음성 기반 3D 얼굴 애니메이션 (Speech-driven 3D facial animation) 방법론은 제작 품질 수준의 고충실도 모션 (high-fidelity motion)과 정밀한 예술적 제어를 동시에 달성하는 데 있어 상당한 어려움에 직면해 있습니다. 기존의 제어 가능한 모델들은 일반적으로 전체 애니메이션의 사실성을 저해하는 대규모의 저품질 extit{in-the-wild} 데이터셋에 의존하여 전역 스타일 제어 (global style control)를 학습합니다. 또한, 이러한 프레임워크는 입술 동기화 (lip synchronization)만큼이나 특정 얼굴 표정을 맞추는 것이 중요한 대화 로컬라이제이션 (dialogue localization, 예: 더빙)과 같이 까다로운 작업에 요구되는 미세한 시간적 정밀도 (fine-grained temporal precision)가 부족한 경우가 많습니다. 본 논문에서는 참조 퍼포먼스 (reference performances)로부터 전역 스타일 가이드 (global style guidance)와 프레임 수준의 시간적 제어 (frame-level temporal control)를 모두 제공하는 새로운 키포인트 조건부 플로우 기반 생성 프레임워크 (keypoint-conditioned flow-based generative framework)인 KM-Speaker (Keypoint-Matching Speaker)를 제안합니다. 우리는 오디오 기반의 입술 모션 (audio-driven lip motion)을 키포인트 기반의 상안면 역학 (keypoint-driven upper-face dynamics)으로부터 분리하는 분리 전략 (disentanglement strategy)과, 일관된 전체 얼굴 표현력 (full-face expressiveness)을 보장하기 위한 전역 스타일 컨텍스트 보존 메커니즘 (global style context preservation mechanism)을 제안합니다. KM-Speaker는 데이터가 제한된 환경에서도 고충실도 모션과 유연한 제어 가능성을 달성함으로써 예시 기반 3D 얼굴 애니메이션 (example-based 3D facial animation)을 발전시키며, 입술 동기화 정확도, 스타일 준수 (style adherence), 그리고 표현력 있는 시간적 제어 측면에서 기존의 최첨단 (state-of-the-art) 방법들을 일관되게 능가합니다.