Производство жестового языка (SLP) с использованием модели SignLLM

Основная цель Sign Language Production (SLP) – создать жестовые аватары, похожие на людей, используя текстовые данные. Стандартная процедура методов SLP на основе глубокого обучения включает несколько этапов. В первую очередь текст переводится в глоссу – язык, который представляет позы и жесты. Затем эта глосса используется для создания видео, имитирующего жестовый язык. Полученное видео дополнительно обрабатывается для создания более интересных аватар-фильмов, которые выглядят более реалистично. Получение и обработка данных на жестовом языке вызывают трудности из-за сложности этих процессов.

Преимущества использования SignLLM

Работа с новыми проблемами: SignLLM решает проблемы, связанные с сложными форматами файлов в предыдущих наборах данных, аннотацией глосс вручную и преобразованием данных из различных источников. Также, SignLLM улучшает обработку данных и обучение моделей, делая процесс более эффективным и легким.

Модель SignLLM

SignLLM – это масштабная мультиязычная модель SLP, которая решает проблемы обучения на разных языках и больших наборах данных, имеет возможность генерации жестовых поз для восьми различных языков жестового.

Внедрение ИИ-решений постепенно

Используйте ИИ-решения постепенно, начиная с небольших проектов и анализируя результаты. Расширяйте автоматизацию на основе данных и опыта.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram. Попробуйте ИИ ассистент в продажах от Flycode.ru, который поможет вам снизить нагрузку и улучшить обслуживание клиентов.