机器之心一上台就紧张？这个模型生成演讲替身，肢体语言比总统候选人还丰富( 三 )
全身姿态的人体相似性评估结果 。
缺陷
这项研究在 reddit 上引起了广泛关注和讨论 。 除了对模型效果表示赞叹以外 ， 也有网友发现了其中需要改进的地方 。
例如 ， 有网友指出：「这个模型可以恰当地对节奏和语音强度做出反应 ， 但它似乎并不怎么关注真实的语音信息内容 。 」
对此 ， 作者之一 Gustav Eje Henter 表示同意：
你说的对！这个模型仅倾听语音（没有文本输入） ， 但并不包含任何人类语言模型 。 我认为 ， 使用这类模型生成具备语义意义的姿势（尤其还要与语音节奏保持一致）仍是一个未解难题 。
该网友还提出了数据问题：「要想使模型达到合理的效果 ， 可能需要大规模数据集 。 」
对于 ， Henter 也表示认同：
数据是目前的主要瓶颈 。 该模型基于同一个人的大约四小时的姿势和语音数据 。 我们很难找到足够的高质量语音和动作平行数据 。 一些研究者使用 TED 演讲 ， 但是从此类视频中提取的姿势动作看起来不具备说服力 ， 不够自然 。 （好的运动数据需要运动捕捉设置和仔细的数据处理 。 ）因此 ， 该研究目前使用的是较小型的高质量数据集 。
参考链接：
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/hpv0wm/r_stylecontrollable_speechdriven_gesture/
https://www.reddit.com/r/MachineL
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