本研究提出了一种基于文本的交谈头视频生成框架，能够按照上下文情感及语音节奏和停顿，合成高保真度的面部表情和头部动作。我们的算法通过两个阶段：一个是针对多个人种实现的通用阶段，一个是基于每一个人的具体情况实现的个性阶段。通过广泛的实验验证，我们的这一算法能够生成高质量、逼真的交谈头视频，且在多项指标上均超过目前领先的技术水平。

Apr, 2021

本文提出一种基于音频驱动的头像动画方法，该方法同时解决了面部动画和头部运动的问题，并且采用了神经网络来预测和生成头部和面部的动画以及背景的动作。通过关键点密集的运动场表示，本方法产生的头像动画具有很好的空间和时间连续性，并且性能优于现有技术。

Jul, 2021

本文提出了一种新模型，通过利用自监督学习技术和三维人脸模型中的标志点来对运动进行建模，并引入了新的运动感知多尺度特征对齐模块来进行视频合成，从而实现了对头部姿态和表情的自由控制，并且得到了最优质的合成音频视频输出。

Apr, 2023

提出了一个名为 VividTalk 的两阶段通用框架，用于生成具有高视觉质量的语音驱动的说话人视频，并在唇语同步、丰富的面部表情、高视觉质量等方面超越了以往的最先进作品。

Dec, 2023

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

提出了一种名为 SPEAK 的一次性 Talking Head Generation 框架，通过情感和姿势控制实现与一般 Talking Face Generation 的区别。该方法采用 Inter-Reconstructed Feature Disentanglement (IRFD) 方法将人脸特征解耦为三个潜在空间，并设计了一个面部编辑模块，将语音内容和面部潜在编码修改为单一的潜在空间。进一步，提出了一种新颖的生成器，利用编辑模块生成的修改后的潜在编码来调节情感表达、头部姿势和语音内容，以合成面部动画。大量实验表明，该方法可以生成具有协调的唇部运动、真实的面部情感和平滑的头部运动的逼真说话角色。

May, 2024

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

论文旨在综合具有可控面部动作的谈话面孔。通过建立规范空间和多模态运动空间，提出正交性约束来分离身份和运动，从而实现生成外观自然、具有完全可控面部属性和准确的唇部同步的谈话面孔。实验证明，我们的方法在视觉质量和唇同步得分方面均取得了最先进的结果。这是第一个开发出在生成的视频中准确地展示包括唇部，头部姿势和眼动等所有目标面部运动的谈话面孔生成框架，没有超越 RGB 视频与音频的任何附加监督。

Apr, 2023

本研究提出了一种新颖的 3D 感知说话人视频动作迁移网络 Head3D，通过生成可视化可解释的 3D 标准头部，从 2D 主体帧中充分利用主体外貌信息，以适应驱动视频帧对齐。我们的方法的一个关键组成部分是自我监督的 3D 头部几何学习模块，能够从 2D 主体视频帧预测头部姿势和深度图。此外，我们还采用基于注意力的融合网络，将主体帧的背景和其他细节与 3D 主体头部相结合，生成合成目标视频。我们在两个公共说话人视频数据集上进行了广泛实验，结果表明 Head3D 在实际的跨身份设置中优于 2D 和 3D 先前方法，有证据显示它能够轻松适应受控姿态的新视图合成任务。

Nov, 2023

本文提出了一种简洁而有效的框架来生成姿势可控的对话脸，通过使用隐式低维姿势代码对原始面部图像进行操作，实现语音和头部姿势信息的联合非身份嵌入空间，通过调制卷积重建框架，在极端视角稳健的情况下生成准确的唇形同步会话，并具有多种先进功能，例如对话面部前视。

Apr, 2021