Feb, 2019

3D 引导细粒度人脸操作

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TL;DR提供了一种细致的人脸操作方法，利用三维人脸模型和分离出质地和形状的方法进行纹理和形状不同表情的构建，进而通过生成网络和全连接网络实现表情的合成和准确形状的预测，获得了优越的结果，并被 85% 的用户优先选择，并且在 53% 的情况下，注释员无法可靠地区分合成的图像和真实图像的差别。
fine-grained face manipulation3d face modelconditional generative networkexpression coefficientsquantitative and qualitative studies
发现论文，激发创造
  • 单图像照片逼真面部细节合成

    通过表情分析生成满足要求的脸部几何表达形式并结合有监督和无监督学习实现面部细节合成的单图像三维面部综合技术.

    Mar, 2019

  • 极端姿势和表情下的高保真面部操纵

    本文提出了一种简化面部操纵过程的新框架，包括边界预测阶段和解缠合成阶段，其中边界预测阶段通过边界图像对姿势和表情进行建模，解缠合成阶段则使用两个编码器网络将预测的边界图像和输入的面部图像编码到结构和纹理潜空间中并进行分离，最后基于一个新的高分辨率的人脸操纵数据库进行实验验证。

    Mar, 2019

  • 个性化人脸生成中的同时和细粒度身份 - 表情控制

    本文介绍了一个新颖的多模式人脸生成框架，能够同时进行身份 - 表情控制和更细粒度的表情合成，并通过创新设计在条件扩散模型中实现身份和表情的分别控制。实验证明了该框架在可控性和可扩展性上的优越性。

    Jan, 2024

  • 几何引导的对抗性面部表情合成

    本文提出一种几何引导生成对抗网络 (G2-GAN)，通过面部几何条件（标识点）来引导特定表情的面部纹理合成，实现逼真的与身份保护面部表情合成，并取得了良好的实验效果。

    Dec, 2017

  • 3D-FM GAN: 面部三维可控制变化

    提出了一种新的 3D 可控脸部操作方法：3D-FM GAN，通过将输入脸部图像和 3D 编辑的真实渲染相结合，可以提供高质量、身份保留、3D 可控的脸部操作，相较于现有技术，具有更好的可编辑性、更强的身份保护和更高的照片逼真度。

    Aug, 2022

  • DisControlFace: 个性化面部图像编辑的分离控制

    我们的研究侧重于探索生成性面部图像编辑中明确的细粒度控制，同时生成忠实和一致的个性化面部外貌。我们确定了这项任务的关键挑战是在生成过程中对解缠条件控制的探索，并相应地提出了一种新的基于扩散的框架，称为 DisControlFace，包括两个解耦的组件。

    Dec, 2023

  • DeepFaceEditing: 利用分离的几何和外表控制实现人脸的深度生成和编辑

    DeepFaceEditing 是一种针对面部图像的结构解缠框架，旨在支持面部生成和编辑，具有几何和外表的解缠控制能力。该方法采用了局部到全局的方法，将面部组件图像分解为几何和外貌表示，并使用全局融合模块进行一致融合，以提高生成质量，并利用草图辅助提取更好的几何表示，同时也支持通过草图进行直观的几何编辑。该方法相较于最先进的方法表现出更优秀的细节和外观控制能力。

    May, 2021

  • 使用三维引导进行跨领域和解耦人脸操作

    通过建立人类 3DMM 参数到预先训练好的 StyleGAN2 潜在空间嵌入的解缠映射并进行跨域适应，我们提出了第一种可以在任意域内操纵人脸的方法，以应对现有 3D 可塑模型核心的操纵方法不直接适用于非真实照片、漫画和动物等领域的问题。

    Apr, 2021

  • IDE-3D: 高分辨率三维感知人像综合的交互式分离式编辑

    本文提出了一个结合了低分辨率可编辑性和高质量的生成模型，是 3D-semantics-aware 方法的新途径，在视图一致、语义分离的面部图像方面具有状态 - of-the-art 的性能、忠实度和效率。

    May, 2022

  • 学习生成定制的动态三维面部表情

    本文研究应用深度学习技术将单张静态图片转化为逼真的三维动画，重点探究四维面部表情的生成。作者运用一种称为深度网格编码器 - 解码器的技术，结合表情识别模型，以高分辨率的四维扫描数据集为基础，成功地实现了对面部表情的高度逼真合成，且具有较好地泛化能力。该研究是首次尝试解决四维面部表情合成的问题。

    Jul, 2020