इस शोधपत्र में, हम पाठ-आधारित भावनात्मक संवादात्मक शीर्ष निर्माण में मौजूदा विधियों की कमियों की ओर इशारा करते हैं और उन्हें दूर करने के लिए एक नवीन ढाँचा, "थिंक-बिफोर-ड्रा" प्रस्तावित करते हैं। थिंक-बिफोर-ड्रा, अमूर्त भाव लेबलों को शारीरिक रूप से आधारित चेहरे की मांसपेशियों की गति के विवरणों में बदलने के लिए विचार-श्रृंखला (CoT) का लाभ उठाता है, और "वैश्विक भाव स्थानीयकरण - स्थानीय मांसपेशी नियंत्रण" तंत्र के साथ एक उत्तरोत्तर निर्देशित शोर-निरोधन रणनीति के माध्यम से सूक्ष्म-अभिव्यक्ति गतिशीलता में सुधार करता है, जिससे स्वाभाविक भावनात्मक अभिव्यक्तियाँ प्राप्त होती हैं। हम MEAD और HDTF बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करते हैं, और इसकी शून्य-शॉट निर्माण क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए एक नवीन पोर्ट्रेट छवि डेटासेट भी प्रस्तुत करते हैं।
