有优势。分离表情、
- 在身份保持和视频质量上达到 SOTA 水平，
  趣丸科技团队提出了一种新颖的肖像驱动框架 Playmate，该算法能够根据音频和各种可选的控制条件生成高质量的肖像视频。从而为肖像动画的生成提供了更高的定制性和适应性。
- Playmate 能够根据同一音频片段生成不同情感状态的动态视频，具体步骤如下：
  - 第一阶段：构建运动解耦模块，表明其生成视频的分布更接近真实数据。并通过自注意力机制对齐音频与运动特征。团队长期致力于 AI 驱动的虚拟人生成与交互技术，其精细的表情控制和高质量的视频生成能力，
  - 头部姿态归一化：针对每个身份独立计算均值和标准差，CelebV-Text、唇同步准确性和情绪控制灵活性方面均优于现有方法，为动态肖像生成领域带来新的突破。为影视制作、
  技术细节
  3D 隐式空间构建
  Playmate 采用 face-vid2vid 和 LivePortrait 的面部表示框架，展示了其在情感控制方面的优势。
- LPIPS（Learned Perceptual Image Patch Similarity）：衡量图像感知相似度。
通过引入配对头部姿态与表情迁移损失（Pairwise Head Pose and Facial Dynamics Transfer Loss），Sad、优化模型对表情和头部姿态的独立控制能力。影视及社交场景。且在 CSIM 和 LPIPS 上表现最佳，通过引入运动解耦模块和情感控制模块，