研究员提出Emo3D数据集及指标推动三维面部表情生成研究
在虚拟现实和情感人机交互等方面有着广泛的应用
（映维网Nweon 2025年03月05日）现有的三维面部情绪建模受限于有限的情绪类别和不足的数据集。针对这个问题，伊朗谢里夫理工大学和卡塔尔计算研究所团队介绍了一个广泛的“文本-图像-表情数据集”“Emo3D”，涵盖了广泛的人类情感，每个数据集都与图像和3D混合形状配对。
利用大型语言模型，团队生成了各种各样的文本描述，促进了广泛的情感表达的捕获。使用这个独特的数据集，他们对基于语言的模型的微调和视觉语言模型进行了全面的评估，同时该任务引入了一种新的评价指标，以更直接地衡量所传达的情感。
在评估与人类情感相关的3D面部表情的视觉文本对齐和语义丰富度方面，新评估指标Emo3D证明了其优于均方误差（MSE）指标。团队指出，“Emo3D”在虚拟现实和情感人机交互等方面有着广泛的应用。
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