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Archon은 텍스트, 오디오, 모션, 시각적 콘텐츠 등 7가지 양식을 통합하는 인간 중심의 멀티모달 모델입니다. 시맨틱 비디오 재매개변수화와 '양식 내 사고(Thinking in Modality)' 방식을 통해 고충실도 디지털 휴먼 생성을 구현합니다.
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원문 바로가기디지털 휴먼 (Digital humans)은 몰입형 상호작용의 핵심이지만, 텍스트, 오디오, 모션, 시각적 콘텐츠를 포함한 모든 양식 (modalities)을 아우르는 통합 모델을 구축하는 것은 여전히 해결되지 않은 과제로 남아 있습니다. 본 논문에서는 총체적인 아바타 생성을 위한 완전 사전 학습된 (fully pretrained) 인간 중심의 통합 멀티모달 모델인 Archon을 제시합니다. Archon은 양식별 토크나이저 (modality-specific tokenizers)를 통해 7가지 양식을 통합하며, 동기화된 양식들과 72개의 다양한 태스크를 기반으로 사전 학습된 네이티브 자기회귀 (native autoregressive) 통합 멀티모달 모델을 통해 총체적인 결합 분포 (joint distributions)를 모델링합니다. 고충실도 (high-fidelity) 토킹 비디오에서의 토큰 폭발 문제를 해결하기 위해, 우리는 세밀한 역동성을 유지하면서도 토큰을 4배 감소시키는 메모리 효율적인 시맨틱 비디오 재매개변수화 (semantic video reparameterization)를 도입하였으며, 이를 시맨틱 기반 비디오 확산 디코더 (semantic-driven video diffusion decoder)와 결합하였습니다. 나아가 우리는 모호한 교차 양식 (cross-modal) 태스크를 대안적인 양식의 사슬 (chain of modality) 내에서 단계별 사고로 분해하여, 충실도와 제어 가능성을 점진적으로 향상시키는 "양식 내 사고 (Thinking in Modality)" 방식을 제안합니다. 광범위한 실험을 통해 Archon이 다양한 디지털 휴먼 생성 태스크에서 우수하거나 대등한 성능을 달성함을 입증하였으며, 이는 우리의 통합 프레임워크의 효과를 검증합니다. 프로젝트 페이지: https://zju3dv.github.io/archon/.