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这里有一群奋斗在自动驾驶量产第一线的小伙伴等你加入高质量多民族面部视频数据集（FaceVid-1K）
论文标题：
FaceVid-1K: A Large-Scale High-Quality Multiracial Human Face Video Dataset
论文概要：
介绍了名为FaceVid-1K的数据集，包含超过20万段视频片段，涵盖了15万个独特身份，其中80%是亚洲面孔。该数据集解决了现有公共数据集中常见的低清晰度、多张脸同框等问题，提供了高质量且多样化的面部视频资源。还整合了其他相关公共数据集，如HDTF、TalkingHead-1KH等，过滤掉噪声和低质量数据，确保了数据集的高水准。为了创建这个大型、分布均匀的多民族数据集，进行了广泛的数据收集与标注工作，确保每个个体都有足够的样本数量用于模型训练。
论文链接：https://arxiv.org/abs/2410.07151
发布时间：24年9月23日
猜测潜在用户价值：
理想用这个数据集开发出更智能的情绪识别系统。
例如：
个性化互动：当检测到乘客感到疲惫时，车辆可以自动播放轻松的音乐或调整座椅按摩功能；若识别出乘客正在微笑，则可适当增加车内温度或亮度，营造更舒适的环境。
安全驾驶辅助：通过实时监测驾驶员的表情变化，系统可以在检测到疲劳驾驶迹象时发出警报，提醒驾驶员休息，从而提高行车安全性。
增强理想同学表现力：根据不同用户的表情做出相应的回应，如点头、眨眼等，提供更加自然的交互体验。
One-Shot Pose-Driving Face Animation Platform 提出了一种新的方法，允许用户仅需提供一张参考脸图像，即可生成动态且富有表现力的谈话头像视频。该平台包括以下五个关键组件：FaceLocator：用于定位输入图片中的人脸位置，并提取特征点。Input2Pose模块：根据输入的人脸图像生成相应姿态序列。Audio2Pose模块：从音频输入中提取唇部运动信息，用于同步声音与面部表情。Image2Video模块：将静态人脸图像转换成连续的视频帧。PoseGuider：指导整个生成过程中各个部分的姿态一致性。这种方法简化了传统方法中对特定身份进行微调的需求，还开发了一个基于Gradio框架的演示平台，方便用户快速上手操作。论文链接：https://arxiv.org/abs/2407.08949用户可以通过手机APP上传个人照片，生成一个与自己相似的3D头像。不仅可以在驾驶过程中提供陪伴和支持，还可以根据用户的表情做出相应的回应，如点头、眨眼等，增强互动性。GRPose: Learning Graph Relations for Human Image Generation with Pose Priors 通过建立姿态先验与扩散模型隐式表示之间的图拓扑结构，实现了对人体各个部位空间关系的学习，提高了姿态平均精度。具体实现步骤如下：Progressive Graph Integrator (PGI)：采用层次策略逐步传播不同姿态部分的信息，确保全局一致性。Pose Perception Loss：基于预训练的姿态估计网络引入损失函数，最小化生成图像与目标姿态之间的差异。实验验证：在Human-Art和LAION-Human两个数据集上进行了广泛的定性和定量实验，证明了所提方法的有效性。论文链接：https://arxiv.org/abs/2408.16540制作逼真的动态人物模型，在宣传中更好的展示车辆内部配置或外部设计。自动驾驶系统的行人检测、手势识别等功能，提高行车安全性。TrAME: Trajectory-Anchored Multi-View Editing for Text-Guided 3D Gaussian Manipulation 提出了一种新的编辑策略——轨迹锚定方案(TAS)，结合视图一致性注意力控制模块(VCAC)，确保二维视图编辑与三维更新之间的紧密耦合迭代过程，防止文本到图像转换产生的误差累积。解决了多视角一致性的问题，使得生成的3D场景更加逼真。论文链接：https://arxiv.org/abs/2407.02034为自动驾驶仿真环境准备，加速自动生成训练数据和测试数据。TV-3DG: Mastering Text-to-3D Customized Generation with Visual Prompt 结合视觉提示信息及注意融合机制，形成了Visual Prompt CSM (VPCSM)算法，并引入语义几何校准模块(SGC)来提高文本信息集成的质量。具体来说，该方法解决了SDS（分数蒸馏采样）技术难以处理多条件输入的问题，如文本和视觉提示在定制生成任务中的不兼容性。通过去除差分项并使用确定性的噪声添加过程，有效克服了SDS的低质量限制。此外，还提出了一个名为“分类器分数匹配(CSM)”的新算法，进一步提升了生成结果的质量。论文链接：https://arxiv.org/abs/2410.21299为自动驾驶仿真环境准备，加速自动生成训练数据和测试数据。Hyper-3DG: Text-to-3D Gaussian Generation via Hypergraph 介绍了一种名为“超图的3D高斯生成(Hyper-3DG)”方法，旨在捕捉3D对象中存在的复杂高阶相关性，避免过度平滑、过度饱和等问题的发生。通过引入几何和纹理超图精炼器(HGRefiner)模块，细化了3D高斯表示并加速其更新过程。还提出了Patch-3DGS Hypergraph Learning方法，能够在显式属性和隐式视觉特征之间建立联系，进一步提高生成结果的质量。实验结果显示，该方法显著优于现有的其他生成模型，在多个评价指标上取得了优异成绩。论文链接：https://arxiv.org/abs/2403.09236为自动驾驶仿真环境准备，加速自动生成训练数据和测试数据。Real Face Video Animation Platform
开发了一个平台，允许用户上传个人照片或视频片段作为输入，选择合适的模型和风格类型后，轻松生成具有真实感的人脸动画效果。还支持实时传输面部表情，使远距离交流更加自然流畅。这项技术解决了以下四个关键问题：高质量动画生成：通过深度学习算法，平台能够捕捉到细微的表情变化，生成高质量的动画视频。多模态融合：结合音频和视觉信息，使得生成的动画不仅能反映面部表情，还能同步声音，提供更加真实的互动体验。实时性：平台支持实时处理，用户可以即时看到自己的表情被转化为动画效果，增强了互动性和趣味性。隐私保护：考虑到用户隐私，平台采用了先进的加密技术，确保数据传输过程中的安全性。论文链接：https://arxiv.org/abs/2407.18955乘客通过车载摄像头录制自己的面部表情，让视频对话体验更有趣。知识星球，新人优惠券来袭，结识一群志同道合的小伙伴一起成长。![]()
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