EMO(Emote Portrait Alive)の紹介
EMO(Emote Portrait Alive)技術は、アリババのインテリジェントコンピューティング研究所によって開発された、デジタルメディアの飛躍的な進歩を表しています。この技術は、単一の参照画像と音声オーディオを使用して、表現豊かなポートレートビデオを作成する新しいアプローチを提供します。この技術は、人工知能とクリエイティブメディアの交差点に立ち、音声の合図に応じてリアルなアニメーションを生成する前例のない機能を提供します。音声駆動のポートレートビデオ生成の出現により、デジタルコミュニケーション、エンターテイメント、個人表現の新たな道が開かれ、デジタルアバターとの相互作用方法が転換点を迎えました。
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リアルなデジタルポートレートを作成するまでの道のりは、長い年月を経て大きく進化してきました。単純な2Dアニメーションから、人間の表情や話し方を模倣することができる高度な3Dモデルへと進化しました。EMOは、この分野での最新の進歩を表しており、深層学習を活用して顔のアニメーションを音声入力と同期させています。この進化は、より没入型でインタラクティブなデジタル体験への求めに応えたものであり、技術と人間の表現との隔たりを埋めるものです。
しかし、始める前にAIイメージを作成する必要があります。EMO(Emoter Portrait Alive)では、単一の画像に基づいてビデオを生成することができます。Anakin AIから最も強力なAIイメージジェネレータを利用して、テキストのプロンプトのある任意のイメージを生成できます!
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EMOを使用してAIの歌うアバターを生成する方法
歌うポートレート
EMOは、ポートレートを任意の曲に合わせて歌わせることができ、AIが生成したモナリザが現代の曲を熱唱したり、AIのレディが様々な音楽ジャンルをカバーしたりするなど、その多様性を示しています。これらの例は、キャラクターのアイデンティティーを維持しながら、ダイナミックで表現豊かな顔の動きを生み出すモデルの能力を強調しています。
This is mind blowing.
— Min Choi (@minchoi) February 28, 2024
This AI can make single image sing, talk, and rap from any audio file expressively! 🤯
Introducing EMO: Emote Portrait Alive by Alibaba.
10 wild examples: 🧵👇
1. AI Lady from Sora singing Dua Lipa pic.twitter.com/CWFJF9vy1M
3. Leonardo DiCaprio rapping Eminem cover pic.twitter.com/Hb2dgzxnNo
— Min Choi (@minchoi) February 28, 2024
多言語と多様なスタイル
この技術は、複数の言語での音声を処理し、さまざまなポートレートスタイルに適応する能力を示しており、中国語、日本語、広東語、韓国語で歌うキャラクターが試されています。これにより、EMOの文化的および言語的境界を越えた幅広い適用が示されています。
9. AI Girl expressively singing David Tao cover (Mandarin) pic.twitter.com/fZK8gRE5ac
— Min Choi (@minchoi) February 28, 2024
リズムの迅速な適応
EMOは、高速曲のリズムに合わせてアニメーションを調整し、曲の速度に関係なくアバターの表情と口の動きを完全に同期させることに優れています。
話すポートレート
歌うことに加えて、EMOは、歴史的な人物やAI生成のキャラクターをインタビューやドラマチックな朗読で生き生きとさせることで、ポートレートを躍動させます。このアプリケーションは、モデルの柔軟性を示し、話された音声と一致するリアルな表情と頭の動きを生成する能力を示しています。
複数の俳優の演技
EMOの複数の俳優の演技機能では、ポートレートがさまざまな文脈で台詞やパフォーマンスを行うことができ、この技術の創造的な可能性をさらに広げています。この機能により、キャラクターの描写を革新的に再解釈することが可能であり、クリエイティブ産業において貴重なツールとなっています。
4. AI girl cross-actor performance pic.twitter.com/af15i0vdWj
— Min Choi (@minchoi) February 28, 2024
これらの例は、デジタルメディアに対するEMOの革命的な影響を強調し、デジタルと現実の境界を曖昧にするコンテンツの作成と体験の新たな方法を提供しています。
EMOの仕組みは?技術的な説明
EMOは、弱く教師ありの条件で処理する高度なオーディオ2ビデオ拡散モデルを用いて動作します。アリババグループのインテリジェントコンピューティング研究所によって開発されたこのフレームワークは、フレームエンコーディングと拡散プロセスの2つのステージで構成されています。フレームエンコーディングステージでは、ReferenceNetを使用して参照画像とモーションフレームを分析し、アニメーションに必要な特徴を抽出します。
![How Does EMO Work?](https://assets.anakin.ai/blog/2024/02/emo-workflow.webp)
拡散プロセスステージでは、音声エンコーダが音声オーディオを解釈し、顔の表情と頭の動きの生成をガイドします。
方法論
EMOの方法論は緻密であり、現実的で表現豊かなアニメーションの作成に焦点を当てています。ReferenceNetはキャラクターの特徴を抽出し、音声エンコーダーと顔部位のマスクは顔の表情を音声入力と同期させるために協力しています。バックボーンネットワークと注意機構による補完は、生成されたイメージのノイズ除去と洗練に重要な役割を果たし、アニメーションの流れと一貫性を確保します。時間モジュールは動きの速度を調整し、異なる表情やポーズの間のスムーズな遷移を提供します。
EMOの論文はこちらで読むことができます:
![](https://arxiv.org/static/browse/0.3.4/images/arxiv-logo-fb.png)
応用と影響
EMOの潜在的な応用範囲はエンターテイメント、教育、仮想現実などに及び、魅力的なコンテンツや教材の作成のための新しい方法を提供します。ただし、その機能はアイデンティティ表現やプライバシーに関する倫理的な問題も提起しています。この技術はデジタルアイデンティティの従来の概念に挑戦し、尊重と責任を保証するためのガイドラインの必要性を強調しています。
結論
EMOは、オーディオ駆動のパートレートビデオ生成の未来を示す画期的な進歩を表しています。EMO(エモーターポートレートアライブ)は、単一のイメージに基づいてビデオを生成することができ、Anakin AIの最も強力なAIイメージジェネレータを使って、テキストのプロンプトで任意のイメージを生成することができます!
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