我们提出了一个生成模型，根据粗略编辑的图片合成一个遵循预定布局的逼真输出，并从原始图像中转移细节，同时保留其部分的身份信息，并将其调整到由新布局定义的光照和上下文。

Mar, 2024

本文提出了一种基于生成对抗学习框架、伴随有空间–时间对抗性目标的视频生成方法，可高效地从语义分割掩膜、素描和姿势等多种输入格式生成 2K 分辨率、30 秒长的逼真视觉效果的视频，此方法成功优化了视频生成技术的最新发展状态，并被应用于未来视频预测。

Aug, 2018

利用背景场景和移动物体的非刚性变形和仿射变换对未来视频帧进行预测，实现较低的变形失真，并在 Cityscapes 和 KITTI 数据集上呈现更高的视觉质量和准确性。

Apr, 2020

本文采用人工智能技术生成目标人物的视频，并提出了三个方面的挑战：将每个视频帧解构成前景和背景，提出一种理论驱动的 Gromov-Wasserstein 损失，对面部特征进行几何引导并使用本地 GANs 细化脸部、脚部和手部。实验结果表明，我们的方法能够生成具有逼真的目标人物的视频，忠实地复制源人物的复杂动作。

May, 2022

提出了一种适用于现实视频模拟的通用框架，该框架通过整合真实对象、估计天空和环境光照分布、以及使用风格转移网络来实现几何真实性、光照真实性和照片真实性的增强，从而有效且经济地获得高质量的视频。

Jan, 2024

该研究提出了一种新方法，可以通过输入视频实现人像视频的逼真的重新动画制作，在此过程中将源演员的全面影响转移到目标演员的画像上。

May, 2018

研究使用非对抗性学习方法，通过联合优化隐变量空间、递归神经网络的权重和生成器，从隐变量向量中生成高质量视频。

Mar, 2020

本文提出了一个两阶段的生成框架来解决图像到视频转换的问题，其中视频从结构生成并通过时间信号进行调整。通过在面部表情重定位和人体姿势预测这两个任务中取得比现有方法优秀的结果，证明了我们方法的有效性。

Jul, 2018

该研究提出了一种基于视频的真实人物动画生成方法，利用中等质量的可控 3D 模板模型和神经网络技术，成功实现了人物形象的逼真渲染和编辑。

Sep, 2018

一项针对基于文本的视频编辑的新型高效方法，通过自动生成适用于视频转换任务的合成配对视频数据集，用于视频图像编辑指令的转换，并采用长视频采样校正以确保一致性。该方法超越了现有的方法（如 Tune-A-Video），在基于文本的视频编辑方面取得了显著进展，并提出了更多领域探索和应用的激动人心的方向。

Nov, 2023