Thomas Kiderle M.Sc.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Lehrstuhl für Menschzentrierte Künstliche Intelligenz
Telefon: +49 821 598 - 2330
E-Mail:
Raum: 2038 (N)
Adresse: Universitätsstraße 6a, 86159 Augsburg

Forschungsinteressen

  • Analyse und Synthese von nonverbalem Verhalten
  • Computational Humor
  • Deep Learning
  • Virtuelle Charaktere

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Projekte

PRESENT - Photoreal REaltime Sentient ENTity
ViLeArn_more - Virtuelles Situiertes Lernen und Lehren mit Avataren und Agenten im Sozialen Cyberspace: multimodal, handlungsorientiert, reguliert, erweitert

Offene Themen für Abschlussarbeiten und Projektmodule

Die folgenden Themen betreue ich gerne im Rahmen einer Bachelorarbeit, Masterarbeit oder eines Projektmoduls. Der inhaltliche Schwerpunkt kann dabei flexibel angepasst werden, sodass Interessen und Kompetenzen der Studierenden optimal abgedeckt werden.
Darüber hinaus freue ich mich jederzeit über eigene Themenvorschläge, sofern sie eine gewisse Überschneidung mit meinen Forschungsschwerpunkten aufweisen.

 

 

 

Virtueller Zuhörer durch Bewegungssynthese     

In diesem Projekt soll ein fotorealistischer virtueller Charakter lernen, wie er einem Sprecher in Echtzeit aufmerksam zuhört und richtig auf den Sprecher reagiert. Dies kann beispielsweise nonverbales Verhalten wie Backchanneling (z.B. Nicken, Lächeln), aber auch die passende Mimik oder Gestik zum aktuellen Kontext umfassen. Zur Visualisierung wird Meta-Human benutzt (Epic Games), für das Machine-Learning State-of-the-Art Methoden aus der Literatur. Das Endergebnis ist eine Live-Pipeline, in welcher der Benutzer eine Geschichte erzählt und die virtuelle Figur in der Zwischenzeit das gelernte Zuhörerverhalten anwendet.

 

 

Virtueller Sprecher durch Bewegungssynthese     

In diesem Projekt soll ein fotorealistischer virtueller Charakter lernen, wie er beim Sprechen das richtige nonverbale Verhalten zeigt. Da dieses Verhalten manchmal vom Kontext abhängt (z.B. emotional vs. nicht emotional), kann die Mimik oder Gestik für die aktuelle Sprachsequenz variieren.  Zur Visualisierung wird Meta-Human benutzt (Epic Games), für das Machine-Learning State-of-the-Art Methoden aus der Literatur. Das Endergebnis ist eine Live-Pipeline, in welcher der virtuelle Charakter eine Geschichte zusammen mit dem gelernten nonverbalen Verhalten vorträgt.

 

 

Diskussion mit einem virtuellen Charakter     

In diesem Projekt soll eine Pipeline erstellt werden, in welcher ein Nutzer mit einem photorealistischen Charakter ein Gespräch führen kann. Der Charakter soll dabei möglichst passende Antworten geben (z.B. LLM)  und mit synchronen Lippenbewegungen sprechen. Die meisten Tools dafür existieren bereits am Lehrstuhl und müssen lediglich zusammengebaut werden. Ein Hauptfokus wird darauf liegen, ein bereits existierendes TTS-System zur Generierung von Lippenbewegungen und Audio einzusetzen.

 

 

Publikationen

2021 | 2020

2021

Silvan Mertes, Florian Lingenfelser, Thomas Kiderle, Michael Dietz, Lama Diab and Elisabeth André. 2021. Continuous emotions: exploring label interpolation in conditional generative adversarial networks for face generation. DOI: 10.5220/0010549401320139
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Hannes Ritschel, Thomas Kiderle and Elisabeth André. 2021. Implementing parallel and independent movements for a social robot's affective expressions. DOI: 10.1109/ACIIW52867.2021.9666341
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Silvan Mertes, Thomas Kiderle, Ruben Schlagowski, Florian Lingenfelser and Elisabeth André. 2021. On the potential of modular voice conversion for virtual agents. DOI: 10.1109/ACIIW52867.2021.9666349
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Thomas Kiderle, Hannes Ritschel, Kathrin Janowski, Silvan Mertes, Florian Lingenfelser and Elisabeth André. 2021. Socially-aware personality adaptation. DOI: 10.1109/ACIIW52867.2021.9666197
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2020

Hannes Ritschel, Thomas Kiderle, Klaus Weber, Florian Lingenfelser, Tobias Baur and Elisabeth André. 2020. Multimodal joke generation and paralinguistic personalization for a socially-aware robot. DOI: 10.1007/978-3-030-49778-1_22
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Hannes Ritschel, Thomas Kiderle, Klaus Weber and Elisabeth André. 2020. Multimodal joke presentation for social robots based on natural-language generation and nonverbal behaviors.
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