本文提出一种简单而有效的方法来实现一致性视频编辑，通过优化潜在编码和预先训练的生成器，减少时间光度不一致，并在不同领域和 GAN 逆推技术上得到了有利的结果。

Jun, 2022

通过引入一种 MoStAtt 机制，该研究提出了一种基于运动风格的视频生成模型，以增强帧的生动动态效果，并在四个条件下进行了使用大量跨帧的 256 × 256 合成视频，表现出了最先进的性能。

Apr, 2023

本文提出了一种基于对生成对抗网络的理解和神经网络学习低频功能的能力，使用 StyleGAN 对视频中的面部进行语义编辑，提高了当前最先进技术水平，实现了有意义的面部操作，保持了更高程度的时间连贯性，并可应用于高质量的 Talking Head 视频中。

Jan, 2022

本文提出了一种生成式模型 Temporal Generative Adversarial Nets（TGAN），用于学习未标记视频的语义表示，并能够生成视频。我们的模型利用两种不同类型的生成器：时间生成器和图像生成器，解决了利用现有的基于 GAN 的方法生成视频时存在的问题。为了稳定训练，我们采用了最近提出的 Wasserstein GAN 模型，并提出了一种稳定的端到端训练方法。实验结果表明了我们方法的有效性。

Nov, 2016

本文提出了一种基于风格条件的视频生成模型，其中引入了一种基于学习的正弦基的新颖时态生成器，学习到的动态表示独立于图像内容，可以在不同的演员之间进行传递。除了显著提高视频质量相比普遍方法外，我们还证明了解离的动态和内容使它们能够进行独立操作，以及通过时态 GAN 反演从一个内容或身份中提取和传递视频动作而无需进一步的预处理，如关键点。

Oct, 2023

本文介绍了 GANs 和 StyleGAN，讨论了其在图像合成和潜在空间方面的应用和研究趋势，强调了其生成图像编码的潜力和限制，以及视觉先验的构建和使用，同时指出了任务和目标特定的研究方向。

Feb, 2022

我们介绍了一种新颖的基于学习的倒置网络的运动生成器设计，通过将边缘图像编码为潜在变量，再通过指导初始帧的倒置编码器，使我们的方法能够生成平滑的未来潜在变量，从而实现了生成长时间和高分辨率视频的优势。

Aug, 2023

本文基于神经表示方法设计了一个连续时间视频生成器，提出了基于位置嵌入设计连续运动表示的思想，构建了一个聚合时间信息的完整判别器，使用该方法可以以更少的训练成本直接训练 1024x1024 的视频，并取得了优于其他同类工作的生成效果。

Dec, 2021

本文提出了一种基于预训练 StyleGAN 的统一框架，实现高分辨率视频生成、驱动视频或音频的解耦控制和灵活的面部编辑，通过视频生成模块和音频生成模块预测动作来进行视觉动画，并通过校准网络和领域损失来补偿转换失真，并且允许两种类型的面部编辑，在控制性、灵活性和可编辑性方面表现优于现有技术。

Mar, 2022

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