Автор: Денис Аветисян
Новая модель DyaDiT позволяет создавать реалистичные невербальные реакции для виртуальных персонажей, учитывая контекст общения и особенности их взаимоотношений.
![Результаты качественного анализа демонстрируют, что жесты, сгенерированные DyaDiT, превосходят аналогичные результаты, полученные с использованием ConvoFusion[29] и Audio2PhotoReal[3], проявляя как более широкое разнообразие, так и повышенный уровень реалистичности.](https://arxiv.org/html/2602.23165v1/2602.23165v1/x4.png)
Представлена архитектура на основе диффузионных моделей и трансформеров для генерации социально-адекватных жестов в парном взаимодействии, синхронизированных с речью и учитывающих личностные характеристики.
Воссоздание естественной невербальной коммуникации в диалоге остается сложной задачей для цифровых агентов, особенно при моделировании взаимодействия двух собеседников. В данной работе представлена система ‘DyaDiT: A Multi-Modal Diffusion Transformer for Socially Favorable Dyadic Gesture Generation’ — многомодальный диффузионный трансформер, генерирующий реалистичные и социально уместные жесты для парного общения. DyaDiT использует информацию из аудиопотоков обоих участников диалога, а также опциональные контекстуальные токены, чтобы учитывать динамику взаимодействия и создавать более правдоподобные движения. Способна ли эта модель приблизить цифровых агентов к естественному общению и сделать взаимодействие с ними более комфортным и убедительным?
Искусство Невербальной Коммуникации: Основа Реалистичного Взаимодействия
Для создания правдоподобного поведения виртуальных персонажей недостаточно лишь проработать их речь; жесты играют важнейшую роль в передаче намерений и эмоций. Человеческое общение — это сложный комплекс вербальных и невербальных сигналов, где язык тела зачастую дополняет и даже превосходит по значимости слова. Именно жесты, мимика и позы позволяют собеседникам лучше понимать друг друга, улавливать скрытые смыслы и эмоциональный фон высказываний. Без адекватного невербального сопровождения даже самая продуманная речь может звучать неестественно и отстраненно, что негативно сказывается на восприятии персонажа и его способности вызывать доверие и сопереживание у аудитории. Поэтому, при создании реалистичных виртуальных агентов, необходимо уделять пристальное внимание моделированию не только речевого, но и невербального поведения.
Существующие методы генерации невербального поведения часто сталкиваются с трудностями при создании жестов, которые выглядят одновременно естественно и соответствуют контексту беседы. Проблема заключается в том, что большинство систем полагаются на заранее заданные анимации или упрощенные модели, не учитывающие тонкости человеческого взаимодействия. В результате, создаваемые жесты могут казаться неестественными, несинхронизированными с речью или неуместными в конкретной ситуации. Например, жест, который уместен в дружеской беседе, может быть воспринят как агрессия в формальной обстановке. Преодоление этой сложности требует разработки более совершенных алгоритмов, способных учитывать социальный контекст, эмоциональное состояние говорящего и динамику взаимодействия между участниками диалога, чтобы генерировать действительно правдоподобные и адекватные жесты.
Существенная сложность в создании реалистичных невербальных проявлений заключается в моделировании тонкого взаимодействия между социальными динамиками и выражением эмоций. Исследования показывают, что жесты и мимика не являются просто реакцией на слова, но глубоко укоренены в контексте отношений между собеседниками, их статусе и текущей ситуации. Например, доминирующий участник разговора может использовать более широкие жесты и занимать больше пространства, в то время как подчиненный будет демонстрировать сдержанность. Воссоздание этих нюансов требует от системы понимания не только семантики речи, но и неявных социальных правил и ожиданий, что представляет собой значительную проблему для современных алгоритмов. Успешное решение этой задачи позволит создавать виртуальных персонажей и агентов, способных к более естественному и убедительному взаимодействию с людьми.
Для создания по-настоящему убедительного невербального поведения необходимо разработать систему, способную понимать и воспроизводить социально осознанные жесты. Это предполагает не просто имитацию движений, но и учет тонких нюансов социального взаимодействия — статуса говорящих, контекста беседы, эмоционального состояния участников. Такая система должна уметь предсказывать, какие жесты будут уместны и естественны в конкретной ситуации, а также адаптировать их в зависимости от реакции собеседника. Успешная реализация подобного подхода позволит создать виртуальных персонажей и роботов, способных эффективно коммуницировать с людьми, вызывая ощущение подлинности и эмпатии. Именно понимание социальной динамики является ключом к созданию жестов, которые не выглядят механическими или неуместными, а органично дополняют речь и усиливают ее выразительность.
DyaDiT: Диффузионный Трансформер для Социально Осознанных Жестов
DyaDiT использует архитектуру диффузионного трансформера для генерации жестов, обусловленных диадическим аудио и социальным контекстом. Данная архитектура позволяет моделировать последовательности жестов как диффузионный процесс, начиная с гауссовского шума и постепенно уточняя их на основе входных данных. Диадическое аудио, представляющее собой разговорную речь, и социальный контекст, включающий информацию об участниках взаимодействия, используются в качестве условий для генерации, определяя не только содержание, но и стиль и экспрессивность жестов. Использование трансформеров обеспечивает эффективную обработку последовательностей и моделирование долгосрочных зависимостей, что критически важно для генерации когерентных и реалистичных жестов.
В системе DyaDiT для извлечения информативных признаков из разговорной речи используется модель Wav2Vec2. Wav2Vec2 представляет собой нейронную сеть, обученную на большом объеме неразмеченных аудиоданных, что позволяет ей эффективно кодировать акустические характеристики речи. Извлеченные признаки включают в себя спектральные и временные особенности, которые отражают как содержание высказываний, так и эмоциональную окраску речи. Эти признаки служат входными данными для последующих этапов генерации жестов, обеспечивая контекстуальное понимание речевого сигнала и позволяя системе создавать жесты, соответствующие содержанию и эмоциональному тону речи.
Ключевым компонентом DyaDiT является VQ-VAE (Vector Quantized Variational Autoencoder), который выполняет дискретизацию последовательностей поз. Этот процесс преобразует непрерывные данные о позах в дискретное представление, используя кодовую книгу векторов. Дискретизация значительно упрощает процесс диффузионного моделирования, поскольку позволяет оперировать с дискретными токенами вместо непрерывных значений, снижая вычислительную сложность и повышая эффективность обучения модели. Использование VQ-VAE позволяет моделировать распределение вероятностей дискретных поз, что критически важно для генерации правдоподобных и когерентных жестов.
В архитектуре DyaDiT используется словарь движений (Motion Dictionary) для внесения стилистического разнообразия и повышения выразительности генерируемых жестов. Этот словарь представляет собой набор дискретных фрагментов движения, которые могут быть комбинированы и адаптированы для создания более реалистичных и индивидуализированных жестов. Вместо генерации движений с нуля, система использует эти предварительно определенные фрагменты, что позволяет контролировать стиль и характер жестов, а также снижает вычислительную сложность процесса генерации. Включение словаря движений позволяет DyaDiT создавать не только грамматически правильные, но и эмоционально окрашенные жесты, соответствующие контексту диалога и социальным сигналам.
Обучение и Валидация: Демонстрация Эффективности DyaDiT
Обучение модели DyaDiT осуществлялось на базе датасета Seamless Interaction, представляющего собой крупномасштабный корпус диалогических взаимодействий. Данный датасет содержит синхронизированные аудиозаписи, данные о движениях и социальные аннотации, что позволяет модели изучать взаимосвязь между речью, жестами и социальным контекстом. Объем датасета обеспечивает достаточное количество данных для обучения модели генерации реалистичных и социально уместных жестов в процессе диалога. Синхронизация модальностей данных (аудио, движение, аннотации) является ключевым фактором, обеспечивающим корреляцию между вербальным и невербальным поведением, что необходимо для обучения модели DyaDiT.
Качество генерируемых жестов объективно оценивалось с использованием метрики Fréchet Distance (FD), которая измеряет расстояние между распределениями признаков сгенерированных и реальных данных. В ходе оценки DyaDiT показал более низкие значения FD как для статических (Static FD), так и для кинетических (Kinetic FD) характеристик жестов по сравнению с базовыми моделями и реальными данными, что свидетельствует о большей реалистичности и правдоподобности генерируемых движений. Низкие значения FD указывают на то, что распределения признаков сгенерированных жестов ближе к распределениям признаков реальных жестов, подтверждая эффективность DyaDiT в моделировании реалистичных движений.
Для оценки восприятия сгенерированных DyaDiT жестов было проведено пользовательское исследование. В рамках исследования участникам предъявлялись видеофрагменты с жестами, созданными DyaDiT и другими моделями (включая ConvoFusion), и предлагалось оценить их реалистичность и социальную уместность. Общая доля положительных оценок для жестов, сгенерированных DyaDiT, составила 73.9%. Дополнительно, оценивалась согласованность жестов с характером и взаимоотношениями говорящих: 69.8% участников отметили соответствие жестов взаимоотношениям, а 66.7% — соответствие характеру персонажей. Полученные результаты демонстрируют, что сгенерированные DyaDiT жесты воспринимаются людьми как реалистичные и социально адекватные.
Результаты пользовательского исследования показали, что сгенерированные DyaDiT жесты воспринимаются как реалистичные и социально уместные. Общий показатель предпочтения пользователей составил 73.9%. Оценка соответствия жестов отношениям между говорящими достигла 69.8%, а соответствия личности — 66.7%. Эти показатели статистически значимо превосходят показатели предпочтения для модели ConvoFusion, что подтверждает способность DyaDiT генерировать не только визуально правдоподобные, но и контекстуально соответствующие жесты.
К Более Естественному Взаимодействию Человека с Компьютером
Технология DyaDiT значительно повышает реалистичность виртуальных агентов и аватаров благодаря способности генерировать правдоподобные невербальные сигналы. Вместо статичных или упрощенных анимаций, DyaDiT позволяет создавать движения, жесты и мимику, которые соответствуют контексту разговора и эмоциональному состоянию персонажа. Это достигается за счет анализа вербальной информации и преобразования ее в соответствующие невербальные проявления, что позволяет добиться большей синхронности между речью и поведением аватара. В результате взаимодействия с такими персонажами становятся более естественными и убедительными, а пользователи испытывают эффект присутствия и вовлеченности, близкий к общению с реальным человеком.
Технология DyaDiT открывает широкие перспективы для применения в различных сферах деятельности. В виртуальной реальности реалистичная невербальная коммуникация, генерируемая системой, способна значительно повысить степень погружения и достоверность взаимодействия с виртуальным миром. В игровой индустрии это позволит создавать более живых и убедительных персонажей, реагирующих на действия игрока естественным образом. Не менее важным является потенциал в сфере вспомогательных технологий: DyaDiT может быть использована для разработки интерфейсов, облегчающих общение для людей с ограниченными возможностями, например, путем интерпретации и отображения невербальных сигналов или создания виртуальных компаньонов, способных к эмпатии и поддержке. В целом, возможности применения DyaDiT простираются далеко за пределы развлечений, предлагая инновационные решения для улучшения качества жизни и расширения коммуникационных возможностей.
Технология DyaDiT значительно улучшает взаимодействие человека с компьютером, восполняя пробел между речью и невербальными сигналами. Она позволяет виртуальным агентам и аватарам демонстрировать реалистичные жесты, мимику и другие несловесные проявления, что делает общение более естественным и понятным. Вместо того, чтобы полагаться исключительно на слова, система учитывает тонкости человеческого поведения, что позволяет пользователям воспринимать виртуального собеседника как более живого и отзывчивого. Такой подход создает более глубокое чувство присутствия и вовлеченности, делая взаимодействие интуитивно понятным и способствуя более эффективному обмену информацией и эмоциями.
В дальнейшем исследовании планируется расширить возможности DyaDiT для обработки более сложных социальных взаимодействий, включая распознавание и генерацию невербальных сигналов в групповых ситуациях и при наличии эмоциональной окраски. Особое внимание будет уделено интеграции персонализированных стилей жестикуляции, учитывающих индивидуальные особенности и культурные различия. Это позволит виртуальным агентам и аватарам не только реалистично имитировать человеческое поведение, но и адаптироваться к конкретному собеседнику, создавая ощущение более естественного и доверительного общения. Разработка алгоритмов, способных к такому тонкому анализу и воспроизведению невербальных сигналов, открывает перспективы для создания действительно интеллектуальных и эмпатичных виртуальных компаньонов.
![Субъективная оценка показала, что сгенерированные нами движения предпочтительнее, чем у ConvoFusion[29] и реальных, благодаря более естественному и социально осознанному поведению.](https://arxiv.org/html/2602.23165v1/2602.23165v1/x7.png)
Работа, представленная в статье, демонстрирует стремление к созданию гармоничного взаимодействия между искусственным интеллектом и человеческой коммуникацией. Как однажды заметил Джеффри Хинтон: «Мы находимся в начале пути к созданию машин, которые действительно понимают мир». DyaDiT, используя возможности диффузионных моделей и трансформаторов, стремится не просто генерировать жесты, но и вплетать их в контекст социальных отношений и аудиовизуальной синхронизации. Этот подход подчеркивает, что даже мельчайшая деталь — в данном случае, движение — может существенно повлиять на общее впечатление от взаимодействия. Создание правдоподобных и социально уместных жестов требует глубокого понимания не только визуальных данных, но и скрытых социальных сигналов, что делает DyaDiT элегантным решением в области генерации движений.
Что Дальше?
Представленная работа, несомненно, демонстрирует элегантность подхода к генерации жестов, однако, подобно любому тщательному построению, обнажает и те области, где гармония ещё не достигнута. Автоматическое понимание и воспроизведение тонкостей человеческого взаимодействия — задача, требующая не только технической изощренности, но и глубокого проникновения в природу социального контекста. Слишком часто, усилия направлены на имитацию видимых проявлений, в то время как истинное понимание требует постижения невысказанных правил и неявных ожиданий.
Следующим шагом видится не просто увеличение объема данных для обучения, но и разработка более изящных методов моделирования индивидуальных различий. Личность, как и мелодия, имеет свой неповторимый ритм и тембр. Способность генеративной модели уловить эти нюансы — вот где кроется потенциал для создания действительно убедительных и естественных взаимодействий. Ирония заключается в том, что попытки «очеловечить» машину могут в конечном итоге раскрыть нам больше о собственной человеческой природе.
Нельзя игнорировать и вопрос об оценке. Метрики, основанные на статистической близости к данным, часто оказываются недостаточными для улавливания субъективного восприятия «естественности» и «уместности». Поиск объективных критериев для оценки социального интеллекта — это, пожалуй, одна из самых сложных задач, стоящих перед исследователями в данной области. Ведь в конечном итоге, истинный успех заключается не в том, чтобы создать иллюзию, а в том, чтобы углубить наше понимание.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.23165.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Функциональные поля и модули Дринфельда: новый взгляд на арифметику
- Квантовая самовнимательность на службе у поиска оптимальных схем
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Реальность и Кванты: Где Встречаются Теория и Эксперимент
2026-02-28 03:29