2022 年 12 月 6 日，SIGGRAPH Asia 2022 大会官方公布了最佳论文等多个奖项。其中，最佳论文奖由北京大学刘利斌团队的论文“Rhythmic Gesticulator: Rhythm-Aware Co-Speech Gesture Synthesis with Hierarchical Neural Embeddings”获得，论文第一作者为北京大学 2020 级研究生敖腾隆。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2210.01448.pdf

在日常生活中，我们的语言行为时常会伴随着一些非语言的动作进行：在公开演讲时使用手势让内容更有感染力，一个突然降临的好消息令人不由自主地鼓掌，陷入沉思时的来回走动和紧握的拳头......这些非语言的动作像是“调味剂”，有时可以帮助形象化我们口头所说的一件事物，强化语言所传递的态度，让人类的表达才会更加生动且高效。

在这项工作中，刘利斌团队提出了一个新的由语音和文字来驱动3D上半身人体模型进行手势表演的跨模态生成系统，通过输入一段时序同步的语音和文字，系统就能自动生成与之对应的上半身手势。

刘利斌，北京大学人工智能研究院前沿计算研究中心助理教授，2009年本科毕业于清华大学数理基础科学专业，后转向计算机科学与技术专业，2014年获得清华大学博士学位，曾在加拿大不列颠哥伦比亚大学及美国迪士尼研究院进行博士后研究，之后加入 DeepMotion Inc. 任首席科学家。刘利斌教授的主要研究方向是计算机图形学、物理仿真、运动控制以及相关的优化控制、机器学习、增强学习等领域，曾多次担任图形学主要国际会议如 SIGGRAPH、PacificGraphics、Eurographics 等的论文程序委员。

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参考链接：

1.https://sa2022.siggraph.org/en/

2.https://github.com/Aubrey-ao/HumanBehaviorAnimation

3.北京大学刘利斌：「元宇宙」支撑技术大揭秘——角色动画生成

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