本期为TechBeat人工智能社区第471期线上Talk！
北京时间2月1日(周三)20:00，东京大学情报理工系博士生——刘海洋的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！
他与大家分享的主题是:“多模态驱动谈话动作生成：质量与多样性”，届时将介绍多模态驱动谈话动作生成领域的进展。
Talk·信息
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主题：多模态驱动谈话动作生成：质量与多样性
嘉宾：东京大学情报理工系博士生 刘海洋
时间：北京时间2月1日(周三) 20:00
地点：TechBeat人工智能社区
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TechBeatTechBeat是荟聚全球华人AI精英的成长社区，每周上新来自顶尖大厂、明星创业公司、国际顶级高校相关专业在读博士的最新研究工作。我们希望为AI人才打造更专业的服务和体验，加速并陪伴其成长。/talk-info?id=748
Talk·介绍
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随着AIGC技术的发展，生成模型在动画建模上已经取得了出色的成果，业界和学界的研究重心逐渐从建模转向驱动，即探索基于AI的由低成本信号驱动的动作生成算法。目前的算法由于缺乏显式的模型设计，以及丰富的训练数据，在生成结果的质量和多样性上仍与真实数据存在较大差异。提升生成动作的多样性和质量是学界的热点及难点。
Talk大纲如下：
本报告将介绍多模态驱动谈话动作生成领域的进展，首先进行背景介绍（引出多样性和质量问题），之后介绍针对多样性提出的：基于动作特征解耦的动作生成算法，最后介绍针对该任务构建的新数据集，基线模型和评估标准，着重于生成情感和语意相关的动作。
Talk·预习资料
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DisCo: disentangled implicit content and rhythm learning for diverse co-speech gesture synthesis, ACMMM ,https://pantomatrix.github.io/DisCo/
BEAT: A Large-Scale Semantic and Emotional Multi-Modal Dataset for Conversational Gestures Synthesis, ECCV ,https://pantomatrix.github.io/BEAT/
Talk·提问交流
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Talk·嘉宾介绍
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刘海洋
东京大学情报理工系博士生
刘海洋，现为东京大学情报理工系博士生。获早稻田大学工学硕士学位，获东南大学工学学士学位。主要研究方向包括：多模态，生成模型，音频识别，人体姿态估计等，主要工作集中于基于单/多模态生成更真实，有表现力的肢体/面部动作，从而构建基于AI的动画制作管线。其研究成果发表于ECCV, KDD, ACMMM等国际会议。
个人主页：
https://h-liu1997.github.io/
-The End-
关于TechBeat人工智能社区
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