SignLLM

SignLLM – 多语言手语生成模型，文字输入生成对应的手语视频

SignLLM是什么

SignLLM 是一款性的多语言手语生成模型，能够将文字输入转化为相应的手语视频。作为全球首个支持多国手语的系统，它涵盖了美国手语（ASL）、德国手语（GSL）、阿根廷手语（LSA）、韩国手语（KSL）等八种语言。该模型基于 Prompt2Sign 数据集开发，利用先进的自动化技术从网络中采集和处理手语视频，并结合新颖的损失函数和强化学习模块，以实现高效的数据提取和模型训练。

SignLLM的主要功能

• 手语视频生成：能够将输入的文本自然流畅地转换为手语手势视频，适用于多种语言。
• 多语言支持：支持覆盖八种手语，服务于不同国家和地区的需求。
• 高效训练与优化：通过强化学习模块加速模型训练，提高数据采样的质量。
• 风格迁移与微调：将生成的手语视频调整为逼真的表现，接近真人手语的效果。
• 教育与翻译支持：可应用于手语教学、手语翻译，为聋人群体提供沟通帮助。

SignLLM的技术原理

• 离散化与层次化表示：SignLLM通过两个核心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）模块将手语视频拆分为一系列离散的字符级标记，类似于自然语言中的字符。随后，码本重建与对齐（CRA）模块将这些字符组合成词汇级标记，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模块采用上下文预测任务进行自监督学习，而非传统的视频重建方式，从而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：为进一步提高手语标记与文本标记之间的语义兼容性，SignLLM引入最大平均差异（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进行对齐。
• 与LLM的结合：SignLLM将生成的手语句子与冻结的LLM结合，通过文本提示引导LLM生成目标语言的翻译，利用LLM强大的翻译能力，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，微调阶段则进一步优化模型性能。

SignLLM的项目地址

• 项目官网：https://signllm.github.io/
• Github仓库：https://github.com/SignLLM
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2405.10718

SignLLM的应用场景

• 教育领域：作为虚拟手语教师，SignLLM能够将文本实时转化为手语手势视频，帮助学生更加直观地学习手语，提升学习效率。
• 医疗场景：在医院等医疗环境中，SignLLM可以将医生的语音或文字即时转换为手语，帮助听障患者更准确地描述症状并理解医嘱，提升就医体验。
• 法律与公共服务：在法庭或法律咨询中，SignLLM可以提供精确的手语翻译，确保听障人士在法律事务中具备平等的沟通机会。此外，在公共服务或客户服务中，能即时提供手语翻译，便利听障群体。
• 娱乐与媒体：SignLLM能够为电影、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：个人用户可以利用SignLLM进行日常交流，例如与听障朋友对话或在安静的环境中沟通。