本文提出了一种基于深度神经网络的方法，通过输入音频信号和短视频，生成个性化头部姿态、表情和口型同步，并使用记忆增强的生成对抗网络模块来优化合成效果的自然对话人脸视频。实验表明，该方法可以在较少帧数的情况下生成高质量、自然的对话人脸视频。

Feb, 2020

本文介绍了一种由音频信号驱动的、生成具有个性化的逼真说话动画的活体系统，包括从音频信号中提取深度音频特征，分析面部动态和姿态，并在最终的阶段生成逼真的面部细节。

Sep, 2021

在这篇论文中，我们提出了第一个使用 Transformer 且不遵循级联方法的文本驱动音频视觉语音合成器 NEUTART，它使用联合音频视觉特征空间、语音信息的 3D 面部重建以及通过视觉监督的嘴唇阅读损失，该模型能够生成人类般发音和音视频同步的逼真说话人脸视频，实验证明其在客观指标和人类评估方面达到了最先进的生成质量。

Dec, 2023

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

本文提出了一种基于 2D 口型视频和 3D 面部重构方法训练的 3D 面部动画模型，该模型具有良好的泛化能力和包括口型同步在内的高保真度，能够捕捉不同个体的讲话风格并输出个性化的 3D 说话头像，经实验证明其优越性。

Jun, 2023

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

利用递归神经网络和条件生成对抗网络，根据音频输入生成具有准确口型同步的逼真面部图像。

Mar, 2018

该论文提出了一个新颖的通用音频驱动框架 RealTalk，包括音频到表情转换和表情到人脸渲染两个组成部分，通过跨模态注意力对丰富的面部先验信息进行对齐，以实现高精确度的唇语同步和实时生成高质量的面部图像。该方法在公共数据集上进行的实验结果表明，它在唇语同步和生成质量方面具有明显的优势，并且具有高效且需要较少计算资源的特点，非常适合实际应用。

Jun, 2024

使用视频驱动的动画模型，通过 LSTM 神经网络将人对应的表情特征转化为个性化的人物动画参数，从而实现了从视频输入中实现独立于个体的动画。

Mar, 2024

该研究提出了一种基于音频输入的编辑目标肖像画面的方法，通过将目标视频帧分解为表情、几何和姿势三个正交参数空间，再利用循环神经网络将源音频转化为表情参数，并在保留原始视频背景的同时合成一个逼真的人物主体，最后利用动态编程构建一个有序连贯且令人信服的逼真视频。

Jan, 2020