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利用语音进行多模式通信中的手势检测
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过LivelySpeaker框架实现了语义感知的共同语言手势生成，方法分为基于脚本的手势生成和基于音频引导的节奏细化两个阶段。实验证明该框架相对竞争方法具有优势。
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关键要点
- 通过LivelySpeaker框架实现语义感知的共同语言手势生成。
- 方法分为两个阶段：基于脚本的手势生成和基于音频引导的节奏细化。
- 基于脚本的手势生成利用预先训练的CLIP文本嵌入生成与脚本高度语义对齐的手势。
- 设计了基于扩散的手势生成骨干，依赖音频信号生成逼真的手势动作。
- 结合脚本引导的手势与音频信号，尤其在零样本设置下表现优越。
- 两阶段生成框架支持多种应用，如改变手势风格和通过文本提示编辑手势。
- 大量实验证明该框架相对竞争方法的优点，核心生成模型在基准测试中表现出色。
- 代码和模型将在未来发布以促进研究。
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