Ожившие эмоции: генеративные модели в VR-анимации

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование оценивает возможности искусственного интеллекта в создании реалистичных эмоциональных реакций виртуальных персонажей в задачах взаимодействия в виртуальной реальности.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

В ходе исследования оценивалась возможность создания эмоциональных 3D-анимаций для виртуальной реальности, где взаимодействие с виртуальным персонажем осуществлялось посредством VR-гарнитуры и отслеживания движений, а генерация анимации, основанная на синтезе речи, позволяла в реальном времени преобразовывать звуковые сегменты в соответствующие выражения лица и движения тела, визуализируемые в Blender и передаваемые для интерактивного опыта OpenXR.

Оценка эффективности генеративных моделей для создания эмоционально-обогащенной 3D-анимации в VR, с акцентом на перцептуальную оценку и вызовы в достижении естественности.

Несмотря на успехи генеративных моделей в создании реалистичных анимаций, оценка их эффективности в передаче эмоций в виртуальной реальности остается сложной задачей. В данной работе, ‘Evaluation of Generative Models for Emotional 3D Animation Generation in VR’, проводится всесторонний анализ современных методов генерации 3D-анимаций, синхронизированных с речью, с акцентом на пользовательское восприятие в VR-среде. Полученные результаты демонстрируют, что модели, явно моделирующие эмоции, превосходят те, что фокусируются исключительно на синхронизации, однако передача тонких эмоциональных состояний и обеспечение естественности анимации остаются проблемными областями. Каким образом можно усовершенствовать генеративные модели, чтобы достичь более высокого уровня эмоциональной выразительности и улучшить взаимодействие пользователя с виртуальными агентами?

Раскрывая Эмоции: Вызов Реалистичной Экспрессии

Создание убедительных виртуальных персонажей требует не просто высокой детализации графики, но и точной передачи эмоционального состояния. Достаточно реалистичной визуальной модели недостаточно, если персонаж не способен достоверно выражать чувства — от легкой грусти до бурной радости. Успех в этой области зависит от способности воспроизвести тончайшие нюансы мимики, жестов и интонаций, которые составляют основу человеческого эмоционального опыта. Игнорирование этой потребности приводит к эффекту “зловещей долины”, когда персонаж, близкий к человеческому, вызывает скорее отторжение, чем сопереживание. Поэтому, разработка эмоционально достоверных виртуальных агентов требует комплексного подхода, сочетающего передовые технологии графики с глубоким пониманием психологии эмоций и принципов невербальной коммуникации.

Традиционные методы анимации, несмотря на свою зрелость, часто оказываются неспособны в полной мере передать тонкость и сложность человеческих эмоций. Это связано с тем, что они, как правило, оперируют упрощенными моделями выражения чувств, что приводит к созданию персонажей, которые выглядят почти реалистично, но при этом вызывают ощущение дискомфорта и отторжения — так называемый эффект «зловещей долины». Данный феномен возникает, когда виртуальный персонаж становится достаточно похож на человека, чтобы вызвать ожидания реалистичного поведения и выражения эмоций, но не достигает необходимого уровня детализации и правдоподобия, что приводит к ощущению неестественности и даже жутковатости. Именно поэтому, для создания действительно убедительных виртуальных персонажей, требуются новые подходы, учитывающие все нюансы человеческой эмоциональной сферы и позволяющие избежать попадания в эту «долину».

Для создания убедительных виртуальных персонажей недостаточно просто высокой детализации графики; ключевым является достоверная передача эмоций. Исследования в области аффективных вычислений показывают, что эмоции можно эффективно моделировать, рассматривая их как точки в двумерном пространстве, определяемом двумя основными параметрами: валентностью и возбуждением. Модель Circumplex, широко используемая в психологии, визуализирует эмоции на окружности, где валентность — это степень положительности или отрицательности эмоции (от удовольствия до страдания), а возбуждение — уровень активности или интенсивности (от спокойствия до волнения). Таким образом, радость характеризуется высокой валентностью и высоким возбуждением, грусть — низкой валентностью и низким возбуждением, а гнев — низкой валентностью и высоким возбуждением. Использование этой модели позволяет разработчикам создавать более реалистичные и правдоподобные эмоциональные реакции у виртуальных агентов, избегая эффекта «зловещей долины» и повышая степень вовлеченности пользователей.

Существуют две основные модели классификации эмоций: дискретная теория Экмана, выделяющая шесть базовых категорий, и циркумплексная модель, представляющая эмоции в двумерном пространстве по валентности и возбуждению.

От Данных к Выражению: Реконструкция Человеческих Движений и Мимики

Методы захвата движения (Motion Capture) и DECA представляют собой мощные инструменты для реконструкции трехмерного движения человека и выражений лица на основе видеоданных. Motion Capture предполагает использование датчиков для отслеживания положения и ориентации суставов, что позволяет получить точную информацию о движении тела. DECA, в свою очередь, является методом, основанным на глубоком обучении, который позволяет реконструировать трехмерную модель лица и тела человека из одного изображения или видео, включая детализированную геометрию и текстуру. Комбинирование этих методов позволяет создавать реалистичные цифровые представления человека, которые могут быть использованы в различных приложениях, таких как анимация, виртуальная реальность и анализ поведения.

PIXIE является методом реконструкции трехмерного движения, предоставляющим скелетную основу для создания анимации персонажей. В рамках данного подхода, видеоданные обрабатываются для определения ключевых точек скелета человека во времени, что позволяет восстановить траекторию движения суставов и положение конечностей. Полученная трехмерная модель скелета служит базой для дальнейшей анимации, позволяя создавать реалистичные движения персонажей в виртуальных средах и игровых приложениях. Точность реконструкции обеспечивается использованием алгоритмов компьютерного зрения и машинного обучения, анализирующих визуальную информацию для определения положения и ориентации костей скелета.

Комбинация DECA и распознавания выражений лица позволяет создавать реалистичные анимации, управляемые эмоциональным состоянием. Однако, следует учитывать, что использование DECA совместно с PIXIE демонстрирует значительно более длительное время обработки — 412.63 секунды, в отличие от EMAGE, которое обеспечивает обработку за 0.827 секунды. Данное различие в скорости инференса является важным фактором при выборе метода для приложений, требующих обработки в реальном времени или высокой пропускной способности.

Сравнение показывает, что предложенный подход позволяет генерировать более реалистичные анимации, сочетая анимацию тела и мимику, в отличие от существующих методов, основанных на реконструкции движений из видео.

Генеративные Модели для Эмоциональной Анимации: Синтез Правдоподобной Перформанса

Генеративные модели, такие как EMAGE, FaceFormer и AMUSE, предназначены для создания 3D-анимаций на основе различных входных данных. Эти модели способны генерировать движения и выражения лица, используя информацию из речевого сигнала, а также эмоциональные подсказки, полученные из анализа аудио или текста. В качестве входных данных могут использоваться как непосредственно аудиозаписи речи, так и текстовые описания эмоций и действий, что позволяет создавать анимацию, синхронизированную с речью и отражающую заданное эмоциональное состояние персонажа. Модели используют различные подходы к интерпретации входных данных и генерации анимации, но общая цель — автоматическое создание реалистичных и выразительных 3D-анимаций.

Модели генерации анимации, такие как EMAGE, FaceFormer и AMUSE, используют параметрическую модель SMPL-X для обеспечения реалистичной и когерентной анимации человеческого тела. SMPL-X представляет 3D-геометрию и анимацию человека, определяя форму тела и движения с помощью набора параметров. Это позволяет моделям генерировать анимацию, которая физически правдоподобна и соответствует естественным движениям человека, избегая неестественных или прерывистых движений. Параметрический подход SMPL-X обеспечивает контроль над различными аспектами анимации, включая позу, выражение лица и динамику движения, что позволяет создавать более убедительные и выразительные виртуальные персонажи.

Современные модели, такие как TalkSHOW, демонстрируют возможности создания полностью выразительных виртуальных персонажей путем интеграции генеративной анимации с технологиями синтеза речи. В частности, комбинация AMUSE и FaceFormer достигает 70.83% точности распознавания эмоции радости, в то время как модель TalkSHOW показывает результат в 56.0% при распознавании той же эмоции. Данные показатели демонстрируют прогресс в создании реалистичных и эмоционально убедительных виртуальных агентов, способных к динамическому выражению чувств посредством синхронизации речи и анимации.

Оценка реалистичности, естественности анимации, уровня удовлетворения и качества взаимодействия показала, что модели M1, M2, M3 и M4 демонстрируют различия в восприятии в зависимости от выражаемых эмоций (позитивные или нейтральные).

Валидация Реализма: Иммерсивная Оценка и Восприятие Пользователей

Виртуальная реальность (VR) предоставляет уникальную возможность для оценки реалистичности создаваемых анимаций и изучения восприятия пользователей в условиях максимального погружения. В отличие от традиционных методов анализа, основанных на субъективных оценках или ограниченных двумерных изображениях, VR позволяет пользователям взаимодействовать с виртуальными персонажами и средой так, как если бы они были реальными. Это взаимодействие критически важно для выявления даже незначительных несоответствий в анимации, мимике или поведении персонажей, которые могут нарушить ощущение правдоподобия. Исследования, проводимые в VR, дают возможность количественно оценить степень реализма, отслеживая поведенческие реакции, такие как взгляд, движения и даже физиологические показатели, что позволяет исследователям точно определить области, требующие улучшения в процессе создания анимаций и виртуальных персонажей. Ведь системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно.

Исследования с участием пользователей в виртуальной реальности позволяют исследователям количественно оценить правдоподобность виртуальных персонажей и выявить области для совершенствования. В рамках таких исследований оценивается, насколько естественно воспринимаются движения, мимика и реакции персонажей, что позволяет выявить несоответствия между виртуальным поведением и ожиданиями человека. Сбор данных осуществляется посредством различных методов, включая отслеживание взгляда, анализ микродвижений и субъективные оценки пользователей, что дает возможность не только измерить степень реалистичности, но и определить конкретные аспекты, требующие доработки. Полученные результаты способствуют созданию более убедительных и правдоподобных виртуальных персонажей, что критически важно для широкого спектра приложений, от развлечений и игр до обучения и моделирования.

Распознавание жестов значительно улучшает взаимодействие с виртуальными персонажами, создавая более естественный и увлекательный опыт для пользователя. Исследования показали, что точность определения нейтральных эмоций существенно различается в зависимости от используемой системы. В частности, комбинация PIXIE+DECA демонстрирует наиболее высокую точность — 89.58%, что свидетельствует о её способности достоверно интерпретировать невыразительные мимические движения. В то же время, система TalkSHOW показывает более скромный результат в 54.3%, указывая на необходимость дальнейшей оптимизации алгоритмов распознавания для достижения большей реалистичности и плавности взаимодействия в виртуальной среде. Эти данные подчеркивают важность выбора подходящей технологии для создания правдоподобных виртуальных взаимодействий, ведь время — не метрика, а среда, в которой существуют системы.

Исследование генеративных моделей для создания эмоциональных 3D-анимаций в виртуальной реальности демонстрирует, что, подобно любым системам, эти модели подвержены старению и требуют постоянного обновления. Стремление к созданию тонких и естественных эмоций, упомянутое в работе, подобно попытке уловить ускользающее мгновение. Как однажды заметил Пол Эрдёш: «Математика — это искусство делать вещи правильно, а программирование — это искусство делать вещи работать». В контексте данной статьи, “правильность” касается соответствия создаваемых анимаций человеческому восприятию, а “работа” — способности модели генерировать убедительные эмоции. Версионирование моделей, неизбежный процесс, является формой сохранения памяти о предыдущих улучшениях и ошибок, позволяя системе эволюционировать и адаптироваться к новым требованиям.

Что дальше?

Изучение генеративных моделей для создания эмоциональной 3D-анимации в виртуальной реальности неизбежно наталкивается на предел: каждая архитектура проживает свою жизнь, а мы лишь свидетели её старения. Текущие успехи в генерации анимации, отражающей сильные эмоции, кажутся лишь ускользающей тенью от истинной задачи — воссоздания тонкости и естественности человеческих переживаний. Кажется, что улучшения стареют быстрее, чем мы успеваем их понять, и погоня за “реализмом” может оказаться бесконечным циклом.

Перспективные направления исследований лежат не столько в усложнении моделей, сколько в переосмыслении критериев оценки. Субъективная оценка, основанная на восприятии, представляется более значимой, чем объективные метрики, поскольку именно восприятие определяет, насколько анимация кажется «живой». В конечном счёте, задача состоит не в том, чтобы создать идеальную имитацию эмоций, а в том, чтобы создать иллюзию, достаточно убедительную для взаимодействия.

Всё указывает на то, что будущее этой области — в симбиозе вычислительных моделей и понимания человеческой психологии. Иными словами, необходимо признать, что все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно. Время — не метрика, а среда, в которой существуют системы, и в этой среде даже самые передовые технологии рано или поздно подлежат переосмыслению.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16081.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-20 03:04