FlexComb: A Facial Landmark-Based Model for Expression Combination Generation
Notice bibliographique
Résumé
Facial expressions are a crucial but challenging aspect of animating in-game characters. They provide vital nonverbal communication cues, but given the high complexity and variability of human faces, the task of capturing the natural diversity and affective complexity of human faces can be a labour-intensive process for animators. This motivates the need for more accurate, realistic and lightweight methods for generating emotional expressions for in-game characters. In this work, we introduce FlexComb, a Facial Landmark-based Expression Combination model, designed to generate a real-time space of realistic facial expression combinations. FlexComb leverages the highly varied CelebV-HQ dataset containing emotions in the wild, and a transformer-based architecture. The central component of the FlexComb system is an emotion recognition model that is trained on the facial dataset, and used to generate a larger dataset of tagged faces. The resulting system generates in-game facial expressions by sampling from this tagged dataset, including expressions that combine emotions in specified amounts. This allows in-game characters to take on variety of realistic facial expressions for a single emotion, which addresses this primary challenge of facial emotion modeling. FlexComb shows potential for expressive facial emotion simulation with applications that include animation, video game development, virtual reality, and human-computer interaction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».