固然在发音神经收集所有的层上都连接情感状况似乎有些多余，然则我们发明在实践中如许做可以大年夜幅改良结不雅。我们认猜测这是因为情感状况的感化是在多个抽象层(abstraction level)上控制动画，平日抽象层越高进修难度就越大年夜。连接靠前的层可以实现对精细动画特点(如协同发音)的精确控制，而连接靠后的层则只能加强对输出姿势的直接控制。直觉上，当单个姿势获得很好的表示时，情感状况练习早期应连接靠后的层，而到了练习后期则应连接靠前的层。

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【义务编辑：庞桂玉 TEL：（010）68476606】

SIGGRAPH 2017曾经收录过英伟达的一篇关于3D动画人闻绫擎部神情研究的论文：Audio-Driven Facial Animation by Joint End-to-End Learning of Pose and Emotion，在该论文中，英伟达展示了经由过程音频输入及时、低延迟驱动3D面部神情的机械进修技巧，大年夜而实现了虚拟人闻绫擎部神情和音频输入完美合营。

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