SignLLM是什么
SignLLM 是创新的多语言手语生成模型,通过文字输入生成对应的手语视频。全球首个支持多国手语的模型,能覆盖美国手语(ASL)、德国手语(GSL)、阿根廷手语(LSA)、韩国手语(KSL)等八种语言。模型基于 Prompt2Sign 数据集开发,自动化技术采集和处理网络上的手语视频,结合新的损失函数和强化学习模块,实现了高效的数据抽取和模型训练。
SignLLM的主要功能
- 手语视频生成:将输入文本转换为自然流畅的手语手势视频,适用于多种语言。
- 多语言支持:支持八种手语,覆盖不同国家和地区。
- 高效训练与优化:通过强化学习模块加速训练过程,提高数据采样质量。
- 风格迁移与微调:将生成的模型输出转换为逼真的手语视频,接近真实人类外观。
- 教育与翻译支持:可用于手语教学、手语翻译以及为聋人社群提供沟通支持。
SignLLM的技术原理
- 离散化与层次化表示:SignLLM 通过两个关键模块实现手语视频的离散化和层次化表示。首先,向量量化视觉手语(VQ-Sign)模块将手语视频分解为一系列离散的字符级标记,类似于语言中的字符。然后,码本重建与对齐(CRA)模块将这些字符级标记组合成词汇级标记,形成具有层次结构的手语句子。
- 自监督学习与上下文预测:VQ-Sign 模块通过上下文预测任务进行自监督学习,不是传统的视频重建方法。能在不重建高维视频数据的情况下,捕捉手语视频的时间依赖性和语义关系。
- 符号-文本对齐:为了进一步提高手语标记与文本标记的语义兼容性,SignLLM 使用最大平均差异(MMD)损失函数,将手语标记的嵌入空间与文本标记的嵌入空间对齐。
- 与LLM的结合:SignLLM 将生成的手语句子与冻结的LLM结合,通过文本提示指导LLM生成目标语言的翻译。使SignLLM能基于LLM的强大翻译能力,实现高效的手语到文本翻译。
- 训练与推理:SignLLM 的训练分为预训练和微调两个阶段。预训练阶段包括上下文预测任务和码本对齐,微调阶段进一步优化模型性能。
SignLLM的项目地址
SignLLM的应用场景
- 教育领域:SignLLM 可作为虚拟手语老师,将文本转换为手语手势视频,帮助学生更直观地学习手语,加速学习过程。
- 医疗场景:在医院等医疗环境中,SignLLM 能将医生的语音或文字实时转换为手语,帮助听障患者更准确地描述症状并理解医嘱,改善就医体验。
- 法律与公共服务:在法庭或法律咨询中,SignLLM 可提供准确的手语翻译,确保听障人士在法律事务中有公平的沟通机会。此外,在公共服务或客户服务中,能提供即时手语翻译,方便听障群体。
- 娱乐与媒体:SignLLM 可为电影、电视节目或网络视频提供实时手语翻译,丰富听障群体的文化生活。
- 日常生活:个人用户可以用 SignLLM 进行日常沟通,例如与听障朋友聊天或在安静环境中交流。
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