인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2026.6
- 수록면
- 47 - 56 (10page)
이용수
초록· 키워드
텍스트만으로 원하는 외형을 기술하고 음성만으로 자연스럽게 구동되는 디지털 아바타는 가상 에이전트, 교육 콘텐츠, 원격 커뮤니케이션, 디지털 휴먼 제작자동화에 중요한 기반 기술이다. 그러나 기존 말하는 얼굴 생성 연구는 대개 참조 이미지, 인물별 리깅, 또는 수작업 3D 템플릿에 의존하므로 대규모 아바타 생성과 개인화에 한계가 있다. 본 논문에서는 텍스트 프롬프트와 음성 입력만으로 사실적인 3D 말하는 얼굴을 생성하는 end-to-end 프레임워크 PortraitTalker를 제안한다. 제안방법은 SDS(score distillation sampling) 기반 텍스트-투-3D 합성 모듈, Transformer 기반 음성 인코더를 이용한 FLAME 파라미터 예측 모듈, 그리고 미분 가능 렌더링 모듈을 통합하여 외형 생성과 발화 애니메이션을 하나의 파이프라인으로 연결한다. HDTF 데이터셋 기반 실험에서 PortraitTalker는 Lip Sync Error Confidence(LSE-C) 7.230, Lip Sync Error Distance(LSE-D) 7.712, FID 21.997을 달성하였으며, 사용자 평가에서도 립싱크 정확도 68.13%,모션 다양성 76.89%, 영상 선명도 74.06%, 전체 자연스러움 74.76%의 우세한 선호를 보였다. 본 연구는 참조 이미지와 리깅 없이도 확장 가능한 고품질 3D talking avatar 생성이 가능함을 보이며, 텍스트 기반 캐릭터 설계와 음성 구동 애니메이션을 통합하는 실용적 방향을 제시한다.
#말하는 얼굴 생성
#텍스트-기반 3차원 생성
#음성 구동 애니메이션
#디지털 아바타
#미분가능 렌더링
#talking head generation
#text-to-3D
#speech-driven animation
#digital avatar
#differentiable rendering
상세정보 수정요청해당 페이지 내 제목·저자·목차·페이지정보가 잘못된 경우 알려주세요!
목차
- 요약
- Abstract
- 1. Introduction
- 2. Related Work
- 3. Method
- 4. Experimental Setup
- 5. Results
- 6. Discussion
- 7. Conclusion
- References
참고문헌
참고문헌 신청최근 본 자료
