ICLRJan, 2023

GeneFace：通用高保真音频驱动的 3D 人脸合成

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TL;DR研究提出了一种新的通用高保真 NeRF-based 说话人脸生成方法 GeneFace，并且在大规模口型阅读语料库的基础上，学习了一个变分运动生成器，并引入了一个域自适应后置网络来校准结果，实现了通用外域音频的自然结果创造。
video portraitneural radiance fieldtalking face generationlip-reading corpusdomain adaptation
发现论文，激发创造
  • GeneFace++: 实时稳定的通用音频驱动 3D 口型生成

    GeneFace++ 是目前第一个实现了稳定和实时的通用音频 - 唇形同步对话人肖像生成，并通过采用辅助特征、引入时间损失、设计计算效率高的 NeRF 模型等方法处理了唇形同步、视频质量和系统效率等方面的挑战。

    May, 2023

  • NeRFFaceSpeech：一次性音频驱动的 3D 说话头合成基于生成先验

    使用 NeRF 和生成模型的先验知识，提出了一种名为 NeRFFaceSpeech 的新方法，通过空间同步和补全缺失信息，实现了从单一图像生成具有增强的 3D 一致性的语音驱动的说话头部。

    May, 2024

  • AE-NeRF: 音频增强的神经辐射场 用于少样本说话头合成

    本文提出了一种名为 AE-NeRF 的音频增强神经辐射场模型，该模型能够生成具有少量样本的新演讲者的逼真肖像。实验证明，AE-NeRF 在图像保真度、音频嘴唇同步和泛化能力方面超过了现有技术，即使在有限的训练数据或训练迭代次数下也能取得优异结果。

    Dec, 2023

  • Talk3D：个性化 3D 生成先验的高保真说话肖像合成

    Talk3D 是一种新的音频驱动的说话头合成框架，通过有效地采用预训练的 3D 感知生成先验模型，可以忠实地重建其合理的面部几何形状。通过音频驱动的注意力 U-Net 架构，我们的模型预测 NeRF 空间中由音频驱动的动态面部变化，并由与音频无关的调节令牌调制，有效地解耦与音频特征无关的变化。与现有方法相比，我们的方法在生成逼真的面部几何形状方面表现出色，即使在极端的头部姿势下也能如此。我们还进行了广泛的实验证明我们的方法在定量和定性评估方面超越了现有的最新基准。

    Mar, 2024

  • AD-NeRF：音频驱动的神经光辐射场用于说话人头部合成

    本文提出了一种基于神经场景表示网络的方法来生成高保真度的会说话头部视频，采用条件隐式函数和动态神经辐射场来直接从输入音频信号生成视频，并支持自由调整音频信号，视角和背景图像。

    Mar, 2021

  • 语义感知隐式神经音频驱动视频肖像生成

    该研究提出了一种语音驱动的 Semantic-aware Speaking Portrait NeRF (SSP-NeRF) 模型，该模型可以通过两个语义感知模块处理细节本地面部语义和全局头颈关系，从而通过一个统一的神经辐射场呈现面部表情，且通过进行大规模非刚性的 Torso 变形来稳定人物的大比例非刚性运动。

    Jan, 2022

  • 形变神经辐射场一次高保真说话头合成

    本文提出了 HiDe-NeRF，其采用显式 3D 结构表示和隐式神经渲染来提高脸部表情和姿态的真实性，从而实现高保真和自由视角的说话头合成。

    Apr, 2023

  • NeRF-AD: 基于注意力解耦的神经辐射场对话人脸合成

    通过引入基于注意力的解缠模块（NeRF-AD），本文提出了一种基于 Neural Radiance Field 的语音驱动说话人脸合成方法，可以生成逼真且具有嘴唇同步效果的说话人脸视频。

    Jan, 2024

  • 基于人脸属性神经渲染的个性化语音头像生成

    本文提出了一种基于神经辐射场的框架来生成高保真、个性化的说话人头像，并利用大量数据观察到输入音频与唇部运动高度相关，提出一种条件分解方法，其中唇部运动直接从音频输入中预测来实现同步生成，同时从高斯过程中设计一个变分自编码器来学习可能的、自然的头部姿势和眨眼的个性化属性。多个基准测试表明，该方法实现了远优于现有方法的成果。

    Jan, 2022

  • 高保真语音与图像合成的高效区域感知网络燃射场

    本论文提出了一种名为 ER-NeRF 的新型条件神经辐射场（NeRF）架构，用于对话肖像合成，可以同时实现快速收敛、实时渲染和小型模型的最新性能。

    Jul, 2023